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项目实训—场景划分(二)

LGSS算法代码结构分析

1、数据集说明 data

（1）aud_feat 音频特征文件：shot-level 的音频特征，格式为 npy，用于场景分割训练，运行 python audio/extract_feat.py 生成该文件；
​ （2） place_feat 地点特征文件：shot-level 粒度的地点图像特征，格式为 npy，用于场景分割训练，运行 python place/extract_feat.py 生成该文件；
​（3）shot_stats, shot_txt，shot_keyf 等文件：镜头切分结果相关文件，shot_keyf 保存了每个镜头里的3个img格式的帧图像，shot_stats 保存了每一帧的时间码、hsv、lvu信息，文件格式为csv，shot_txt 保存了每个镜头的开始/结束的时间/帧，格式为txt；
（4）scene_video：最终的场景切分结果，为多个MP4文件；
（5）video：原视频所在文件夹
项目实训—场景划分(二)_第1张图片

2、数据预处理 pre

数据预处理模块主要分为音频特征提取（audio）、地点特征提取（place）以及镜头切割（ShotDetect）
（1）audio：音频特征提取，使用在AVA-ActiveSpeaker数据集训练的NaverNet模型分离演讲以及背景音，再使用stft模型分别获得镜头特征并结合得到音频特征；
（2）place：地点特征提取，使用ResNet50，Faster-RCNN等预训练模型获得地点等特征；
（3）ShotDetection:镜头切割：通过设定阈值，计算图像hsv相似度得到。
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项目实训—场景划分(二)_第3张图片
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3、模型训练测试代码 lgss

（1）run.py：场景划分执行的代码入口
（2）config： 配置文件目录
（3）lgss.py：模型训练
（4）utilis 其他被调用的函数
项目实训—场景划分(二)_第5张图片

4、模型结果的保存文件夹 run

项目实训—场景划分(二)_第6张图片

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