MMAction2 使用 python 文件作为配置文件。其配置文件系统的设计将模块化与继承整合进来，方便用户进行各种实验。
MMAction2 提供的所有配置文件都放置在 $MMAction2/configs 文件夹下，用户可以通过运行命令
python tools/analysis/print_config.py /PATH/TO/CONFIG 来查看完整的配置信息，从而方便检查所对应的配置文件。
当用户使用脚本 "tools/train.py" 或者 "tools/test.py" 提交任务时，可以通过指定 --cfg-options 参数来直接修改所使用的配置文件内容。
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更新配置文件内的字典
用户可以按照原始配置中的字典键顺序来指定配置文件的设置。 例如，
--cfg-options model.backbone.norm_eval=False会改变train模式下模型主干网络 backbone 中所有的 BN 模块。 -
更新配置文件内列表的键
配置文件中，存在一些由字典组成的列表。例如，训练数据前处理流水线 data.train.pipeline 就是 python 列表。 如，
[dict(type='SampleFrames'), ...]。如果用户想更改其中的'SampleFrames'为'DenseSampleFrames'， 可以指定--cfg-options data.train.pipeline.0.type=DenseSampleFrames。 -
更新列表/元组的值。
当配置文件中需要更新的是一个列表或者元组，例如，配置文件通常会设置
workflow=[('train', 1)]，用户如果想更改， 需要指定--cfg-options workflow="[(train,1),(val,1)]"。注意这里的引号 " 对于列表/元组数据类型的修改是必要的， 并且 不允许 引号内所指定的值的书写存在空格。
在 config/_base_ 文件夹下存在 3 种基本组件类型： 模型（model）, 训练策略（schedule）, 运行时的默认设置（default_runtime）。
许多方法都可以方便地通过组合这些组件进行实现，如 TSN，I3D，SlowOnly 等。
其中，通过 _base_ 下组件来构建的配置被称为 原始配置（primitive）。
对于在同一文件夹下的所有配置文件，MMAction2 推荐只存在 一个 对应的 原始配置 文件。 所有其他的配置文件都应该继承 原始配置 文件，这样就能保证配置文件的最大继承深度为 3。
为了方便理解，MMAction2 推荐用户继承现有方法的配置文件。
例如，如需修改 TSN 的配置文件，用户应先通过 _base_ = '../tsn/tsn_r50_1x1x3_100e_kinetics400_rgb.py' 继承 TSN 配置文件的基本结构，
并修改其中必要的内容以完成继承。
如果用户想实现一个独立于任何一个现有的方法结构的新方法，则需要像 configs/recognition, configs/detection 等一样，在 configs/TASK 中建立新的文件夹。
更多详细内容，请参考 mmcv。
MMAction2 按照以下风格进行配置文件命名，代码库的贡献者需要遵循相同的命名规则。
{model}_[model setting]_{backbone}_[misc]_{data setting}_[gpu x batch_per_gpu]_{schedule}_{dataset}_{modality}
其中，{xxx} 表示必要的命名域，[yyy] 表示可选的命名域。
{model}：模型类型，如tsn，i3d等。[model setting]：一些模型上的特殊设置。{backbone}：主干网络类型，如r50（ResNet-50）等。[misc]：模型的额外设置或插件，如dense，320p，video等。{data setting}：采帧数据格式，形如{clip_len}x{frame_interval}x{num_clips}。[gpu x batch_per_gpu]：GPU 数量以及每个 GPU 上的采样。{schedule}：训练策略设置，如20e表示 20 个周期（epoch）。{dataset}：数据集名，如kinetics400，mmit等。{modality}：帧的模态，如rgb,flow等。
MMAction2 将模块化设计整合到配置文件系统中，以便于执行各种不同的实验。
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以 BMN 为例
为了帮助用户理解 MMAction2 的配置文件结构，以及时序动作检测系统中的一些模块，这里以 BMN 为例，给出其配置文件的注释。 对于每个模块的详细用法以及对应参数的选择，请参照 API 文档。
# 模型设置 model = dict( # 模型的配置 type='BMN', # 时序动作检测器的类型 temporal_dim=100, # 每个视频中所选择的帧数量 boundary_ratio=0.5, # 视频边界的决策几率 num_samples=32, # 每个候选的采样数 num_samples_per_bin=3, # 每个样本的直方图采样数 feat_dim=400, # 特征维度 soft_nms_alpha=0.4, # soft-NMS 的 alpha 值 soft_nms_low_threshold=0.5, # soft-NMS 的下界 soft_nms_high_threshold=0.9, # soft-NMS 的上界 post_process_top_k=100) # 后处理得到的最好的 K 个 proposal # 模型训练和测试的设置 train_cfg = None # 训练 BMN 的超参配置 test_cfg = dict(average_clips='score') # 测试 BMN 的超参配置 # 数据集设置 dataset_type = 'ActivityNetDataset' # 训练，验证，测试的数据集类型 data_root = 'data/activitynet_feature_cuhk/csv_mean_100/' # 训练集的根目录 data_root_val = 'data/activitynet_feature_cuhk/csv_mean_100/' # 验证集和测试集的根目录 ann_file_train = 'data/ActivityNet/anet_anno_train.json' # 训练集的标注文件 ann_file_val = 