Merge branch 'master' of https://github.com/PaddlePaddle/hapi into sequence_tagging

examples/bmn/README.md

@@ -29,7 +29,6 @@ BMN Overview
 ├── train.py           # 训练代码，训练网络
 ├── eval.py            # 评估代码，评估网络性能
 ├── predict.py         # 预测代码，针对任意输入预测结果
-├── bmn_model.py       # 网络结构与损失函数定义
 ├── bmn_metric.py      # 精度评估方法定义
 ├── reader.py          # 数据reader，构造Dataset和Dataloader
 ├── bmn_utils.py       # 模型细节相关代码
@@ -41,7 +40,7 @@ BMN Overview
 
 ## 数据准备
 
-BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理好的视频特征，请下载[bmn\_feat](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/bmn_feat.tar.gz)数据后解压，同时相应的修改bmn.yaml中的特征路径feat\_path。对应的标签文件请下载[label](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/activitynet_1.3_annotations.json)并修改bmn.yaml中的标签文件路径anno\_file。
+BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理好的视频特征和对应的标签文件，请下载特征数据[bmn\_feat](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/bmn_feat.tar.gz)和标签数据[label](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/activitynet_1.3_annotations.json)，并相应地修改配置文件bmn.yaml中的特征文件路径feat\_path和标签文件路径anno\_file。
 
 
 ## 模型训练
@@ -52,22 +51,17 @@ BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理
 
     bash run.sh
 
-若使用单卡训练，启动方式如下:
+若使用单卡训练，请将配置文件bmn.yaml中的batch\_size调整为16，启动方式如下:
 
-    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
     python train.py
 
-- 代码运行需要先安装pandas
-
-- 从头开始训练，使用上述启动命令行或者脚本程序即可启动训练，不需要用到预训练模型
+默认使用静态图训练，若使用动态图训练只需要在运行脚本添加`-d`参数即可，如：
 
-- 单卡训练时，请将配置文件中的batch_size调整为16
+    python train.py -d
 
-**训练策略：**
+- 代码运行需要先安装pandas
 
-*  采用Adam优化器，初始learning\_rate=0.001
-*  权重衰减系数为1e-4
-*  学习率在迭代次数达到4200的时候做一次衰减，衰减系数为0.1
+- 从头开始训练，使用上述启动命令行或者脚本程序即可启动训练，不需要用到预训练模型
 
 
 ## 模型评估
@@ -76,9 +70,9 @@ BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理
 
     python eval.py --weights=$PATH_TO_WEIGHTS
 
-- 进行评估时，可修改命令行中的`weights`参数指定需要评估的权重，如果不设置，将使用默认参数文件checkpoint/final.pdparams。
+- 进行评估时，可修改命令行中的`weights`参数指定需要评估的权重，若未指定，脚本会下载已发布的模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/hapi/bmn.pdparams)进行评估。
 
-- 上述程序会将运行结果保存在output/EVAL/BMN\_results文件夹下，测试结果保存在evaluate\_results/bmn\_results\_validation.json文件中。
+- 上述程序会将运行结果保存在`--output_path`参数指定的文件夹下，默认为output/EVAL/BMN\_results；测试结果保存在`--result_path`参数指定的文件夹下，默认为evaluate\_results。
 
 - 注：评估时可能会出现loss为nan的情况。这是由于评估时用的是单个样本，可能存在没有iou>0.6的样本，所以为nan，对最终的评估结果没有影响。
 
@@ -87,9 +81,9 @@ BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理
 
 - ActivityNet数据集的具体使用说明可以参考其[官方网站](http://activity-net.org)
 
