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s920243400
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0d481790
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8月 02, 2022
作者:
XYZ_916
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8月 02, 2022
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optimize further develop docs for fight recognition (#6560)
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docs/advanced_tutorials/customization/action_recognotion/videobased_rec.md
...orials/customization/action_recognotion/videobased_rec.md
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未找到文件。
docs/advanced_tutorials/customization/action_recognotion/videobased_rec.md
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...
...
@@ -130,3 +130,30 @@ python tools/export_model.py -c pptsm_fight_frames_dense.yaml \
-p
ppTSM_fight_best.pdparams
\
-o
inference/ppTSM
```
#### 推理可视化
利用上步骤导出的模型,基于PaddleDetection中推理pipeline可完成自定义行为识别及可视化。
新增行为后,需要对现有的可视化代码进行修改,目前代码支持打架二分类可视化,新增类别后需要根据识别结果自适应可视化推理结果。
具体修改PaddleDetection中develop/deploy/pipeline/pipeline.py路径下PipePredictor类中visualize_video成员函数。当结果中存在'video_action'数据时,会对行为进行可视化。目前的逻辑是如果推理的类别为1,则为打架行为,进行可视化;否则不进行显示,即"video_action_score"为None。用户新增行为后,可根据类别index和对应的行为设置"video_action_text"字段,目前index=1对应"Fight"。相关代码块如下:
```
video_action_res = result.get('video_action')
if video_action_res is not None:
video_action_score = None
if video_action_res and video_action_res["class"] == 1:
video_action_score = video_action_res["score"]
mot_boxes = None
if mot_res:
mot_boxes = mot_res['boxes']
image = visualize_action(
image,
mot_boxes,
action_visual_collector=None,
action_text="SkeletonAction",
video_action_score=video_action_score,
video_action_text="Fight")
```
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