ZJCV / Non-local

[CVPR 2018] Non-local Neural Networks

语言: 🇨🇳 🇺🇸

«Non-local»复现了论文Non-local Neural Networks提出的视频分类模型

• CodeBase：ZJCV/TSN和ZJCV/ZCls

内容列表

• 内容列表
• 背景
• 安装
• 使用
• 主要维护人员
• 致谢
• 参与贡献方式
• 许可证

背景

受到传统图像处理算法non-local means影响，Non-local Neural Networks提出了注意力模块Non-local Block

安装

通过requirements.txt安装运行所需依赖

$ pip install -r requirements.txt

处理数据时需要额外安装denseflow，可以在innerlee/setup中找到安装脚本

使用

首先设置GPU和当前位置

$ export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1
$ export PYTHONPATH=.

• 训练

# 训练UCF101
# 单GPU
$ python tools/train.py --config_file=configs/i3d-3x3-nl_r3d50_ucf101_rgb_224x32_dense.yaml
# 多GPU
$ python tools/train.py \
--config_file=configs/i3d-3x3-nl_r3d50_ucf101_rgb_224x32_dense.yaml \
--eval_step=1000 \
--save_step=1000 \
-g=<N>

• 测试

$ python tools/test.py <config_file> <pth_file>
$ python tools/test.py configs/i3d-3x3-nl_r3d50_ucf101_rgb_224x32_dense.yaml outputs/i3d-3x3-nl_r3d50_ucf101_rgb_224x32_dense.pth

主要维护人员

• zhujian - Initial work - zjykzj

致谢

• facebookresearch/SlowFast
• open-mmlab/mmaction2

@misc{fan2020pyslowfast,
  author =       {Haoqi Fan and Yanghao Li and Bo Xiong and Wan-Yen Lo and
                  Christoph Feichtenhofer},
  title =        {PySlowFast},
  howpublished = {\url{https://github.com/facebookresearch/slowfast}},
  year =         {2020}
}


@misc{wang2018nonlocal,
      title={Non-local Neural Networks}, 
      author={Xiaolong Wang and Ross Girshick and Abhinav Gupta and Kaiming He},
      year={2018},
      eprint={1711.07971},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

参与贡献方式

欢迎任何人的参与！打开issue或提交合并请求。

注意:

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• README编写，请遵守standard-readme规范

许可证

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