'data/ActivityNet/anet_anno_val.json' # 验证集的标注文件 ann_file_test = 'data/ActivityNet/anet_anno_test.json' # 测试集的标注文件 train_pipeline = [ # 训练数据前处理流水线步骤组成的列表 dict(type='LoadLocalizationFeature'), # 加载时序动作检测特征 dict(type='GenerateLocalizationLabels'), # 生成时序动作检测标签 dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到时序检测器中 keys=['raw_feature', 'gt_bbox'], # 输入的键 meta_name='video_meta', # 元名称 meta_keys=['video_name']), # 输入的元键 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['raw_feature']), # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 dict( # ToDataContainer 类的配置 type='ToDataContainer', # 将一些信息转入到 ToDataContainer 中 fields=[dict(key='gt_bbox', stack=False, cpu_only=True)]) # 携带额外键和属性的信息域 ] val_pipeline = [ # 验证数据前处理流水线步骤组成的列表 dict(type='LoadLocalizationFeature'), # 加载时序动作检测特征 dict(type='GenerateLocalizationLabels'), # 生成时序动作检测标签 dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到时序检测器中 keys=['raw_feature', 'gt_bbox'], # 输入的键 meta_name='video_meta', # 元名称 meta_keys=[ 'video_name', 'duration_second', 'duration_frame', 'annotations', 'feature_frame' ]), # 输入的元键 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['raw_feature']), # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 dict( # ToDataContainer 类的配置 type='ToDataContainer', # 将一些信息转入到 ToDataContainer 中 fields=[dict(key='gt_bbox', stack=False, cpu_only=True)]) # 携带额外键和属性的信息域 ] test_pipeline = [ # 测试数据前处理流水线步骤组成的列表 dict(type='LoadLocalizationFeature'), # 加载时序动作检测特征 dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到时序检测器中 keys=['raw_feature'], # 输入的键 meta_name='video_meta', # 元名称 meta_keys=[ 'video_name', 'duration_second', 'duration_frame', 'annotations', 'feature_frame' ]), # 输入的元键 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['raw_feature']), # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 ] data = dict( # 数据的配置 videos_per_gpu=8, # 单个 GPU 的批大小 workers_per_gpu=8, # 单个 GPU 的 dataloader 的进程 train_dataloader=dict( # 训练过程 dataloader 的额外设置 drop_last=True), # 在训练过程中是否丢弃最后一个批次 val_dataloader=dict( # 验证过程 dataloader 的额外设置 videos_per_gpu=1), # 单个 GPU 的批大小 test_dataloader=dict( # 测试过程 dataloader 的额外设置 videos_per_gpu=2), # 单个 GPU 的批大小 test=dict( # 测试数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, pipeline=test_pipeline, data_prefix=data_root_val), val=dict( # 验证数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, pipeline=val_pipeline, data_prefix=data_root_val), train=dict( # 训练数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, pipeline=train_pipeline, data_prefix=data_root)) # 优化器设置 optimizer = dict( # 构建优化器的设置，支持： # (1) 所有 PyTorch 原生的优化器，这些优化器的参数和 PyTorch 对应的一致； # (2) 自定义的优化器，这些优化器在 `constructor` 的基础上构建。 # 更多细节可参考 "tutorials/5_new_modules.md" 部分 type='Adam', # 优化器类型, 参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/optimizer/default_constructor.py#L13 for more details lr=0.001, # 学习率, 参数的细节使用可参考 PyTorch 的对应文档 weight_decay=0.0001) # Adam 优化器的权重衰减 optimizer_config = dict( # 用于构建优化器钩子的设置 grad_clip=None) # 大部分的方法不使用梯度裁剪 # 学习策略设置 lr_config = dict( # 用于注册学习率调整钩子的设置 policy='step', # 调整器策略, 支持 CosineAnnealing，Cyclic等方法。