-- 下载指标评估代码，请从[ActivityNet Gitub repository](https://github.com/activitynet/ActivityNet.git)下载，将Evaluation文件夹拷贝至models/dygraph/bmn目录下。(注：由于第三方评估代码不支持python3，此处建议使用python2进行评估；若使用python3，print函数需要添加括号，请对Evaluation目录下的.py文件做相应修改。)
+- 下载指标评估代码，请从[ActivityNet Gitub repository](https://github.com/activitynet/ActivityNet.git)下载，将Evaluation文件夹拷贝至hapi/examples/bmn目录下。(注：由于第三方评估代码不支持python3，此处建议使用python2进行评估；若使用python3，print函数需要添加括号，请对Evaluation目录下的.py文件做相应修改。)
 
-- 请下载[activity\_net\_1\_3\_new.json](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/activity_net_1_3_new.json)文件，并将其放置在models/dygraph/bmn/Evaluation/data目录下，相较于原始的activity\_net.v1-3.min.json文件，我们过滤了其中一些失效的视频条目。
+- 请下载[activity\_net\_1\_3\_new.json](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_detection/activity_net_1_3_new.json)文件，并将其放置在hapi/examples/bmn/Evaluation/data目录下，相较于原始的activity\_net.v1-3.min.json文件，我们过滤了其中一些失效的视频条目。
 
 - 计算精度指标
 
@@ -100,7 +94,7 @@ BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理
 
 | AR@1 | AR@5 | AR@10 | AR@100 | AUC |
 | :---: | :---: | :---: | :---: | :---: |
-| 33.46 | 49.25 | 56.25 | 75.40 | 67.16% |
+| 33.10 | 49.18 | 56.54 | 75.12 | 67.16% |
 
 
 ## 模型推断
@@ -110,9 +104,9 @@ BMN的训练数据采用ActivityNet1.3提供的数据集，我们提供了处理
     python predict.py --weights=$PATH_TO_WEIGHTS \
                       --filelist=$FILELIST
 
-- 使用python命令行启动程序时，`--filelist`参数指定待推断的文件列表，如果不设置，默认为./infer.list。`--weights`参数为训练好的权重参数，如果不设置，将使用默认参数文件checkpoint/final.pdparams。
+- 使用python命令行启动程序时，`--filelist`参数指定待推断的文件列表，如果不设置，默认为./infer.list。`--weights`参数为训练好的权重参数，若未指定，脚本会下载已发布的模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/hapi/bmn.pdparams)进行预测。
 
-- 上述程序会将运行结果保存在output/INFER/BMN\_results文件夹下，测试结果保存在predict\_results/bmn\_results\_test.json文件中。
+- 上述程序会将运行结果保存在`--output_path`参数指定的文件夹下，默认为output/INFER/BMN\_results；测试结果保存在`--result_path`参数指定的文件夹下，默认为predict\_results。
 
 
 ## 参考论文

examples/bmn/bmn.yaml

@@ -12,11 +12,10 @@ MODEL:
 TRAIN:
   subset: "train"
   epoch: 9
-  batch_size: 4
+  batch_size: 4 
   num_workers: 4
   use_shuffle: True
   device: "gpu"
-  num_gpus: 4
   learning_rate: 0.001
   learning_rate_decay: 0.1
   lr_decay_iter: 4200
@@ -29,10 +28,6 @@ TEST:
   subset: "validation"
   batch_size: 1
   num_workers: 1
-  use_buffer: False
-  snms_alpha: 0.001
-  snms_t1: 0.5
-  snms_t2: 0.9
   output_path: "output/EVAL/BMN_results"
   result_path: "evaluate_results"
 
@@ -40,10 +35,6 @@ INFER:
   subset: "test"
   batch_size: 1
   num_workers: 1
-  use_buffer: False
-  snms_alpha: 0.4
-  snms_t1: 0.5
-  snms_t2: 0.9
   filelist: './infer.list'
   output_path: "output/INFER/BMN_results"
   result_path: "predict_results"

