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mmaction2 数据相关源码概览

2020年07月20日  | 移动技术网IT编程  | 我要评论

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0. 前言

  • github: open-mmlab/mmaction2
  • 从宏观角度记录一下
    • 与 mmaction 还是非常类似的，做了一定的优化，暂时不支持 ava。
    • Dataset 类型包括了 RawframeDataset, VideoDataset, ActivityNetDataset 三个基本类型，前两者是行为识别数据集，最后一个是时序行为检测数据集。
    • 对于每个具体数据集（如Kinetics、SomethingSomething等），先通过预处理转换为统一的格式，然后再通过上面三种数据集基本类型，用于后续的模型训练/预测/评估。
    • 数据预处理（包括读取图片帧、视频解码、帧采样、数据增强、均值/方差处理等）都模块化了，源码看起来非常舒服，增加新功能也更方便了。

1. Dataset构建过程

  • 基本机制：通过配置文件选择基本数据集（RawframeDataset, VideoDataset, ActivityNetDataset等）的类型与参数。
  • 入口函数：mmaction.datasets.builder.py 中的 build_dataset 方法。
  • 相关配置文件：cfg.data.train/val/test
  • 配置文件举例
data = dict(
    videos_per_gpu=8,
    workers_per_gpu=4,
    train=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=ann_file_train,
        data_prefix=data_root,
        pipeline=train_pipeline),
    val=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=ann_file_val,
        data_prefix=data_root_val,
        pipeline=val_pipeline),
    test=dict(
        type=dataset_type,
        ann_file=ann_file_val,
        data_prefix=data_root_val,
        pipeline=test_pipeline))
  • 构建过程：
    • 以训练集为例，首先通过cfg.data.train.type选择基本数据集类型（假设是RawframeDataset类型），cfg.data.train中的其他参数就是基本数据集构造函数的参数。
    • 如何通过 cfg.data.train.type 选择基本数据集类型：
      • 其实就是一个Register机制。
      • 所有基本数据集都注册到一个名为DATASET的mmcv.utils.Registry对象中，该对象中维护了一个字典，该字典 key 为基本数据集类别名称，value 为基本数据集类型。
      • 上述注册过程通过注解实现。

2. 数据预处理模块化实现

  • 所有基本数据集类型都继承自 mmaction.datasets.base.BaseDataset
    • 该类中定义了一个 self.pipeline 成员变量。
    • 该成员变量就是所有模块化数据预处理的集合。
    • 该成员变量用于后续数据读取过程。
  • pipeline的构建过程：将配置文件中定义的内容转换为一个list，并将该list传入mmaction.datasets.pipelines.compose.Compose 中。
  • pipeline 配置文件概述：
    • 对于train/val/test的pipeline各自都是一个list。
    • list中每个成员就是一个pipeline配置。
    • 每个pipeline配置都包含type用于指定pipeline类型，其他参数就是该类型的初始化参数。
    • 配置文件举例
train_pipeline = [
    dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1),
    dict(type='FrameSelector', decoding_backend='turbojpeg'),
    dict(type='Resize', scale=(-1, 256), lazy=True),
    dict(
        type='MultiScaleCrop',
        input_size=224,
        scales=(1, 0.8),
        random_crop=False,
        max_wh_scale_gap=0,
        lazy=True),
    dict(type='Resize', scale=(224, 224), keep_ratio=False, lazy=True),
    dict(type='Flip', flip_ratio=0.5, lazy=True),
    dict(type='Fuse'),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
    dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
    dict(type='ToTensor', keys=['imgs', 'label'])
]
val_pipeline = [
    dict(
        type='SampleFrames',
        clip_len=32,
        frame_interval=2,
        num_clips=1,
        test_mode=True),
    dict(type='FrameSelector', decoding_backend='turbojpeg'),
    dict(type='Resize', scale=(-1, 256), lazy=True),
    dict(type='CenterCrop', crop_size=224, lazy=True),
    dict(type='Flip', flip_ratio=0, lazy=True),
    dict(type='Fuse'),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
    dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
    dict(type='ToTensor', keys=['imgs'])
]
test_pipeline = [
    dict(
        type='SampleFrames',
        clip_len=32,
        frame_interval=2,
        num_clips=10,
        test_mode=True),
    dict(type='FrameSelector', decoding_backend='turbojpeg'),
    dict(type='Resize', scale=(-1, 256)),
    dict(type='ThreeCrop', crop_size=256),
    dict(type='Flip', flip_ratio=0),
    dict(type='Normalize', **img_norm_cfg),
    dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'),
    dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]),
    dict(type='ToTensor', keys=['imgs'])
]
  • mmaction.datasets.pipelines.compose.Compose 概述
    • 作用：将上述配置文件，转换为具体组件列表。
    • 配置文件 -> 具体组件，就是一个Registry机制实现。
      • 即每个具体组件通过 PIPELINES 注册。
      • 在构建对象是，通过配置文件中的 type 到 PIPELINES 中选择组件类型，并通过配置文件中其他参数初始化选中的组件。
    • 调用 Compose 类实现的功能就是将数据依次通过所有组件，得到结果。
  • pipeline的分类
    • 数据导入
      • 目标：解析各种类型的数据（视频、图像帧），并进行采样。
      • 源码位于 mmaction.datasets.pipelines.loading.py 中。
    • 数据增强
      • 目标：实现常见的数据增强方式。
      • 源码位于 mmaction.datasets.pipelines.augmentations.py 中
    • 数据类型/格式转换
      • 目标：将数据转换格式，一般就是转换为torch.Tensor。也包括了Transpose。
      • 源码位于 mmaction.datasets.pipelines.formating.py 中。
    • 上面介绍过的 Compose
      • 作用：将配置文件转换为具体组件实例，融合所有组件，方便其他对象的调用。
      • 源码位于 mmaction.datasets.pipelines.compose.py 中。

3. 视频采样方式实现

  • 属于数据增强组件的一部分，源码位于 mmaction.datasets.pipelines.loading.py 中。
  • 支持的采样方式包括 SampleFrames 与 DenseSampleFrames 两种。
  • SampleFrames
    • 主要参数包括：clip_len, frame_interval, num_clips
    • 两种基本采样方式：
      • TSN形式：将视频分为x个部分，每个部分随机取一帧。
        • clip_len=1, num_clips=x，另外一个参数取值无所谓
      • 普通形式：在连续的帧中，间隔x帧提取帧，一共获取y帧。
        • num_clips=1, clip_len=y, frames_interval=x
  • DenseSampleFrames
    • 继承了 SampleFrames。
    • 主要就是使用了 dense sample strategy，即在一个限定范围内获取每个clip的起始帧id。
    • 新增的参数包括 sample_range(期望在 [0, sample_range) 中获取所有clip的起始位置) 和 num_sample_positions（test时使用，用于获取多个 clip 的起始位置）。

4. 数据增强方式实现

  • 训练时支持的主要就是 resize + random crop + flip 这类。
  • 测试时除了上面的之外，还支持 ThreeCrop（resize+上中下/左中右crop）和 TenCrop（左上、左下、右上、右下、正中，以及flip）

5. DataLoader 的实现

  • 主要就是设置了 batch size，分布式训练中使用的 Sampler，以及数据 collate(整理)方式。

本文地址：https://blog.csdn.net/irving512/article/details/107434686

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