更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L9 step=7) # 学习率衰减步长 total_epochs = 9 # 训练模型的总周期数 checkpoint_config = dict( # 模型权重文件钩子设置，更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.py interval=1) # 模型权重文件保存间隔 evaluation = dict( # 训练期间做验证的设置 interval=1, # 执行验证的间隔 metrics=['AR@AN']) # 验证方法 log_config = dict( # 注册日志钩子的设置 interval=50, # 打印日志间隔 hooks=[ # 训练期间执行的钩子 dict(type='TextLoggerHook'), # 记录训练过程信息的日志 # dict(type='TensorboardLoggerHook'), # 同时支持 Tensorboard 日志 ]) # 运行设置 dist_params = dict(backend='nccl') # 建立分布式训练的设置（端口号，多 GPU 通信框架等） log_level = 'INFO' # 日志等级 work_dir = './work_dirs/bmn_400x100_2x8_9e_activitynet_feature/' # 记录当前实验日志和模型权重文件的文件夹 load_from = None # 从给定路径加载模型作为预训练模型. 这个选项不会用于断点恢复训练 resume_from = None # 加载给定路径的模型权重文件作为断点续连的模型, 训练将从该时间点保存的周期点继续进行 workflow = [('train', 1)] # runner 的执行流. [('train', 1)] 代表只有一个执行流，并且这个名为 train 的执行流只执行一次 output_config = dict( # 时序检测器输出设置 out=f'{work_dir}/results.json', # 输出文件路径 output_format='json') # 输出文件格式
MMAction2 将模块化设计整合到配置文件系统中，以便执行各类不同实验。
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以 TSN 为例
为了帮助用户理解 MMAction2 的配置文件结构，以及动作识别系统中的一些模块，这里以 TSN 为例，给出其配置文件的注释。 对于每个模块的详细用法以及对应参数的选择，请参照 API 文档。
# 模型设置 model = dict( # 模型的配置 type='Recognizer2D', # 动作识别器的类型 backbone=dict( # Backbone 字典设置 type='ResNet', # Backbone 名 pretrained='torchvision://resnet50', # 预训练模型的 url 或文件位置 depth=50, # ResNet 模型深度 norm_eval=False), # 训练时是否设置 BN 层为验证模式 cls_head=dict( # 分类器字典设置 type='TSNHead', # 分类器名 num_classes=400, # 分类类别数量 in_channels=2048, # 分类器里输入通道数 spatial_type='avg', # 空间维度的池化种类 consensus=dict(type='AvgConsensus', dim=1), # consensus 模块设置 dropout_ratio=0.4, # dropout 层概率 init_std=0.01), # 线性层初始化 std 值 # 模型训练和测试的设置 train_cfg=None, # 训练 TSN 的超参配置 test_cfg=dict(average_clips=None)) # 测试 TSN 的超参配置 # 数据集设置 dataset_type = 'RawframeDataset' # 训练，验证，测试的数据集类型 data_root = 'data/kinetics400/rawframes_train/' # 训练集的根目录 data_root_val = 'data/kinetics400/rawframes_val/' # 验证集，测试集的根目录 ann_file_train = 'data/kinetics400/kinetics400_train_list_rawframes.txt' # 训练集的标注文件 ann_file_val = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt' # 验证集的标注文件 ann_file_test = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt' # 测试集的标注文件 img_norm_cfg = dict( # 图像正则化参数设置 mean=[123.675, 116.28, 103.53], # 图像正则化平均值 std=[58.395, 57.12, 57.375], # 图像正则化方差 to_bgr=False) # 是否将通道数从 RGB 转为 BGR train_pipeline = [ # 训练数据前处理流水线步骤组成的列表 dict( # SampleFrames 类的配置 type='SampleFrames', # 选定采样哪些视频帧 clip_len=1, # 每个输出视频片段的帧 frame_interval=1, # 所采相邻帧的时序间隔 num_clips=3), # 所采帧片段的数量 dict( # RawFrameDecode 类的配置 type='RawFrameDecode'), # 给定帧序列，加载对应帧，解码对应帧 dict( # Resize 类的配置 type='Resize', # 调整图片尺寸 scale=(-1, 256)), # 调整比例 dict( # MultiScaleCrop 类的配置 type='MultiScaleCrop', # 多尺寸裁剪，随机从一系列给定尺寸中选择一个比例尺寸进行裁剪 input_size=224, # 