examples/bmn/bmn_metric.py

@@ -36,8 +36,21 @@ class BmnMetric(Metric):
         #get video_dict and video_list
         if self.mode == 'test':
             self.get_test_dataset_dict()
+            if not os.path.isdir(self.cfg.TEST.output_path):
+                os.makedirs(self.cfg.TEST.output_path)
+            if not os.path.isdir(self.cfg.TEST.result_path):
+                os.makedirs(self.cfg.TEST.result_path)
         elif self.mode == 'infer':
             self.get_infer_dataset_dict()
+            if not os.path.isdir(self.cfg.INFER.output_path):
+                os.makedirs(self.cfg.INFER.output_path)
+            if not os.path.isdir(self.cfg.INFER.result_path):
+                os.makedirs(self.cfg.INFER.result_path)
+
+    def add_metric_op(self, preds, label):
+        pred_bm, pred_start, pred_en = preds
+        video_index = label[-1]
+        return [pred_bm, pred_start, pred_en, video_index]  #return list
 
     def update(self, pred_bm, pred_start, pred_end, fid):
         # generate proposals

examples/bmn/eval.py

@@ -37,7 +37,6 @@ def parse_args():
     parser.add_argument(
         "-d",
         "--dynamic",
-        default=True,
         action='store_true',
         help="enable dygraph mode, only support dynamic mode at present time")
     parser.add_argument(
@@ -56,6 +55,17 @@ def parse_args():
         default=None,
         help='weight path, None to automatically download weights provided by Paddle.'
     )
+    parser.add_argument(
+        '--output_path',
+        type=str,
+        default="output/EVAL/BMN_results",
+        help='output dir path, default to use output/EVAL/BMN_results')
+    parser.add_argument(
+        '--result_path',
+        type=str,
+        default="evaluate_results/",
+        help='output dir path after post processing, default to use ./evaluate_results/'
+    )
     parser.add_argument(
         '--log_interval',
         type=int,
@@ -67,17 +77,21 @@ def parse_args():
 
 # Performance Evaluation
 def test_bmn(args):
-    # only support dynamic mode at present time
     device = set_device(args.device)
     fluid.enable_dygraph(device) if args.dynamic else None
 
+    #config setting
     config = parse_config(args.config_file)
     eval_cfg = merge_configs(config, 'test', vars(args))
-    if not os.path.isdir(config.TEST.output_path):
-        os.makedirs(config.TEST.output_path)
-    if not os.path.isdir(config.TEST.result_path):
-        os.makedirs(config.TEST.result_path)
 
+    feat_dim = config.MODEL.feat_dim
+    tscale = config.MODEL.tscale
+    dscale = config.MODEL.dscale
+    prop_boundary_ratio = config.MODEL.prop_boundary_ratio
+    num_sample = config.MODEL.num_sample
+    num_sample_perbin = config.MODEL.num_sample_perbin
+
+    #input and video index
     inputs = [
         Input(
             [None, config.MODEL.feat_dim, config.MODEL.tscale],
@@ -97,9 +111,14 @@ def test_bmn(args):
     eval_dataset = BmnDataset(eval_cfg, 'test')
 
     #model
-    model = bmn(config, pretrained=args.weights is None)
+    model = bmn(tscale,
+                dscale,
+                prop_boundary_ratio,
+                num_sample,
+                num_sample_perbin,
+                pretrained=args.weights is None)
     model.prepare(
-        loss_function=BmnLoss(config),
+        loss_function=BmnLoss(tscale, dscale),
         metrics=BmnMetric(
             config, mode='test'),
         inputs=inputs,

examples/bmn/predict.py

@@ -37,7 +37,6 @@ def parse_args():
     parser.add_argument(
         "-d",
         "--dynamic",
-        default=True,
         action='store_true',
         help="enable dygraph mode, only support dynamic mode at present time")
     parser.add_argument(
@@ -54,10 +53,21 @@ def parse_args():
         help='weight path, None to automatically download weights provided by Paddle.'
     )
     parser.add_argument(
-        '--save_dir',
+        '--filelist',
+        type=str,
+        default="infer.list",
+        help='infer file list, default to use ./infer.list')
+    parser.add_argument(
+        '--output_path',
+        type=str,
+        default="output/INFER/BMN_results",
+        help='output dir path, default to use output/INFER/BMN_results')
+    parser.add_argument(
+        '--result_path',
         type=str,
         default="predict_results/",
-        help='output dir path, default to use ./predict_results/')
+        help='output dir path after post processing, default to use ./predict_results/'
+    )
     parser.add_argument(
         '--log_interval',
         type=int,
@@ -69,18 +79,21 @@ def parse_args():
 
