一、引言
整个代码在UCF101数据集上微调I3D模型，包括训练阶段和测试阶段。 I3D文章:《Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset》 关于I3D的模型和细节请参考kinetics-i3d
二、环境条件
软件
Ubuntu 16.04.3 LTS
Python 2.7
CUDA8
CuDNN v6
Tensorflow 1.4.1
Sonnet
硬件
GeForce GTX 1080 Ti
三、数据预处理
1、#data_preprocess/denseflow.py 把视频文件处理成RGB和光流数据,RGB就是从视频中一帧帧抽取的图片，光流是使用光流算法TVL1计算的结果
2、#data_preprocess/[(rgb|flow).txt].py 这是把抽取好的RGB和光流结果转换成训练验证、测试列表..
3、后续会把RGB和光流的生成步骤补充完整，这里你们可以先使用我总结的工具，如果你们有更好的方法 可以联系我，代码也可以提交给我，敬请期待。
四、如何运行
1.克隆下面的仓库
git clone git@github.com:MrCuiHao/CuiHao_I3D.git
2.下载在kinetics数据集上预训练的I3D模型
为了在UCF101数据集上微调I3D网络，必须要下载在kinetics数据集上预训练的I3D模型，此模型由DeepMind提供，
先从github下载仓库kinetics-i3d，然后把仓库里的文件夹data/checkpoints放入我们CuiHao_I3D仓库的子目录data里。
git clone https://github.com/deepmind/kinetics-i3d
cp -r kinetics-i3d/data/checkpoints CuiHao_I3D/data
3.创建列表文件
使用data/ucf101/子目录里的列表文件，从而使得代码能找到保存在磁盘上的RGB图片和光流数据。必须要采用列表文件，以确保列表文
件包含数据对应的路径是正确的。具体来说，对于RGB数据，必须更新data/ucf101/rgb.txt。在这个文件的每一个行应该用一下格式：
dir_name_of_imgs_of_a_video /path/to/img_dir num_imgs label
视频图片所在目录名(视频名--去掉.avi .mp4这种格式名后的名字) 视频图片目录对应的绝对路径 图片的数目 视频对应的类别
例如，如果你的UCF101数据集对应的RGB数据被保存在‘/data/ucf101/rgb',并且在这个文件夹内有13320个子目录，每一个子目录包
含视频的图片。如果在子目录v_BalanceBeam_g14_c02中有96张图片,然后这个视频所属的类别对应的数字是4，那么这个子目录对应
rgb.txt的行内容如下：
v_BalanceBeam_g14_c02 /data/ucf101/rgb/v_BalanceBeam_g14_c02 96 4
相似地，为光流数据更新data/ucf101/flow.txt。注意:使用一个文件包括光流数据的x和y部分，所以在每一行使用{：s}来置换数据
路径的x或者y。例如，如果光流数据被放在像这样的路径结构：
|---tvl1_flow
| |---x
| |---y
那么你可以在flow.txt里面写成每一行内容像下面这样：
v_Archery_g01_c06 /data/ucf101/tvl1_flow/{:s}/v_Archery_g01_c06 107 2
即，使用{：s}在路径中替换x或者y，如果感觉到困惑，请参考代码，看一看数据加载的细节。
五、在UCF101的RGB和flow数据上进行训练
#在UCF101的RGB数据上进行微调
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py ucf101 rgb 1
#在UCF101的flow数据上进行微调
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python finetune.py ucf101 flow 2
六、在UCF101的RGB和flow数据上进行测试
训练好了模型以后，可以运行测试步骤。首先，请通过在test.py文件中设置数据集以及在之前步骤中生成的训练好的模型的正确位置的
值来更新_DATA_ROOT和_CHECKPOINT_PATHS，然后你就能够使用以下命令来进行测试了。
# run testing on the split1 of RGB data of UCF101
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py ucf101 rgb 1
# run testing on the split1 of flow data of UCF101
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py ucf101 flow 1
# run testing both on RGB and flow data of split1 of UCF101
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python test.py ucf101 mixed 1