网络输入 scales=(1, 0.875, 0.75, 0.66), # 长宽比例选择范围 random_crop=False, # 是否进行随机裁剪 max_wh_scale_gap=1), # 长宽最大比例间隔 dict( # Resize 类的配置 type='Resize', # 调整图片尺寸 scale=(224, 224), # 调整比例 keep_ratio=False), # 是否保持长宽比 dict( # Flip 类的配置 type='Flip', # 图片翻转 flip_ratio=0.5), # 执行翻转几率 dict( # Normalize 类的配置 type='Normalize', # 图片正则化 **img_norm_cfg), # 图片正则化参数 dict( # FormatShape 类的配置 type='FormatShape', # 将图片格式转变为给定的输入格式 input_format='NCHW'), # 最终的图片组成格式 dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到行为识别器中 keys=['imgs', 'label'], # 输入的键 meta_keys=[]), # 输入的元键 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['imgs', 'label']) # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 ] val_pipeline = [ # 验证数据前处理流水线步骤组成的列表 dict( # SampleFrames 类的配置 type='SampleFrames', # 选定采样哪些视频帧 clip_len=1, # 每个输出视频片段的帧 frame_interval=1, # 所采相邻帧的时序间隔 num_clips=3, # 所采帧片段的数量 test_mode=True), # 是否设置为测试模式采帧 dict( # RawFrameDecode 类的配置 type='RawFrameDecode'), # 给定帧序列，加载对应帧，解码对应帧 dict( # Resize 类的配置 type='Resize', # 调整图片尺寸 scale=(-1, 256)), # 调整比例 dict( # CenterCrop 类的配置 type='CenterCrop', # 中心裁剪 crop_size=224), # 裁剪部分的尺寸 dict( # Flip 类的配置 type='Flip', # 图片翻转 flip_ratio=0), # 翻转几率 dict( # Normalize 类的配置 type='Normalize', # 图片正则化 **img_norm_cfg), # 图片正则化参数 dict( # FormatShape 类的配置 type='FormatShape', # 将图片格式转变为给定的输入格式 input_format='NCHW'), # 最终的图片组成格式 dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到行为识别器中 keys=['imgs', 'label'], # 输入的键 meta_keys=[]), # 输入的元键 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['imgs']) # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 ] test_pipeline = [ # 测试数据前处理流水线步骤组成的列表 dict( # SampleFrames 类的配置 type='SampleFrames', # 选定采样哪些视频帧 clip_len=1, # 每个输出视频片段的帧 frame_interval=1, # 所采相邻帧的时序间隔 num_clips=25, # 所采帧片段的数量 test_mode=True), # 是否设置为测试模式采帧 dict( # RawFrameDecode 类的配置 type='RawFrameDecode'), # 给定帧序列，加载对应帧，解码对应帧 dict( # Resize 类的配置 type='Resize', # 调整图片尺寸 scale=(-1, 256)), # 调整比例 dict( # TenCrop 类的配置 type='TenCrop', # 裁剪 10 个区域 crop_size=224), # 裁剪部分的尺寸 dict( # Flip 类的配置 type='Flip', # 图片翻转 flip_ratio=0), # 执行翻转几率 dict( # Normalize 类的配置 type='Normalize', # 图片正则化 **img_norm_cfg), # 图片正则化参数 dict( # FormatShape 类的配置 type='FormatShape', # 将图片格式转变为给定的输入格式 input_format='NCHW'), # 最终的图片组成格式 dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到行为识别器中 keys=['imgs', 'label'], # 输入的键 meta_keys=[]), # 输入的元键 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['imgs']) # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 ] data = dict( # 数据的配置 videos_per_gpu=32, # 单个 GPU 的批大小 workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 dataloader 的进程 train_dataloader=dict( # 训练过程 dataloader 的额外设置 drop_last=True), # 在训练过程中是否丢弃最后一个批次 val_dataloader=dict( # 验证过程 dataloader 的额外设置 videos_per_gpu=1), # 单个 GPU 的批大小 test_dataloader=dict( # 测试过程 dataloader 的额外设置 videos_per_gpu=2), # 单个 GPU 的批大小 train=dict( # 训练数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, data_prefix=data_root, pipeline=train_pipeline), val=dict( # 验证数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, data_prefix=data_root_val, pipeline=val_pipeline), test=dict( # 测试数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_test, data_prefix=data_root_val, pipeline=test_pipeline)) # 优化器设置 optimizer = dict( # 构建优化器的设置，支持： # (1) 所有 PyTorch 原生的优化器，这些优化器的参数和 PyTorch 对应的一致； # (2) 自定义的优化器，这些优化器在 `constructor` 的基础上构建。 # 更多细节可参考 "tutorials/5_new_modules.md" 部分 type='SGD', # 优化器类型, 参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/optimizer/default_constructor.py#L13 lr=0.01, # 学习率, 参数的细节使用可参考 PyTorch 的对应文档 momentum=0.9, # 动量大小 weight_decay=0.0001) # SGD 优化器权重衰减 optimizer_config = dict( # 用于构建优化器钩子的设置 grad_clip=dict(max_norm=40, norm_type=2)) # 使用梯度裁剪 # 学习策略设置 lr_config = dict( # 用于注册学习率调整钩子的设置 policy='step', # 调整器策略, 支持 CosineAnnealing，Cyclic等方法。更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L9 step=[40, 80]) # 学习率衰减步长 total_epochs = 100 # 训练模型的总周期数 checkpoint_config = dict( # 模型权重钩子设置，更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.py interval=5) # 模型权重文件保存间隔 evaluation = dict( # 训练期间做验证的设置 interval=5, # 执行验证的间隔 metrics=['top_k_accuracy', 'mean_class_accuracy'], # 验证方法 save_best='top_k_accuracy') # 设置 `top_k_accuracy` 作为指示器，用于存储最好的模型权重文件 log_config = dict( # 注册日志钩子的设置 interval=20, # 打印日志间隔 hooks=[ # 训练期间执行的钩子 dict(type='TextLoggerHook'), # 记录训练过程信息的日志 # dict(type='TensorboardLoggerHook'), # 同时支持 Tensorboard 日志 ]) # 运行设置 dist_params = dict(backend='nccl') # 建立分布式训练的设置，其中端口号也可以设置 log_level = 'INFO' # 日志等级 work_dir = './work_dirs/tsn_r50_1x1x3_100e_kinetics400_rgb/' # 记录当前实验日志和模型权重文件的文件夹 load_from = None # 从给定路径加载模型作为预训练模型. 这个选项不会用于断点恢复训练 resume_from = None # 加载给定路径的模型权重文件作为断点续连的模型, 训练将从该时间点保存的周期点继续进行 workflow = [('train', 1)] # runner 的执行流. [('train', 1)] 代表只有一个执行流，并且这个名为 train 的执行流只执行一次
MMAction2 将模块化设计整合到配置文件系统中，以便于执行各种不同的实验。
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以 FastRCNN 为例
为了帮助用户理解 MMAction2 的完整配置文件结构，以及时空检测系统中的一些模块，这里以 FastRCNN 为例，给出其配置文件的注释。 对于每个模块的详细用法以及对应参数的选择，请参照 API 文档。
# 模型设置 model = dict( # 模型的配置 type='FastRCNN', # 时空检测器类型 backbone=dict( # Backbone 字典设置 type='ResNet3dSlowOnly', # Backbone 名 depth=50, # ResNet 模型深度 pretrained=None, # 预训练模型的 url 或文件位置 pretrained2d=False, # 预训练模型是否为 2D 模型 lateral=False, # backbone 是否有侧连接 num_stages=4, # ResNet 模型阶数 conv1_kernel=(1, 7, 7), # Conv1 卷积核尺寸 conv1_stride_t=1, # Conv1 时序步长 pool1_stride_t=1, # Pool1 时序步长 spatial_strides=(1, 2, 2, 1)), # 每个 ResNet 阶的空间步长 roi_head=dict( # roi_head 字典设置 type='AVARoIHead', # roi_head 名 bbox_roi_extractor=dict( # bbox_roi_extractor 字典设置 type='SingleRoIExtractor3D', # bbox_roi_extractor 名 roi_layer_type='RoIAlign', # RoI op 类型 output_size=8, # RoI op 输出特征尺寸 with_temporal_pool=True), # 时序维度是否要经过池化 bbox_head=dict( # bbox_head 字典设置 type='BBoxHeadAVA', # bbox_head 名 in_channels=2048, # 输入特征通道数 num_classes=81, # 动作类别数 + 1（背景） multilabel=True, # 