labelimg制作数据集如何在slow fast用?
时间: 2025-06-29 13:19:22 浏览: 13
### 使用LabelImg创建的数据集在SlowFast模型中的应用
#### 数据转换与预处理
要使由 LabelImg 创建的数据集适用于 SlowFast 模型,需先将标注好的图像及其标签文件转换成适合视频动作识别任务的形式。通常情况下,LabelImg 输出的是每帧图片的边界框信息和类别标签,而 SlowFast 需要连续多帧组成的短视频片段作为输入。
对于已有的静态图像序列,可以按照时间顺序组合这些图片形成短片,并确保每个剪辑包含足够的帧数来捕捉动态变化[^1]。具体操作如下:
- **收集并整理**:依据原始视频的时间戳或其他方式获取一系列有序排列的照片;
- **构建视频片段**:选取固定长度(例如 32 或者更多帧)的一组相连画面构成单个样本;
- **生成标注文件**:针对新产生的每一个视频片段编写相应的 XML/JSON 文件描述其中的动作实例位置及时刻范围;
此过程可以通过脚本自动化完成,在 Python 中利用 OpenCV 库读取图像路径列表进而合成 MP4 等格式的小段落影片,同时更新 AVA-style 的 CSV 表格记录下各事件的发生区间[^2]。
#### 修改配置文件适应自定义数据源
为了让 SlowFast 正确解析上述定制化后的资料库,应当调整项目根目录下的 `my_slowfast_kinetics_pretrained_r50_4x16x1_20e_ava_rgb.py` 和其他关联设置文档内的参数选项,比如指定新的 dataset path、annotation file paths 及 class names mapping table 等等[^3]。
此外,考虑到可能存在特定于场景的需求差异,建议开发者们仔细阅读官方指南关于 fine-tuning pretrained models on new datasets 的章节说明,以便更好地微调超参以匹配实际应用场景的要求。
#### 测试与验证
当一切准备工作就绪之后,就可以启动训练流程或者加载预先训练过的权重来进行预测分析了。如果计划采用 TensorRT 加速推理速度,则还需额外编译 ONNX 版本的网络结构并集成至 C++ 工程环境中执行部署工作[^4]。
```bash
# 进入 slowfast 安装环境
conda activate pytorch-py3.7
# 开始训练
python tools/train_net.py \
--cfg PATH_TO_YOUR_CONFIG_FILE.yaml \
DATA.PATH_TO_DATA_DIR /path/to/custom_dataset \
OUTPUT_DIR ./output_custom/
# 导出ONNX用于后续优化
python export_onnx_model.py \
--model-path YOUR_TRAINED_MODEL.pth \
--config-file YOUR_CFG.yaml \
--save-dir output/
```
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