yolov5+slowfast训练自己的动作
时间: 2025-06-11 10:24:01 浏览: 21
### 使用YOLOv5与SlowFast模型进行自定义动作检测的训练
#### 数据准备阶段
为了实现基于YOLOv5和SlowFast的动作检测,首先需要准备好数据集并标注好视频中的目标框。可以利用工具`LabelImg`来标记图像中的对象位置,并将其转换为YOLO所需的格式[^2]。
#### 配置环境
在开始之前,确保安装了必要的依赖库以及框架版本兼容性良好。对于SlowFast网络而言,通常建议使用PyTorch作为主要计算引擎;而YOLOv5则自带完整的Python脚本支持快速部署[^1]。
#### YOLOv5的目标检测预处理
通过YOLOv5完成初步的人体或其他感兴趣区域(ROI)定位工作非常重要。这一步骤能够有效减少后续慢速流(slow pathway)所需处理的信息量级,从而提升整体效率。具体操作如下:
- **加载权重**: 加载官方提供或者自行微调后的YOLOv5模型参数。
- **推理模式运行**: 对输入帧执行前向传播得到边界盒预测结果。
```python
import torch
from PIL import Image
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'custom', path='path/to/best.pt') # Load custom model
img = Image.open('image.jpg')
results = model(img)
print(results.pandas().xyxy[0]) # 打印检测到的对象及其坐标信息
```
上述代码片段展示了如何加载一个已保存的最佳性能模型(`best.pt`)并对单张图片实施推断[^4]。
#### SlowFast的时间序列建模
一旦获得了每帧上的物体位置估计值,则可进一步构建时间维度特征表示供SlowFast分析之用。此过程中需注意以下几点设置事项:
- `TRAIN.CHECKPOINT_FILE_PATH`: 定义初始化或恢复训练时所使用的checkpoint文件地址;
- `DATA.PATH_TO_DATA_DIR`: 明确指出本地存储的数据目录结构所在路径;
- 特别强调的是,在多类别场景下调整超参`MODEL.NUM_CLASSES=2`,因为存在至少两个人类行为标签(fight & person)[^5].
最后值得注意的一点是关于AVA(Action Video Annotation)标准下的各项字段解释务必清晰理解以便正确映射至实际应用环境中去[^3].
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