准备 UCF101-24¶
简介¶
@article{Soomro2012UCF101AD,
title={UCF101: A Dataset of 101 Human Actions Classes From Videos in The Wild},
author={K. Soomro and A. Zamir and M. Shah},
journal={ArXiv},
year={2012},
volume={abs/1212.0402}
}
用户可参考该数据集的 官网,以获取数据集相关的基本信息。
在数据集准备前,请确保命令行当前路径为 $MMACTION2/tools/data/ucf101_24/
。
下载和解压¶
用户可以从 这里 下载 RGB 帧,光流和标注文件。 该数据由 MOC 代码库提供, 参考自 act-detector 和 corrected-UCF101-Annots。
注意:UCF101-24 的标注文件来自于 这里,该标注文件相对于其他标注文件更加准确。
用户在下载 UCF101_v2.tar.gz
文件后,需将其放置在 $MMACTION2/tools/data/ucf101_24/
目录下,并使用以下指令进行解压:
tar -zxvf UCF101_v2.tar.gz
检查文件夹结构¶
经过解压后,用户将得到 rgb-images
文件夹,brox-images
文件夹和 UCF101v2-GT.pkl
文件。
在整个 MMAction2 文件夹下,UCF101_24 的文件结构如下:
mmaction2
├── mmaction
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── ucf101_24
│ | ├── brox-images
│ | | ├── Basketball
│ | | | ├── v_Basketball_g01_c01
│ | | | | ├── 00001.jpg
│ | | | | ├── 00002.jpg
│ | | | | ├── ...
│ | | | | ├── 00140.jpg
│ | | | | ├── 00141.jpg
│ | | ├── ...
│ | | ├── WalkingWithDog
│ | | | ├── v_WalkingWithDog_g01_c01
│ | | | ├── ...
│ | | | ├── v_WalkingWithDog_g25_c04
│ | ├── rgb-images
│ | | ├── Basketball
│ | | | ├── v_Basketball_g01_c01
│ | | | | ├── 00001.jpg
│ | | | | ├── 00002.jpg
│ | | | | ├── ...
│ | | | | ├── 00140.jpg
│ | | | | ├── 00141.jpg
│ | | ├── ...
│ | | ├── WalkingWithDog
│ | | | ├── v_WalkingWithDog_g01_c01
│ | | | ├── ...
│ | | | ├── v_WalkingWithDog_g25_c04
│ | ├── UCF101v2-GT.pkl
注意:UCF101v2-GT.pkl
作为一个缓存文件,它包含 6 个项目:
labels
(list):24 个行为类别名称组成的列表gttubes
(dict):每个视频对应的基准 tubes 组成的字典 gttube 是由标签索引和 tube 列表组成的字典 tube 是一个nframes
行和 5 列的 numpy array,每一列的形式如<frame index> <x1> <y1> <x2> <y2>
nframes
(dict):用以表示每个视频对应的帧数,如'HorseRiding/v_HorseRiding_g05_c02': 151
train_videos
(list):包含nsplits=1
的元素,每一项都包含了训练视频的列表test_videos
(list):包含nsplits=1
的元素,每一项都包含了测试视频的列表resolution
(dict):每个视频对应的分辨率(形如 (h,w)),如'FloorGymnastics/v_FloorGymnastics_g09_c03': (240, 320)