 # Prediction
 def infer_bmn(args):
-    # only support dynamic mode at present time
     device = set_device(args.device)
     fluid.enable_dygraph(device) if args.dynamic else None
 
+    #config setting
     config = parse_config(args.config_file)
     infer_cfg = merge_configs(config, 'infer', vars(args))
 
-    if not os.path.isdir(config.INFER.output_path):
-        os.makedirs(config.INFER.output_path)
-    if not os.path.isdir(config.INFER.result_path):
-        os.makedirs(config.INFER.result_path)
+    feat_dim = config.MODEL.feat_dim
+    tscale = config.MODEL.tscale
+    dscale = config.MODEL.dscale
+    prop_boundary_ratio = config.MODEL.prop_boundary_ratio
+    num_sample = config.MODEL.num_sample
+    num_sample_perbin = config.MODEL.num_sample_perbin
 
+    #input and video index
     inputs = [
         Input(
             [None, config.MODEL.feat_dim, config.MODEL.tscale],
@@ -92,7 +105,13 @@ def infer_bmn(args):
     #data
     infer_dataset = BmnDataset(infer_cfg, 'infer')
 
-    model = bmn(config, pretrained=args.weights is None)
+    #model
+    model = bmn(tscale,
+                dscale,
+                prop_boundary_ratio,
+                num_sample,
+                num_sample_perbin,
+                pretrained=args.weights is None)
     model.prepare(
         metrics=BmnMetric(
             config, mode='infer'),

examples/bmn/run.sh

 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3
-
 python -m paddle.distributed.launch train.py

examples/bmn/train.py

@@ -34,11 +34,7 @@ logger = logging.getLogger(__name__)
 def parse_args():
     parser = argparse.ArgumentParser("Paddle high level api of BMN.")
     parser.add_argument(
-        "-d",
-        "--dynamic",
-        default=True,
-        action='store_true',
-        help="enable dygraph mode")
+        "-d", "--dynamic", action='store_true', help="enable dygraph mode")
     parser.add_argument(
         '--config_file',
         type=str,
@@ -48,7 +44,7 @@ def parse_args():
         '--batch_size',
         type=int,
         default=None,
-        help='training batch size. None to use config file setting.')
+        help='training batch size. None for read from config file.')
     parser.add_argument(
         '--learning_rate',
         type=float,
@@ -68,8 +64,8 @@ def parse_args():
     parser.add_argument(
         '--epoch',
         type=int,
-        default=9,
-        help='epoch number, 0 for read from config file')
+        default=None,
+        help='epoch number, None for read from config file')
     parser.add_argument(
         '--valid_interval',
         type=int,
@@ -113,22 +109,23 @@ def train_bmn(args):
     if not os.path.isdir(args.save_dir):
         os.makedirs(args.save_dir)
 
+    #config setting
     config = parse_config(args.config_file)
     train_cfg = merge_configs(config, 'train', vars(args))
     val_cfg = merge_configs(config, 'valid', vars(args))
 
