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重新下载新包解决报错2 (8条消息) 【PyTorchVideo教程02】快速安装PyTorchVideo 采用 yolov5、slowfast、deepsort对学生课堂行为进行检测_yolov5和slowfast怎么结合_CV-杨帆的博客-CSDN博客

照着这个连接操作

数据集目录结构，使用labelImg标注该类数据就可以

最后类似于python train.py --data coco.yaml --epochs 300 --weights '' --cfg yolov5n.yaml --batch-size 128开始运行

以一段视频为例，将此段视频图片的帧按一秒取一次帧得到，然后使用labelImg进行标注

然后使用下面的代码将标注的部分裁剪出来，裁剪使用的代码可用下面这一段

裁剪出图片之后就按照图片里面有的目标进行分类，打个比方：标注的是苹果，那么我分类的时候要不同的苹果放到不同文件夹里。

如下所示：

之后要修改代码里的两个地方，变成如下这样：

一是train.py文件：

二是model.py文件（只用修改num_classes为自己数据集的类别就好，我这里只有四种进行测试）：

最后python train.py开始训练

首先这里说明一下这里训练的是ava数据集，所以下面主要是ava数据集的制作步骤，先看一下ava数据集的分布

这里的数据集制作方法可以参考，需要看具体内容可以去下载数据集：

要想制作好的数据集在slowfast上跑起来，主要是下面代码的修改：

1.首先是配置文件，我修改的是slowfast源码里的config/AVA/c2/SLOW_8x8_R50.yaml的文件

2.然后是slowfast/slowfast/datasets/ava_helper.py

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