@article{Kuehne2011HMDBAL,
title={HMDB: A large video database for human motion recognition},
author={Hilde Kuehne and Hueihan Jhuang and E. Garrote and T. Poggio and Thomas Serre},
journal={2011 International Conference on Computer Vision},
year={2011},
pages={2556-2563}
}
用户可以参照数据集 官网,获取数据集相关的基本信息。
在准备数据集前,请确保命令行当前路径为 $MMACTION2/tools/data/hmdb51/
。
为运行下面的 bash 脚本,需要安装 unrar
。用户可运行 sudo apt-get install unrar
安装,或参照 setup,运行 zzunrar.sh
脚本实现无管理员权限下的简易安装。
首先,用户可使用以下命令下载标注文件。
bash download_annotations.sh
之后,用户可使用以下指令下载视频
bash download_videos.sh
如果用户只想使用视频加载训练,则该部分是 可选项。
在抽取视频帧和光流之前,请参考 安装指南 安装 denseflow。
如果用户有大量的 SSD 存储空间,则推荐将抽取的帧存储至 I/O 性能更优秀的 SSD 上。 用户可使用以下命令为 SSD 建立软链接。
# 执行这两行指令进行抽取(假设 SSD 挂载在 "/mnt/SSD/"上)
mkdir /mnt/SSD/hmdb51_extracted/
ln -s /mnt/SSD/hmdb51_extracted/ ../../../data/hmdb51/rawframes
如果用户需要抽取 RGB 帧(因为抽取光流的过程十分耗时),可以考虑运行以下命令使用 denseflow 只抽取 RGB 帧。
bash extract_rgb_frames.sh
如果用户没有安装 denseflow,则可以运行以下命令使用 OpenCV 抽取 RGB 帧。然而,该方法只能抽取与原始视频分辨率相同的帧。
bash extract_rgb_frames_opencv.sh
如果用户想抽取 RGB 帧和光流,则可以运行以下脚本,使用 "tvl1" 算法进行抽取。
bash extract_frames.sh
用户可以通过运行以下命令生成帧和视频格式的文件列表。
bash generate_rawframes_filelist.sh
bash generate_videos_filelist.sh
在完成 HMDB51 数据集准备流程后,用户可以得到 HMDB51 的 RGB 帧 + 光流文件,视频文件以及标注文件。
在整个 MMAction2 文件夹下,HMDB51 的文件结构如下:
mmaction2
├── mmaction
├── tools
├── configs
├── data
│ ├── hmdb51
│ │ ├── hmdb51_{train,val}_split_{1,2,3}_rawframes.txt
│ │ ├── hmdb51_{train,val}_split_{1,2,3}_videos.txt
│ │ ├── annotations
│ │ ├── videos
│ │ │ ├── brush_hair
│ │ │ │ ├── April_09_brush_hair_u_nm_np1_ba_goo_0.avi
│ │ │ ├── wave
│ │ │ │ ├── 20060723sfjffbartsinger_wave_f_cm_np1_ba_med_0.avi
│ │ ├── rawframes
│ │ │ ├── brush_hair
│ │ │ │ ├── April_09_brush_hair_u_nm_np1_ba_goo_0
│ │ │ │ │ ├── img_00001.jpg
│ │ │ │ │ ├── img_00002.jpg
│ │ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ │ ├── flow_x_00001.jpg
│ │ │ │ │ ├── flow_x_00002.jpg
│ │ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ │ ├── flow_y_00001.jpg
│ │ │ │ │ ├── flow_y_00002.jpg
│ │ │ ├── ...
│ │ │ ├── wave
│ │ │ │ ├── 20060723sfjffbartsinger_wave_f_cm_np1_ba_med_0
│ │ │ │ ├── ...
│ │ │ │ ├── winKen_wave_u_cm_np1_ri_bad_1
关于对 HMDB51 进行训练和验证,可以参照 基础教程。