-    inputs = [
-        Input(
-            [None, config.MODEL.feat_dim, config.MODEL.tscale],
-            'float32',
-            name='feat_input')
-    ]
-    gt_iou_map = Input(
-        [None, config.MODEL.dscale, config.MODEL.tscale],
-        'float32',
-        name='gt_iou_map')
-    gt_start = Input([None, config.MODEL.tscale], 'float32', name='gt_start')
-    gt_end = Input([None, config.MODEL.tscale], 'float32', name='gt_end')
+    feat_dim = config.MODEL.feat_dim
+    tscale = config.MODEL.tscale
+    dscale = config.MODEL.dscale
+    prop_boundary_ratio = config.MODEL.prop_boundary_ratio
+    num_sample = config.MODEL.num_sample
+    num_sample_perbin = config.MODEL.num_sample_perbin
+
+    # input and label list
+    inputs = [Input([None, feat_dim, tscale], 'float32', name='feat_input')]
+    gt_iou_map = Input([None, dscale, tscale], 'float32', name='gt_iou_map')
+    gt_start = Input([None, tscale], 'float32', name='gt_start')
+    gt_end = Input([None, tscale], 'float32', name='gt_end')
     labels = [gt_iou_map, gt_start, gt_end]
 
     # data
@@ -136,11 +133,16 @@ def train_bmn(args):
     val_dataset = BmnDataset(val_cfg, 'valid')
 
     # model
-    model = bmn(config, pretrained=False)
+    model = bmn(tscale,
+                dscale,
+                prop_boundary_ratio,
+                num_sample,
+                num_sample_perbin,
+                pretrained=False)
     optim = optimizer(config, parameter_list=model.parameters())
     model.prepare(
         optimizer=optim,
-        loss_function=BmnLoss(config),
+        loss_function=BmnLoss(tscale, dscale),
         inputs=inputs,
         labels=labels,
         device=device)
@@ -148,11 +150,10 @@ def train_bmn(args):
     # if resume weights is given, load resume weights directly
     if args.resume is not None:
         model.load(args.resume)
-
     model.fit(train_data=train_dataset,
               eval_data=val_dataset,
               batch_size=train_cfg.TRAIN.batch_size,
-              epochs=args.epoch,
+              epochs=train_cfg.TRAIN.epoch,
               eval_freq=args.valid_interval,
               log_freq=args.log_interval,
               save_dir=args.save_dir,

hapi/vision/models/bmn_model.py

@@ -14,7 +14,6 @@
 
 import paddle.fluid as fluid
 from paddle.fluid import ParamAttr
-from paddle.fluid.framework import in_dygraph_mode
 import numpy as np
 import math
 
@@ -27,7 +26,7 @@ DATATYPE = 'float32'
 
 pretrain_infos = {
     'bmn': ('https://paddlemodels.bj.bcebos.com/hapi/bmn.pdparams',
-         '9286c821acc4cad46d6613b931ba468c')
+            '9286c821acc4cad46d6613b931ba468c')
 }
 
 
@@ -131,17 +130,23 @@ class BMN(Model):
     `"BMN: Boundary-Matching Network for Temporal Action Proposal Generation" <https://arxiv.org/abs/1907.09702>`_
 
     Args:
-        cfg (AttrDict): configs for BMN model
+        tscale (int): sequence length, default 100.
+        dscale (int): max duration length, default 100.
+        prop_boundary_ratio (float): ratio of expanded temporal region in proposal boundary, default 0.5. 
+        num_sample (int): number of samples betweent starting boundary and ending boundary of each propoasl, default 32.
+        num_sample_perbin (int):  number of selected points in each sample, default 3.
     """
-    def __init__(self, cfg):
+
+    def __init__(self, tscale, dscale, prop_boundary_ratio, num_sample,
+                 num_sample_perbin):
         super(BMN, self).__init__()
 
         #init config
-        self.tscale = cfg.MODEL.tscale
-        self.dscale = cfg.MODEL.dscale
-        self.prop_boundary_ratio = cfg.MODEL.prop_boundary_ratio
-        self.num_sample = cfg.MODEL.num_sample
-        self.num_sample_perbin = cfg.MODEL.num_sample_perbin
+        self.tscale = tscale
+        self.dscale = dscale
+        self.prop_boundary_ratio = prop_boundary_ratio
+        self.num_sample = num_sample
+        self.num_sample_perbin = num_sample_perbin
 
         self.hidden_dim_1d = 256
         self.hidden_dim_2d = 128
@@ -192,23 +197,17 @@ class BMN(Model):
             padding=1,
             act="relu")
 
