用自建kinetics-skeleton行为识别数据集训练st-gcn网络流程记录分享

适用场景

本文分享的资源适用于以下场景：

• 行为识别研究：适用于需要基于骨骼点数据进行行为识别的研究人员或开发者。
• 自定义数据集训练：针对希望使用自建数据集训练ST-GCN网络的用户，提供了完整的流程记录。
• 算法优化与验证：适合需要对ST-GCN模型进行优化或验证其性能的用户。

适配系统与环境配置要求

为了顺利运行本资源，建议满足以下系统与环境配置要求：

• 操作系统：支持Linux（如Ubuntu 18.04及以上）和Windows（需额外配置）。
• Python版本：Python 3.6或更高版本。
• 深度学习框架：PyTorch 1.8及以上，CUDA 10.2或更高版本（如需GPU加速）。
• 依赖库：包括但不限于NumPy、OpenCV、Matplotlib等。
• 硬件要求：建议使用NVIDIA GPU（如GTX 1080 Ti及以上）以加速训练过程。

资源使用教程

1. 数据集准备

• 使用自建的kinetics-skeleton数据集，确保数据格式与标准kinetics-skeleton数据集一致。
• 数据集应包含骨骼点坐标文件（如JSON格式）和对应的视频标签。

2. 环境配置

• 安装必要的Python依赖库。
• 配置PyTorch和CUDA环境。

3. 模型训练

• 下载ST-GCN模型代码。
• 修改配置文件以适配自建数据集路径。
• 运行训练脚本，监控训练过程。

4. 模型评估

• 使用验证集评估模型性能。
• 根据需要调整超参数或模型结构。

常见问题及解决办法

1. 数据集格式不匹配

• 问题：自建数据集格式与模型要求不符。
• 解决办法：检查数据预处理脚本，确保骨骼点坐标和标签格式正确。

2. 训练过程中显存不足

• 问题：GPU显存不足导致训练中断。
• 解决办法：减小批次大小（batch size）或使用梯度累积。

3. 模型性能不佳

• 问题：训练后的模型在验证集上表现不佳。
• 解决办法：尝试调整学习率、增加训练轮次或优化数据增强策略。

4. 依赖库冲突

• 问题：Python依赖库版本不兼容。
• 解决办法：使用虚拟环境隔离项目依赖，或根据错误提示调整库版本。

通过本文分享的流程，用户可以高效地利用自建kinetics-skeleton数据集训练ST-GCN网络，为行为识别任务提供有力支持。