一段视频包含多组action如何训练呢？

[bleakie]

ActivityNet是一段视频只有一个action，如果我想用一段视频包含多组action该如何训练&测试呢？

[luyao-cv]

针对一段视频包含多个动作（action）的情况，你的任务听起来更像是动作检测（action detection）或动作分割（action segmentation），而不仅仅是动作识别（action recognition）。在这种情况下，你不仅需要识别视频中存在的动作，还需要确定每个动作的开始和结束时间。以下是一些建议：

1. 使用适合的数据集：选择或构建一个适合任务的数据集，这个数据集中的每个视频应该标注了多个动作及其对应的时间段。如THUMOS'14、Charades或AVA数据集。

2. 采用适当的模型：针对这类任务，一些研究采用了Two-Stream ConvNets、3D ConvNets（如C3D、I3D）加上时间分割网络（如Temporal Segment Networks, TSN），或者是最近更为先进的时空动作检测模型，如SlowFast Networks、Graph Convolutional Networks（GCNs）结合非局部（non-local）操作等。

3. 训练策略：

   • 帧级标注：对于每个动作，你需要标注它开始和结束的时间（或帧），这样模型就可以学习到不同动作的时空特征。
   • 滑动窗口：使用滑动窗口的方法在视频上滑动，为模型提供局部视频片段进行学习。这种方法适用于动作检测任务，因为它可以帮助模型学习识别视频中不同时间段的动作。
   • 分段方法：类似于TSN的方法，将视频分成几段，然后在这些段上学习动作识别，最后结合段内的预测进行整个视频的动作检测。

4. 损失函数：多任务学习框架通常在这类问题上表现良好，其中一个任务是动作分类，另一个任务是动作定位（即确定动作的开始和结束）。因此，损失函数可以设计为分类损失（如交叉熵）和定位损失（如IoU损失或L1/L2损失）的组合。

5. 评估指标：采用动作检测的评估指标，如平均精度（mAP）等，这需要考虑到检测到的动作的时间精确度。

6. 训练&测试过程：

   • 训练时，输入是视频片段及其对应的动作标签和动作时间段，模型需要同时学习动作的分类和时空定位。
   • 测试时，模型需要在给定的视频中检测出所有动作及其对应的时间段，并与真实标注进行比较以计算性能指标。

使用适当的数据预处理、数据增强技术以及精心设计的训练流程，可以进一步提高模型的性能。