이 레퍼지토리는 https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition.git 의 C3D model을 수정한 모델입니다. pytorch 버전 등의 문제로 잘 동작하지 않아서 제 로컬에서 동작할 수 있도록 수정하였습니다. 추가적인 에러를 확인하면 수정하겠습니다. 사용 dataset은 UCF101과 HMDB51 dataset입니다.
- python 3.9.6
- pytorch 1.9.0
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git clone https://github.com/junsk1016/C3D-network.git cd C3D-network -
Dependencies 설치:
[pytorch 다운은 다음 링크를 사용합니다.] pytorch.org.
다른 dependencies:
pip install opencv-python pip install tqdm scikit-learn tensorboardX
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pretrained model은 다음 googledrive에서 받습니다. GoogleDrive.
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학습시킬 데이터셋과 pretrained model 경로를 mypath.py에서 맞춥니다.
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학습시킬 모델과 데이터세트 선택은 train.py 내에서 선택 가능합니다. 현재는 C3D 모델만을 사용하기 때문에 데이터세트만 보시면 됩니다.
train.py.모델을 학습시키기:
python train.py
사용한 데이터 세트: UCF101, HMDB51
Dataset directory tree 는 아래와 같습니다.
- UCF101
해당 파일이 아래와 같은 구성인지 확인하여야 합니다.
UCF-101 ├── ApplyEyeMakeup │ ├── v_ApplyEyeMakeup_g01_c01.avi │ └── ... ├── ApplyLipstick │ ├── v_ApplyLipstick_g01_c01.avi │ └── ... └── Archery │ ├── v_Archery_g01_c01.avi │ └── ...
pre-processing(데이터 전처리)가 완료된 후에, 데이터는 아래와 같은 구조여야 합니다.
ucf101
├── ApplyEyeMakeup
│ ├── v_ApplyEyeMakeup_g01_c01
│ │ ├── 00001.jpg
│ │ └── ...
│ └── ...
├── ApplyLipstick
│ ├── v_ApplyLipstick_g01_c01
│ │ ├── 00001.jpg
│ │ └── ...
│ └── ...
└── Archery
│ ├── v_Archery_g01_c01
│ │ ├── 00001.jpg
│ │ └── ...
│ └── ...
Note: HMDB51 데이터세트도 위와 비슷합니다.
파일 내 weight와 추론할 영상의 경로를 확인합니다.
추론하기:
python inference.py