slowfast介绍目前使用mmaction2开发时空动作识别的算法，检测识别出项目视频中人是否有“打架”、“扔垃圾”、“抽烟”，“打电话”等行为动作。

slowfast项目地址：GitHub-facebookresearch/SlowFast:PySlowFast:videounderstandingcodebasefromFAIRforreproducingstate-of-the-artvideomodels

用pip安装建议用国内源，如pipinstallxxx-ihttps://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple目录1.condaenv环境创建2.installpytorch3.installfvcore4.installsimplejson5.gcc版本查看6.PyAV7.ffmpegwithPyAV8.PyYaml,tqdm9.iopath10.psutil11.o

以下链接是个人关于mmaction2(SlowFast-动作识别)所有见解，如有错误欢迎大家指出，我会第一时间纠正。有兴趣的朋友可以加微信：17575010159相互讨论技术。

论文地址：MultiscaleVisionTransformersarxiv.org代码地址：GitHub-facebookresearch/SlowFast:PySlowFast:videounderstandingcodebasefromFAIRforreproducingstate-of-the-artvideomodels.github.com

SlowFast安装详解第一步：下载官方源码第二步：我搭建的环境配置第二步：安装其他包以及出现的问题第三步：构建SlowFast第四部：下载权重和标签第五步：更改参数第六步：当然是运行啦第一步：下载官方源码

官网安装手册RequirementsPython>=3.6NumpyPyTorch1.3fvcore:pipinstall'git+https://github.com/facebookresearch/fvcore'torchvisionthatmatchesthePyTorchinstallation.Youcaninstallthemtogetheratpytorch.orgtomakesu

在复现slowfast时，只执行了一句命令行语句，初学时不清楚整个系统具体是怎么工作的，yaml配置文件的作用是什么。

SlowFast是Facebook公司开发的一个可用于人体行为识别等的神经网络。

报错界面：Preparingtransaction:doneVerifyingtransaction:doneExecutingtransaction:failedERRORconda.core.link:_execute(502):Anerroroccurredwhileinstallingpackage'conda-forge::olefile-0.46-pyh9f0ad1d_1'.FileN

SlowFast论文阅读笔记阅读前请看一下阅读说明！阅读前请看一下阅读说明！阅读前请看一下阅读说明！

Win10slowfast安装记录###重要！！！想要按照这个配置环境的同学请先看此文最后一行！！！

Abstract我们提出了用于视频识别的SlowFast网络。我们的模型涉及(i)以低帧速率运行的慢速路径，以捕获空间语义，以及(ii)以高帧速率运行以捕获精细时间分辨率的运动的快速路径。

作者丨付辉辉、周钰臣编辑丨极市平台前言近年来，基于深度学习的人体动作识别的研究越来越多，slowfast模型提出了快慢两通道网络在动作识别数据集上表现十分优异，本文介绍了Slowfast数据准备，如何训练

SlowFast运行环境安装1.先不要安装pytorch1.32.pytorchvideo也是facebook的项目，使用pipinstall"git+https://github.com/facebookresearch

2.视频抽帧目的：（1）1秒抽1帧图片，目的是用来标注，ava数据集就是1秒1帧（2）1秒抽30帧图片，目的是用来训练，据说因为slowfast在slow通道里1秒会采集到15帧，在fast通道里1秒会采集到

尽管现在该领域何凯明大佬的最新成果，Non-Local模块以及SlowFast-Net只用视频帧作为输入，无需光流就能碾压之前所有模型。但是对于视频的抽帧，提取光流，以及标准化为数据集等基本处理是

LinuxPython快速实现PySlowFast视频理解https://blog.csdn.net/lly1122334/article/details/1181621901、摘要本文提出了用于视频识别的SlowFast

目录1slowfast基本思想1.1slowfast项目通用行为识别框架可以拓展到自己项目提供常规训练模型模板项目直接讨论视频异常检测异常行为识别模型根据自己应用数据进行改进常用无监督视频行为分类通用时评行为分类框架

FacebookFAIR何恺明团队提出了用于视频识别的SlowFast网络。该网络通过两条路径以不同的时间率（快和慢）进行视频识别。

SlowFastNetworksforVideoRecognition参考文章用于视频的慢速网络Abstract（摘要）我们提出用于视频识别的SlowFast网络。

一.摘要本文提出了用于视频识别的SlowFast网络。该模型包含：1）一个以低帧率运行、用来捕捉空间语义的Slow路径；2）一个以高帧率运行、以较好的时间分辨率来捕捉运动的Fast路径。

论文介绍论文链接:https://arxiv.org/abs/1812.03982代码链接：https://github.com/facebookresearch/SlowFast在论文中，FAIR何恺明等人介绍了用于视频识别的

SlowFast使用了一个慢速高分辨率CNN（Slow通道）来分析视频中的静态内容(环境)，同时使用一个快速低分辨率CNN（Fast通道）来分析视频中的动态内容(动作)。

*参考资料：Facebook-Slowfast文章目录Pytorch载入导出、冻结权重模板大

小心情：  今天刚刚在学校打完新冠疫苗，回来后写完的这篇博客，希望可以帮助到同行的小伙伴们，能够快速复现这个模型，可以帮助到你们节省学习时间，避免踩坑。然后对于合肥的突发疫情，希望大家都能在保证安全的基础上，积极工作学习，共筑祖国的健康与强大。为生在中国感到幸福。中国现在很好，将来会更好。此生无悔入华夏，来生愿在种花家。目录1.1配置环境1.1.1代码下载1.1.2使用conda搭建环境1.2修改

Yolov5+Deepsort+Slowfast实现实时动作检测原Github项目，本文只是做简单解析原作者对repo的介绍：Herearesomedetailsaboutourmodification