-        # init to speed up
+        # get sample mask 
         sample_mask_array = get_interp1d_mask(
             self.tscale, self.dscale, self.prop_boundary_ratio,
             self.num_sample, self.num_sample_perbin)
-        if in_dygraph_mode(): 
-            self.sample_mask = fluid.dygraph.base.to_variable(
-                sample_mask_array)
-        else:  # static
-            self.sample_mask = fluid.layers.create_parameter(
-                shape=[
-                    self.tscale, self.num_sample * self.dscale * self.tscale
-                ],
-                dtype=DATATYPE,
-                attr=fluid.ParamAttr(
-                    name="sample_mask", trainable=False),
-                default_initializer=fluid.initializer.NumpyArrayInitializer(
-                    sample_mask_array))
+        self.sample_mask = fluid.layers.create_parameter(
+            shape=[self.tscale, self.num_sample * self.dscale * self.tscale],
+            dtype=DATATYPE,
+            attr=fluid.ParamAttr(
+                name="sample_mask", trainable=False),
+            default_initializer=fluid.initializer.NumpyArrayInitializer(
+                sample_mask_array))
 
         self.sample_mask.stop_gradient = True
 
@@ -292,23 +291,27 @@ class BmnLoss(Loss):
     """Loss for BMN model
 
     Args:
-        cfg (AttrDict): configs for BMN model
+        tscale (int): sequence length, default 100.
+        dscale (int): max duration length, default 100.
     """
-    def __init__(self, cfg):
+
+    def __init__(self, tscale, dscale):
         super(BmnLoss, self).__init__()
-        self.cfg = cfg
+        self.tscale = tscale
+        self.dscale = dscale
 
     def _get_mask(self):
-        dscale = self.cfg.MODEL.dscale
-        tscale = self.cfg.MODEL.tscale
         bm_mask = []
-        for idx in range(dscale):
-            mask_vector = [1 for i in range(tscale - idx)
+        for idx in range(self.dscale):
+            mask_vector = [1 for i in range(self.tscale - idx)
                            ] + [0 for i in range(idx)]
             bm_mask.append(mask_vector)
         bm_mask = np.array(bm_mask, dtype=np.float32)
         self_bm_mask = fluid.layers.create_global_var(
-            shape=[dscale, tscale], value=0, dtype=DATATYPE, persistable=True)
+            shape=[self.dscale, self.tscale],
+            value=0,
+            dtype=DATATYPE,
+            persistable=True)
         fluid.layers.assign(bm_mask, self_bm_mask)
         self_bm_mask.stop_gradient = True
         return self_bm_mask
@@ -437,15 +440,24 @@ class BmnLoss(Loss):
         return loss
 
 
-def bmn(cfg, pretrained=True):
+def bmn(tscale,
+        dscale,
+        prop_boundary_ratio,
+        num_sample,
+        num_sample_perbin,
+        pretrained=True):
     """BMN model
     
     Args:
-        cfg (AttrDict): configs for BMN model
-        pretrained (bool): If True, returns a model with pre-trained model
-            on COCO, default True
+        tscale (int): sequence length, default 100.
+        dscale (int): max duration length, default 100.
+        prop_boundary_ratio (float): ratio of expanded temporal region in proposal boundary, default 0.5. 
+        num_sample (int): number of samples betweent starting boundary and ending boundary of each propoasl, default 32.
+        num_sample_perbin (int):  number of selected points in each sample, default 3.
+        pretrained (bool): If True, returns a model with pre-trained model, default True.
     """
-    model = BMN(cfg)
+    model = BMN(tscale, dscale, prop_boundary_ratio, num_sample,
+                num_sample_perbin)
     if pretrained:
         weight_path = get_weights_path(*(pretrain_infos['bmn']))
         assert weight_path.endswith('.pdparams'), \