# AttentionLSTM视频分类模型

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## 内容

- [模型简介](#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

循环神经网络（RNN）常用于序列数据的处理，可建模视频连续多帧的时序信息，在视频分类领域为基础常用方法。该模型采用了双向长短时记忆网络（LSTM），将视频的所有帧特征依次编码。与传统方法直接采用LSTM最后一个时刻的输出不同，该模型增加了一个Attention层，每个时刻的隐状态输出都有一个自适应权重，然后线性加权得到最终特征向量。参考论文中实现的是两层LSTM结构，而本代码实现的是带Attention的双向LSTM，Attention层可参考论文[AttentionCluster](https://arxiv.org/abs/1711.09550)。

详细内容请参考[Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification](https://arxiv.org/abs/1503.08909)。

## 数据准备

AttentionLSTM模型使用2nd-Youtube-8M数据集，关于数据部分请参考[数据说明](../../data/dataset/README.md)

## 模型训练

### 随机初始化开始训练

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
    python train.py --model_name=AttentionLSTM \
                    --config=./configs/attention_lstm.yaml \
                    --log_interval=10 \
                    --valid_interval=1 \
                    --use_gpu=True \
                    --save_dir=./data/checkpoints \
                    --fix_random_seed=False

    bash run.sh train AttentionLSTM ./configs/attention_lstm.yaml

- AttentionLSTM模型使用8卡Nvidia Tesla P40来训练的，总的batch size数是1024。

### 使用预训练模型做finetune
请先将提供的[model](https://paddlemodels.bj.bcebos.com/video_classification/AttentionLSTM_final.pdparams)下载到本地，并在上述脚本文件中添加`--resume`为所保存的预训练模型存放路径。

## 模型评估
可通过如下两种方式进行模型评估:

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

    bash run.sh eval AttentionLSTM ./configs/attention_lstm.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/AttentionLSTM_final.pdparams)进行评估

- 评估结果以log的形式直接打印输出GAP、Hit@1等精度指标

- 使用CPU进行评估时，请将`use_gpu`设置为False


模型参数列表如下：

| 参数 | 取值 |
| :---------: | :----: |
| embedding\_size | 512 |
| lstm\_size | 1024 |
| drop\_rate | 0.5 |


计算指标列表如下：

| 精度指标 | 模型精度 |
| :---------: | :----: |
| Hit@1 | 0.8885 |
| PERR | 0.8012 |
| GAP | 0.8594 |


## 模型推断

可通过如下两种方式启动模型推断：

    python predict.py --model_name=AttentionLSTM \
                      --config=configs/attention_lstm.yaml \
                      --log_interval=1 \
                      --weights=$PATH_TO_WEIGHTS \
                      --filelist=$FILELIST \
                      --use_gpu=True

    bash run.sh predict AttentionLSTM ./configs/attention_lstm.yaml

- 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data/dataset/youtube8m/infer.list。`--weights`参数为训练好的权重参数，如果不设置，程序会自动下载已训练好的权重。这两个参数如果不设置，请不要写在命令行，将会自动使用默
认值。

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

- 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/AttentionLSTM_final.pdparams)进行推断

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

- 使用CPU进行预测时，请将`use_gpu`设置为False


## 参考论文

- [Beyond Short Snippets: Deep Networks for Video Classification](https://arxiv.org/abs/1503.08909) Joe Yue-Hei Ng, Matthew Hausknecht, Sudheendra Vijayanarasimhan, Oriol Vinyals, Rajat Monga, George Toderici

- [Attention Clusters: Purely Attention Based Local Feature Integration for Video Classification](https://arxiv.org/abs/1711.09550), Xiang Long, Chuang Gan, Gerard de Melo, Jiajun Wu, Xiao Liu, Shilei Wen
