# TSN 视频分类模型

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## 内容

- [模型简介](#模型简介)
- [数据准备](#数据准备)
- [模型训练](#模型训练)
- [模型评估](#模型评估)
- [模型推断](#模型推断)
- [参考论文](#参考论文)


## 模型简介

Temporal Segment Network (TSN) 是视频分类领域经典的基于2D-CNN的解决方案。该方法主要解决视频的长时间行为判断问题，通过稀疏采样视频帧的方式代替稠密采样，既能捕获视频全局信息，也能去除冗余，降低计算量。最终将每帧特征平均融合后得到视频的整体特征，并用于分类。本代码实现的模型为基于单路RGB图像的TSN网络结构，Backbone采用ResNet-50结构。

详细内容请参考ECCV 2016年论文[Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition](https://arxiv.org/abs/1608.00859)

## 数据准备

TSN的训练数据采用由DeepMind公布的Kinetics-400动作识别数据集。数据下载及准备请参考[数据说明](../../data/dataset/README.md)

## 模型训练

数据准备完毕后，可以通过如下两种方式启动训练：

    export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3,4,5,6,7
    export FLAGS_fast_eager_deletion_mode=1
    export FLAGS_eager_delete_tensor_gb=0.0
    export FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.98
    python train.py --model_name=TSN \
                    --config=./configs/tsn.yaml \
                    --log_interval=10 \
                    --valid_interval=1 \
                    --use_gpu=True \
                    --save_dir=./data/checkpoints \
                    --fix_random_seed=False \
                    --pretrain=$PATH_TO_PRETRAIN_MODEL

    bash run.sh train TSN ./configs/tsn.yaml

- 从头开始训练，需要加载在ImageNet上训练的ResNet50权重作为初始化参数，请下载此[模型参数](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_classification/ResNet50_pretrained.tar.gz)并解压，将上面启动命令行或者run.sh脚本中的`pretrain`参数设置为解压之后的模型参数
存放路径。如果没有手动下载并设置`pretrain`参数，则程序会自动下载并将参数保存在~/.paddle/weights/ResNet50\_pretrained目录下面

- 可下载已发布模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_classification/TSN.pdparams)通过`--resume`指定权重存
放路径进行finetune等开发

**数据读取器说明：** 模型读取Kinetics-400数据集中的`mp4`数据，每条数据抽取`seg_num`段，每段抽取1帧图像，对每帧图像做随机增强后，缩放至`target_size`。

**训练策略：**

*  采用Momentum优化算法训练，momentum=0.9
*  权重衰减系数为1e-4
*  学习率在训练的总epoch数的1/3和2/3时分别做0.1的衰减

**训练速度优化：**

*  使用GPU解码优化视频源文件读取和预处理速度，需要预先安装NVIDIA/DALI
*  DALI的安装方式请参考NVIDIA/DALI[官方文档](https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/dali-developer-guide/docs/compilation.html#)。由于NVIDIA/DALI提供的VideoReader OP不支持TSN模型的采样方式，请使用[SunGaofeng/DALI](https://github.com/SunGaofeng/DALI)提供的源码，提供了时间维度的稀疏采样方式
*  使用分布式训练的方式提升多卡加速比

启动脚本为：

``` bash
bash run_dist.sh train TSN ./configs/tsn_dist_and_dali.yaml
```

## 模型评估

可通过如下两种方式进行模型评估:

    python eval.py --model_name=TSN \
                   --config=./configs/tsn.yaml \
                   --log_interval=1 \
                   --weights=$PATH_TO_WEIGHTS \
                   --use_gpu=True

    bash run.sh eval TSN ./configs/tsn.yaml

- 使用`run.sh`进行评估时，需要修改脚本中的`weights`参数指定需要评估的权重

- 若未指定`--weights`参数，脚本会下载已发布模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_classification/TSN.pdparams)进行评估

- 评估结果以log的形式直接打印输出TOP1\_ACC、TOP5\_ACC等精度指标

- 使用CPU进行评估时，请将上面的命令行或者run.sh脚本中的`use_gpu`设置为False


当取如下参数时，在Kinetics400的validation数据集下评估精度如下:

| seg\_num | target\_size | Top-1 |
| :------: | :----------: | :----: |
| 3 | 224 | 0.66 |
| 7 | 224 | 0.67 |

## 模型推断

可通过如下两种方式启动模型推断：

    python predict.py --model_name=TSN \
                      --config=./configs/tsn.yaml \
                      --log_interval=1 \
                      --weights=$PATH_TO_WEIGHTS \
                      --filelist=$FILELIST \
                      --use_gpu=True \
                      --video_path=$VIDEO_PATH

    bash run.sh predict TSN ./configs/tsn.yaml

- 使用`run.sh`进行评估时，需要修改脚本中的`weights`参数指定需要用到的权重。

- 如果video\_path为'', 则忽略掉此参数。如果video\_path != ''，则程序会对video\_path指定的视频文件进行预测，而忽略掉filelist的值，预测结果为此视频的分类概率。

- 若未指定`--weights`参数，脚本会下载已发布模型[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_classification/TSN.pdparams)进行推断

- 模型推断结果以log的形式直接打印输出，可以看到测试样本的分类预测概率。

- 使用CPU进行推断时，请将命令行或者run.sh脚本中的`use_gpu`设置为False

## 参考论文

- [Temporal Segment Networks: Towards Good Practices for Deep Action Recognition](https://arxiv.org/abs/1608.00859), Limin Wang, Yuanjun Xiong, Zhe Wang, Yu Qiao, Dahua Lin, Xiaoou Tang, Luc Van Gool