数据集是否多标签 dropout_ratio=0.5)), # dropout 比率 # 模型训练和测试的设置 train_cfg=dict( # 训练 FastRCNN 的超参配置 rcnn=dict( # rcnn 训练字典设置 assigner=dict( # assigner 字典设置 type='MaxIoUAssignerAVA', # assigner 名 pos_iou_thr=0.9, # 正样本 IoU 阈值, > pos_iou_thr -> positive neg_iou_thr=0.9, # 负样本 IoU 阈值, < neg_iou_thr -> negative min_pos_iou=0.9), # 正样本最小可接受 IoU sampler=dict( # sample 字典设置 type='RandomSampler', # sampler 名 num=32, # sampler 批大小 pos_fraction=1, # sampler 正样本边界框比率 neg_pos_ub=-1, # 负样本数转正样本数的比率上界 add_gt_as_proposals=True), # 是否添加 ground truth 为候选 pos_weight=1.0, # 正样本 loss 权重 debug=False)), # 是否为 debug 模式 test_cfg=dict( # 测试 FastRCNN 的超参设置 rcnn=dict( # rcnn 测试字典设置 action_thr=0.002))) # 某行为的阈值 # 数据集设置 dataset_type = 'AVADataset' # 训练，验证，测试的数据集类型 data_root = 'data/ava/rawframes' # 训练集的根目录 anno_root = 'data/ava/annotations' # 标注文件目录 ann_file_train = f'{anno_root}/ava_train_v2.1.csv' # 训练集的标注文件 ann_file_val = f'{anno_root}/ava_val_v2.1.csv' # 验证集的标注文件 exclude_file_train = f'{anno_root}/ava_train_excluded_timestamps_v2.1.csv' # 训练除外数据集文件路径 exclude_file_val = f'{anno_root}/ava_val_excluded_timestamps_v2.1.csv' # 验证除外数据集文件路径 label_file = f'{anno_root}/ava_action_list_v2.1_for_activitynet_2018.pbtxt' # 标签文件路径 proposal_file_train = f'{anno_root}/ava_dense_proposals_train.FAIR.recall_93.9.pkl' # 训练样本检测候选框的文件路径 proposal_file_val = f'{anno_root}/ava_dense_proposals_val.FAIR.recall_93.9.pkl' # 验证样本检测候选框的文件路径 img_norm_cfg = dict( # 图像正则化参数设置 mean=[123.675, 116.28, 103.53], # 图像正则化平均值 std=[58.395, 57.12, 57.375], # 图像正则化方差 to_bgr=False) # 是否将通道数从 RGB 转为 BGR train_pipeline = [ # 训练数据前处理流水线步骤组成的列表 dict( # SampleFrames 类的配置 type='AVASampleFrames', # 选定采样哪些视频帧 clip_len=4, # 每个输出视频片段的帧 frame_interval=16), # 所采相邻帧的时序间隔 dict( # RawFrameDecode 类的配置 type='RawFrameDecode'), # 给定帧序列，加载对应帧，解码对应帧 dict( # RandomRescale 类的配置 type='RandomRescale', # 给定一个范围，进行随机短边缩放 scale_range=(256, 320)), # RandomRescale 的短边缩放范围 dict( # RandomCrop 类的配置 type='RandomCrop', # 给定一个尺寸进行随机裁剪 size=256), # 裁剪尺寸 dict( # Flip 类的配置 type='Flip', # 图片翻转 flip_ratio=0.5), # 执行翻转几率 dict( # Normalize 类的配置 type='Normalize', # 图片正则化 **img_norm_cfg), # 图片正则化参数 dict( # FormatShape 类的配置 type='FormatShape', # 将图片格式转变为给定的输入格式 input_format='NCTHW', # 最终的图片组成格式 collapse=True), # 去掉 N 梯度当 N == 1 dict( # Rename 类的配置 type='Rename', # 重命名 key 名 mapping=dict(imgs='img')), # 改名映射字典 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['img', 'proposals', 'gt_bboxes', 'gt_labels']), # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 dict( # ToDataContainer 类的配置 type='ToDataContainer', # 将一些信息转入到 ToDataContainer 中 fields=[ # 转化为 Datacontainer 的域 dict( # 域字典 key=['proposals', 'gt_bboxes', 'gt_labels'], # 将转化为 DataContainer 的键 stack=False)]), # 是否要堆列这些 tensor dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到时空检测器中 keys=['img', 'proposals', 'gt_bboxes', 'gt_labels'], # 输入的键 meta_keys=['scores', 'entity_ids']), # 输入的元键 ] val_pipeline = [ # 验证数据前处理流水线步骤组成的列表 