Two-Stream Action Recognition 项目教程

1. 项目目录结构及介绍

two-stream-action-recognition/
├── UCF_list/
├── dataloader/
├── record/
├── LICENSE
├── README.md
├── average_fusion.py
├── motion_cnn.py
├── network.py
├── spatial_cnn.py
├── utils.py

目录结构介绍

• UCF_list/: 包含UCF101数据集的相关列表文件。
• dataloader/: 数据加载器的相关文件。
• record/: 记录和日志文件的目录。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• average_fusion.py: 用于融合空间和运动流的平均融合脚本。
• motion_cnn.py: 运动流的CNN模型脚本。
• network.py: 网络架构的相关脚本。
• spatial_cnn.py: 空间流的CNN模型脚本。
• utils.py: 项目中使用的各种实用工具函数。

2. 项目启动文件介绍

spatial_cnn.py

spatial_cnn.py 是用于空间流CNN模型的启动文件。它包含了模型的训练和测试功能。

使用方法

• 训练和测试:

  python spatial_cnn.py --resume PATH_TO_PRETRAINED_MODEL
  

• 仅测试:

  python spatial_cnn.py --resume PATH_TO_PRETRAINED_MODEL --evaluate
  

motion_cnn.py

motion_cnn.py 是用于运动流CNN模型的启动文件。它同样包含了模型的训练和测试功能。

使用方法

• 训练和测试:

  python motion_cnn.py --resume PATH_TO_PRETRAINED_MODEL
  

• 仅测试:

  python motion_cnn.py --resume PATH_TO_PRETRAINED_MODEL --evaluate
  

3. 项目的配置文件介绍

README.md

README.md 文件是项目的配置和使用说明文件。它包含了项目的介绍、安装步骤、数据准备、模型训练和测试的详细说明。

主要内容

• 项目介绍: 简要介绍项目的背景和目标。
• 安装步骤: 如何安装项目所需的依赖。
• 数据准备: 如何准备UCF101数据集。
• 模型训练: 如何训练空间和运动流CNN模型。
• 模型测试: 如何测试训练好的模型。

通过阅读 README.md 文件，用户可以快速了解项目的整体架构和使用方法。