文章目录前言一、核心功能设计二、核心实现步骤1.yolov5实现目标检测2.deepsort实现目标跟踪3.slowfast动作识别三、核心代码解析1.参数2.主函数3.将结果保存成视频总结前言前段时间打算做一个目标行为检测的项目

SlowFast-部署与测试目录SlowFast-部署与测试简介安装部署测试准备pkl文件并上传上传ava.json文件准备yaml文件准备素材运行运行结果后记——不重要的痛苦的过程SlowFast系列

AI视频行为识别之3D-SlowFast测试实践安防智能行为识别定义及理解开源数据集算法模型基于深度学习的方法C-3D开源项目实战1.视频分析模型（行为识别）：C3D工作流程网络结构3D卷积和池化kernel

slowfast实现行为识别1.window+slowfast实现行为识别1.1环境搭建2.xavier+slowfast实现行为识别2.1环境搭建3.参考1.window+slowfast实现行为识别

SlowFast在Windows10环境配置全过程并使用自己的视频进行demo检测环境简介1.开始配置2.配置demo环境3.测试结果环境简介pycharmpython=3.7.11我就是不用linux

目录引言二，项目搭建2.1平台选择2.2开始搭建三，数据集3.1数据集下载3.2上传数据集3.3数据集的统计四，项目运行4.1focalloss4.2训练前准备4.3slowfast对数据集训练4.4改进的

https://arxiv.org/abs/2102.00719SlowFast/README.mdatmaster·bomri/SlowFast·GitHubICCV2021Videoactionrecognition

前言这一篇博客应该是我花时间最多的一次了，从2022年1月底至2022年4月底。我已经将这篇博客的内容写为论文,上传至arxiv：https://arxiv.org/pdf/2204.10160.pdf欢迎大家指出我论文中的问题，特别是语法与用词问题在github上，我也上传了完整的项目：https://github.com/Whiffe/Custom-ava-dataset_Custom-Spa

最近被毕业论文搞得焦头烂额，我做的是时空行为检测，目前我查到的比较好的是slowfast这个东西，slowfast的时空行为检测又是基于Detectron2框架中的fasterr-cnn。

目录引言二，项目搭建2.1平台选择2.2开始搭建三，数据集3.1数据集下载3.2上传数据集3.3数据集的统计四，项目运行4.1focalloss4.2训练前准备4.3slowfast对数据集训练4.4改进的

【mmaction2slowfast行为分析(商用级别)】总目录首先声明，这是一个博主写的，付费的，我在他的项目基础上继续做的。我也不是直接从这个博主那边直接抄过来，是更多的完善来写这个系列的内容。

目录前言代码跟踪1，tools/run_net.py|demo(cfg)2，tools/demo_net.py|demo(cfg)3，/slowfast/visualization/demo_loader.py

目录前言一，视频的处理1.1视频准备1.2切割视频为图片1.3使用fasterrcnn自动框人1.4via标注图片二，数据集文件2.1数据集文件总览2.2annotations2.2.1ava_train_v2.2.csv2.2.2ava_val_v2.2.csv2.2.3ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv2.2.4ava_action_list_v2.2_f

目录一，准备1.1代码1.2环境准备1.3搭建镜像1.4配置slowfast环境1.5ava.json1.6SLOWFAST_32x2_R101_50_50.yaml1.7SLOWFAST_32x2_R101

这是恺明大佬实验室的今年的新作。接下来我就大体按照原文对内容的安排来聊一聊这篇文章吧。Abstract他们的模型分为两个部分：一、低帧速率运行的Slowpathway，用来捕获空间的语义信息；二、高帧速率运行的Fastpathway，以良好的时间分辨率来捕获动作信息；关于Fastpathway,作者通过减少通道来使其变得特别轻巧（图像的细节特征不依赖这个提取），其主要学习时间维度上的动作信息来进行

安装：具体参考https://github.com/facebookresearch/SlowFast/blob/master/INSTALL.md注意点：1.使用condainstallpytorchtorchvisioncudatoolkit

SlowFastNetgithub(最近放出来的):https://github.com/facebookresearch/SlowFast配置环境要求：https://github.com/facebookresearch

Facebook的AI研究团队新发表的一篇论文，SlowFast，提出了一种新颖的方法来分析视频片段的内容，可以在两个应用最广的视频理解基准测试中获得了当

快慢结合效果好：FAIR何恺明等人提出视频识别SlowFast网络机器之心百家号12-1213:33选自arxiv作者：ChristophFeichtenhofer、HaoqiFan、JitendraMalik

因此，本文的SlowFast网络：1）使用了一个慢速高分辨率CNN（Slow通道）来分析视频中的静态内容；2）同时使用一个快速低分辨率CNN（Fast

粗读概念1.论文提出了什么？论文提出了一种视频分类的新方法，新方法有两条pathway.第一条是Slowpathway，主要作用在低帧率的模式下，捕获spatialsemantics；另外一条是Fastpathway，主要作用在高帧率的模式下，依靠时间维度上的高分辨率捕获视频的动作信息。这种方法的intuition是现实生活中大多数动作都是比较慢的，例如人，从整体看他可能在空间上没有动作，此时用S

SlowFastNetworksforVideoRecognition——译文论文《SlowFastNetworksforVideoRecognition》FAIR摘要我们提出用于视频识别的SlowFast

什么是class，什么是instance，什么是objectClass:可以理解为一个组装工厂。假如我们要生产一个机器人，那我们先要搭个工厂吧。先确定：我们要先安装胳膊，再安装头，我们的小破机器人的流水线就搭好了。这个工厂比较智能，胳膊和头的数量都可以调。classBuildRobot():def__init__(self,armcount,headcount):self.armcount=arm