[深度学习][原创]使用labelImg+yolov5完成所有slowfast时空动作检测项目-配置文件篇

上一章介绍了如何流程化处理自己的数据集，本章主要是看配置文件。首先我们生成的文件截图如下：

其中ava_action_list_v2.2_for_activitynet_2019.pbtxt内容如下：

item {
  name: "fight"
  id: 1
}
item {
  name: "person"
  id: 2
}

ava_train_excluded_timestamps_v2.2.csv和ava_val_excluded_timestamps_v2.2.csv是空的，你知道这个原理吗？这个就是labelImg标注时候，有图片但是没有对应标注，我们写脚本就会跳过这帧。由于视频没有要跳过的帧所以就是空的。

ava_train_v2.2.csv内容

其中：

第1列：视频文件名

第2列：第几个帧

第3列：这个是从labelImg标注xml格式里面获取的xmin/width

第4列：这个是从labelImg标注xml格式里面获取的ymin/height

第5列：这个是从labelImg标注xml格式里面获取的xmax/width

第6列：这个是从labelImg标注xml格式里面获取的ymax/height

第7列：动作分类

实际这个是ava_2.1格式，因为没有第8列追踪ID，但是为了训练方便名字是2.2的

 ava_val_v2.2.csv内容

含义和ava_train_v2.2.csv内容一样不赘述

myava.json

{"fight": 0, "person": 1}

这个是训练模型测试时候用到

person_box_67091280_iou90/ava_detection_train_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv

上面最后一个我都设置0.99

person_box_67091280_iou90/ava_detection_val_boxes_and_labels_include_negative_v2.2.csv

本章结束。下一章将简单介绍训练和测试流程。