dict( # SampleFrames 类的配置 type='AVASampleFrames', # 选定采样哪些视频帧 clip_len=4, # 每个输出视频片段的帧 frame_interval=16), # 所采相邻帧的时序间隔 dict( # RawFrameDecode 类的配置 type='RawFrameDecode'), # 给定帧序列，加载对应帧，解码对应帧 dict( # Resize 类的配置 type='Resize', # 调整图片尺寸 scale=(-1, 256)), # 调整比例 dict( # Normalize 类的配置 type='Normalize', # 图片正则化 **img_norm_cfg), # 图片正则化参数 dict( # FormatShape 类的配置 type='FormatShape', # 将图片格式转变为给定的输入格式 input_format='NCTHW', # 最终的图片组成格式 collapse=True), # 去掉 N 梯度当 N == 1 dict( # Rename 类的配置 type='Rename', # 重命名 key 名 mapping=dict(imgs='img')), # 改名映射字典 dict( # ToTensor 类的配置 type='ToTensor', # ToTensor 类将其他类型转化为 Tensor 类型 keys=['img', 'proposals']), # 将被从其他类型转化为 Tensor 类型的特征 dict( # ToDataContainer 类的配置 type='ToDataContainer', # 将一些信息转入到 ToDataContainer 中 fields=[ # 转化为 Datacontainer 的域 dict( # 域字典 key=['proposals'], # 将转化为 DataContainer 的键 stack=False)]), # 是否要堆列这些 tensor dict( # Collect 类的配置 type='Collect', # Collect 类决定哪些键会被传递到时空检测器中 keys=['img', 'proposals'], # 输入的键 meta_keys=['scores', 'entity_ids'], # 输入的元键 nested=True) # 是否将数据包装为嵌套列表 ] data = dict( # 数据的配置 videos_per_gpu=16, # 单个 GPU 的批大小 workers_per_gpu=2, # 单个 GPU 的 dataloader 的进程 val_dataloader=dict( # 验证过程 dataloader 的额外设置 videos_per_gpu=1), # 单个 GPU 的批大小 train=dict( # 训练数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_train, exclude_file=exclude_file_train, pipeline=train_pipeline, label_file=label_file, proposal_file=proposal_file_train, person_det_score_thr=0.9, data_prefix=data_root), val=dict( # 验证数据集的设置 type=dataset_type, ann_file=ann_file_val, exclude_file=exclude_file_val, pipeline=val_pipeline, label_file=label_file, proposal_file=proposal_file_val, person_det_score_thr=0.9, data_prefix=data_root)) data['test'] = data['val'] # 将验证数据集设置复制到测试数据集设置 # 优化器设置 optimizer = dict( # 构建优化器的设置，支持： # (1) 所有 PyTorch 原生的优化器，这些优化器的参数和 PyTorch 对应的一致； # (2) 自定义的优化器，这些优化器在 `constructor` 的基础上构建。 # 更多细节可参考 "tutorials/5_new_modules.md" 部分 type='SGD', # 优化器类型, 参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/optimizer/default_constructor.py#L13 lr=0.2, # 学习率, 参数的细节使用可参考 PyTorch 的对应文档 momentum=0.9, # 动量大小 weight_decay=0.00001) # SGD 优化器权重衰减 optimizer_config = dict( # 用于构建优化器钩子的设置 grad_clip=dict(max_norm=40, norm_type=2)) # 使用梯度裁剪 lr_config = dict( # 用于注册学习率调整钩子的设置 policy='step', # 调整器策略, 支持 CosineAnnealing，Cyclic等方法。更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/lr_updater.py#L9 step=[40, 80], # 学习率衰减步长 warmup='linear', # Warmup 策略 warmup_by_epoch=True, # Warmup 单位为 epoch 还是 iteration warmup_iters=5, # warmup 数 warmup_ratio=0.1) # 初始学习率为 warmup_ratio * lr total_epochs = 20 # 训练模型的总周期数 checkpoint_config = dict( # 模型权重文件钩子设置，更多细节可参考 https://github.com/open-mmlab/mmcv/blob/master/mmcv/runner/hooks/checkpoint.py interval=1) # 模型权重文件保存间隔 workflow = [('train', 1)] # runner 的执行流. [('train', 1)] 代表只有一个执行流，并且这个名为 train 的执行流只执行一次 evaluation = dict( # 训练期间做验证的设置 interval=1, save_best='[email protected]') # 