fix dataset/readme

fluid/PaddleCV/video/dataset/README.md

@@ -10,13 +10,13 @@
 请使用Youtube-8M官方链接分别下载[训练集](http://us.data.yt8m.org/2/frame/train/index.html)和[验证集](http://us.data.yt8m.org/2/frame/validate/index.html)。每个链接里各提供了3844个文件的下载地址，用户也可以使用官方提供的[下载脚本](https://research.google.com/youtube8m/download.html)下载数据。数据下载完成后，将会得到3844个训练数据文件和3844个验证数据文件（tfrecord格式）。
 假设存放视频模型代码库的主目录为: Code\_Base\_Root，进入dataset/youtube8m目录
 
-  cd dataset/youtube8m
+    cd dataset/youtube8m
 
 在youtube8m下新建目录tf/train和tf/val
 
-  mkdir tf && cd tf
+    mkdir tf && cd tf
 
-  mkdir train && mkdir val
+    mkdir train && mkdir val
 
 并分别将下载的train和validate数据存放在其中。
 
@@ -26,20 +26,20 @@
 
 在dataset/youtube8m 目录下新建目录pkl/train和pkl/val
 
-  cd dataset/youtube8m
+    cd dataset/youtube8m
 
-  mkdir pkl && cd pkl
+    mkdir pkl && cd pkl
 
-  mkdir train && mkdir val
+    mkdir train && mkdir val
 
 
 转化文件格式(tfrecord -> pkl)，进入dataset/youtube8m目录，运行脚本
 
-  python tf2pkl.py ./tf/train ./pkl/train
+    python tf2pkl.py ./tf/train ./pkl/train
 
 和
 
-  python tf2pkl.py ./tf/val ./pkl/val
+    python tf2pkl.py ./tf/val ./pkl/val
 
 分别将train和validate数据集转化为pkl文件。tf2pkl.py文件运行时需要两个参数，分别是数据源tf文件存放路径和转化后的pkl文件存放路径。
 
@@ -49,9 +49,9 @@
 
 进入dataset/youtube8m目录
 
-  ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/youtube8m/pkl/train/* > train.list
+    ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/youtube8m/pkl/train/* > train.list
 
-  ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/youtube8m/pkl/val/* > val.list
+    ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/youtube8m/pkl/val/* > val.list
 
 在dataset/youtube8m目录下将生成两个文件，train.list和val.list，每一行分别保存了一个pkl文件的绝对路径。
 
@@ -62,11 +62,11 @@ Kinetics数据集是DeepMind公开的大规模视频动作识别数据集，有K
 ### mp4视频下载
 在Code\_Base\_Root目录下创建文件夹
 
-  cd ${Code\_Base\_Root}/dataset && mkdir kinetics
+    cd ${Code\_Base\_Root}/dataset && mkdir kinetics
 
-  cd kinetics && mkdir data\_k400 && cd data\_k400
+    cd kinetics && mkdir data\_k400 && cd data\_k400
 
-  mkdir train\_mp4 && mkdir val\_mp4
+    mkdir train\_mp4 && mkdir val\_mp4
 
 ActivityNet官方提供了Kinetics的下载工具，具体参考其[官方repo ](https://github.com/activitynet/ActivityNet/tree/master/Crawler/Kinetics)即可下载Kinetics400的mp4视频集合。将kinetics400的训练与验证集合分别下载到dataset/kinetics/data\_k400/train\_mp4与dataset/kinetics/data\_k400/val\_mp4。
 
@@ -76,39 +76,42 @@ ActivityNet官方提供了Kinetics的下载工具，具体参考其[官方repo ]
 
 在 dataset/kinetics/data\_k400目录下创建目录train\_pkl和val\_pkl
 
-  cd ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400
+    cd ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400
 
-  mkdir train\_pkl && mkdir val\_pkl
+    mkdir train\_pkl && mkdir val\_pkl
 
 进入${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics目录，使用video2pkl.py脚本进行数据转化。首先需要下载[train](https://github.com/activitynet/ActivityNet/tree/master/Crawler/Kinetics/data/kinetics-400_train.csv)和[validation](https://github.com/activitynet/ActivityNet/tree/master/Crawler/Kinetics/data/kinetics-400_val.csv)数据集的文件列表。
 
 首先生成预处理需要的数据集标签文件
 
-  python generate\_label.py kinetics-400\_train.csv kinetics400\_label.txt
+    python generate\_label.py kinetics-400\_train.csv kinetics400\_label.txt
 
 然后执行如下程序：
 
-  python video2pkl.py kinetics-400\_train.csv $Source\_dir $Target\_dir  8 #以8个进程为例
+    python video2pkl.py kinetics-400\_train.csv $Source\_dir $Target\_dir  8 #以8个进程为例
 
 对于train数据，
 
-  Source\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/train\_mp4
+    Source\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/train\_mp4
 
-  Target\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/train\_pkl
+    Target\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/train\_pkl
 
 对于val数据，
 
-  Source\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/val\_mp4
+    Source\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/val\_mp4
 
-  Target\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/val\_pkl
+    Target\_dir = ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/val\_pkl
 
 这样即可将mp4文件解码并保存为pkl文件。
 
 ### 生成训练和验证集list
 
-  cd ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics
-  ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/train\_pkl /* > train.list
-  ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/val\_pkl /* > val.list
+    cd ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics
+
+    ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/train\_pkl /* > train.list
+
+    ls ${Code\_Base\_Root}/dataset/kinetics/data\_k400/val\_pkl /* > val.list
+
 
 即可生成相应的文件列表，train.list和val.list的每一行表示一个pkl文件的绝对路径。