panda-action-detection

[email protected]

采用FasterRcnn + slowfast进行动作检测

det_FasterRcnn

Faster Rcnn检测模型

1 detect_img.py

调用模型进行检测

可选的参数在文件里有写

2 detect_img.sh

对一个文件夹中的图片进行检测的示例

运行：

bash detect_img.sh

需要将文件中的路径换成实际路径

3 demo_action_detect.py

行为识别的检测模型（detect.py）

执行：

python demo/detect.py --config configs/detection/ava/myslowfast.py --checkpoint /home/ubuntu/panda_videofile/[email protected]_epoch_19.pth --det-config demo/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.py  --det-config demo/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco.py（替换为新的检测配置文件） --det-checkpoint /home/ubuntu/LSQ/detection2/mmaction2_YF/Checkpionts/mmdetection/faster_rcnn_r50_fpn_2x_coco_bbox_mAP-0.384_20200504_210434-a5d8aa15.pth（替换成新的检测模型）   --video /home/ubuntu/panda_videofile/long.mp4  --out-filename /home/ubuntu/panda_videofile/long_det.mp4   --det-score-thr 0.2 --action-score-thr 0.2 --output-stepsize 8 --predict-stepsize 30  --output-fps 6 --label-map tools/data/ava/label_map2.txt

4 prefix_label_json.py

通过action_class.txt中的映射关系，对json文件中每一帧的行为属性进行赋值