执行验证的间隔，以及设置 `[email protected]` 作为指示器，用于存储最好的模型权重文件 log_config = dict( # 注册日志钩子的设置 interval=20, # 打印日志间隔 hooks=[ # 训练期间执行的钩子 dict(type='TextLoggerHook'), # 记录训练过程信息的日志 ]) # 运行设置 dist_params = dict(backend='nccl') # 建立分布式训练的设置，其中端口号也可以设置 log_level = 'INFO' # 日志等级 work_dir = ('./work_dirs/ava/' # 记录当前实验日志和模型权重文件的文件夹 'slowonly_kinetics_pretrained_r50_4x16x1_20e_ava_rgb') load_from = ('https://download.openmmlab.com/mmaction/recognition/slowonly/' # 从给定路径加载模型作为预训练模型. 这个选项不会用于断点恢复训练 'slowonly_r50_4x16x1_256e_kinetics400_rgb/' 'slowonly_r50_4x16x1_256e_kinetics400_rgb_20200704-a69556c6.pth') resume_from = None # 加载给定路径的模型权重文件作为断点续连的模型, 训练将从该时间点保存的周期点继续进行
配置文件中会用到一些中间变量，如 train_pipeline/val_pipeline/test_pipeline, ann_file_train/ann_file_val/ann_file_test, img_norm_cfg 等。
例如，首先定义中间变量 train_pipeline/val_pipeline/test_pipeline，再将上述变量传递到 data。因此，train_pipeline/val_pipeline/test_pipeline 为中间变量
这里也定义了 ann_file_train/ann_file_val/ann_file_test 和 data_root/data_root_val 为数据处理流程提供一些基本信息。
此外，使用 img_norm_cfg 作为中间变量，构建一些数组增强组件。
...
dataset_type = 'RawframeDataset'
data_root = 'data/kinetics400/rawframes_train'
data_root_val = 'data/kinetics400/rawframes_val'
ann_file_train = 'data/kinetics400/kinetics400_train_list_rawframes.txt'
ann_file_val = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'
ann_file_test = 'data/kinetics400/kinetics400_val_list_rawframes.txt'
img_norm_cfg = dict(
mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_bgr=False)
train_pipeline = [
dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1),
dict(type='RawFrameDecode'),
dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
dict(
type='MultiScaleCrop',
input_size=224,
scales=(1, 0.8),
random_crop=False,
max_wh_scale_gap=0),
dict(type='Resize', scale=(224, 224), keep_ratio=False),
dict(type='Flip', flip_ratio=0.5),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
dict(type='ToTensor', keys=['imgs', 'label'])
]
val_pipeline = [
dict(
type='SampleFrames',
clip_len=32,
frame_interval=2,
num_clips=1,
test_mode=True),
dict(type='RawFrameDecode'),
dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
dict(type='CenterCrop', crop_size=224),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
dict(type='ToTensor', keys=['imgs'])
]
test_pipeline = [
dict(
type='SampleFrames',
clip_len=32,
frame_interval=2,
num_clips=10,
test_mode=True),
dict(type='RawFrameDecode'),
dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
dict(type='ThreeCrop', crop_size=256),
dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
dict(type='ToTensor', keys=['imgs'])
]
data = dict(
videos_per_gpu=8,
workers_per_gpu=2,
train=dict(
type=dataset_type,
ann_file=ann_file_train,
data_prefix=data_root,
pipeline=train_pipeline),
val=dict(
type=dataset_type,
ann_file=ann_file_val,
data_prefix=data_root_val,
pipeline=val_pipeline),
test=dict(
type=dataset_type,
ann_file=ann_file_val,
data_prefix=data_root_val,
pipeline=test_pipeline))