【slowfast复现】SlowFast Networks for Video Recognition代码复现

【slowfast复现】SlowFast Networks for Video Recognition代码复现

2021年11月13日复现slowfast
本文记录了利用大佬教程复现的过程，以及过程中遇到的问题和注意点。

教程参考：

https://blog.csdn.net/WhiffeYF/article/details/113527759?spm=1001.2014.3001.5501
https://www.bilibili.com/video/BV1Pt4y1B7N9

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全程跟着大佬教程复现即可，注意路径问题，基本不会遇见bug。

实验室服务器 1、创建conda环境

conda create -n slowfast python=3.7

2、激活conda环境

conda activate slowfast

3、安装PyTorch，亲测最新版本Pytorch和CUDA都没有问题，正常使用

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

4、创建自己的文件夹

我的路径是/home/admin/hch/

cd home/admin/hch/

5、配置slowfast环境

遇见git+https://github.com/facebookresearch/fairscale下载不了的情况可以将https改成git

pip install 'git+git://github.com/facebookresearch/fvcore'
pip install simplejson
conda install av -c conda-forge
pip install -U iopath
pip install psutil
# 这一步不需要跳过，并没有遇见问题，可能现在版本更新了，直接顺序装就行，不会遇见上面教程中的问题
pip install opencv-python
pip install torchvision
pip install tensorboard
conda install -c conda-forge moviepy
pip install pytorchvideo
pip install 'git+git://github.com/facebookresearch/fairscale'
pip install -U torch torchvision cython
pip install -U 'git+git://github.com/facebookresearch/fvcore.git' 'git+git://github.com/cocodataset/cocoapi.git#subdirectory=PythonAPI'
git clone https://github.com/facebookresearch/detectron2 detectron2_repo
pip install -e detectron2_repo

6、安装代码

git clone https://github.com/facebookresearch/slowfast
# 此时路径一定要是/home/admin/hch/slowfast/
python setup.py build develop

7、增加标签文件，源码中是没有提供标签文件的，跟着大佬教程走即可，里面有80个标签，可以检测80个动作。 8、修改SLOWFAST_32x2_R101_50_50.yaml，主要是在配置文件中增加了标签文件的路径，取消网络摄像头，增加输入视频和输出视频的文件路径

这四行的路径一定要和自己的一样，可以改成绝对路径
CHECKPOINT_FILE_PATH: '/home/admin/hch/slowfast/configs/AVA/c2/SLOWFAST_32x2_R101_50_50.pkl'
LABEL_FILE_PATH: "/home/admin/hch/slowfast/demo/AVA/ava.json"
# 输入视频的名字要注意和此处一样
INPUT_VIDEO: "/home/admin/hch/slowfast/Vinput/2.mp4"
OUTPUT_FILE: "/home/admin/hch/slowfast/Voutput/1.mp4"

9、下载权重文件到对应目录下 10、 代码运行

cd /home/admin/hch/slowfast/
python tools/run_net.py --cfg demo/AVA/SLOWFAST_32x2_R101_50_50.yaml

复现过程中基本没遇见问题，只是window安装detectron2会出现问题，教程中遇到的问题，我没遇见，可能个别库版本更新后兼容了，需要注意的是路径不能弄错，每个文件夹的名字要和文件中的路径对应上。如果提示找不到该文件，则检查一下自己的路径。

11、参考路径