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NTU-RGB+D是基于骨骼的行为识别数据集，包含60个种类的动作，56880个样本，详细介绍可以参考其官方网站NTU-RGB+D。该数据集在划分训练集和测试集时采用了两种不同的划分标准。Cross-Subject按照人物ID划分，训练集40320个样本，测试集16560个样本。Cross-View安装相机划分，相机2和3采集的样本为训练集，包含37930个样本，相机1采集的样本为测试集，包含18960个样本。
以下是ST-GCN模型的数据集准备流程介绍。
我们提供处理好的数据集下载地址NTU-RGB-D.tar(~3.1G)，下载后通过命令tar -zxvf NTU-RGB-D.tar 进行解压，得到的数据目录如下：
─── NTU-RGB-D
├── xsub
│ ├── train_data.npy
│ ├── train_label.pkl
│ ├── val_data.npy
│ └── val_label.pkl
└── xview
├── train_data.npy
├── train_label.pkl
├── val_data.npy
└── val_label.pkl
数据来源于st-gcn。
以下是CTR-GCN模型的数据集准备流程介绍。
在data\ntu-rgb-d目录有下载其官方网站NTU-RGB+D提供的数据集的脚本download_dataset.sh
sh data/ntu-rgb-d/download_dataset.sh
运行脚本后会得到如下的数据目录：
─── ntu-rgb-d
├── download_dataset.sh
├── nturgb+d_skeletons
│ ├── S001C001P001R001A001.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A002.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A003.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A004.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A005.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A006.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A007.skeleton
│ ├── ....
│ └── S017C003P020R002A060.skeleton
├── get_raw_denoised_data.py
├── get_raw_skes_data.py
├── seq_transformation.py
└── statistics
├── camera.txt
├── label.txt
├── performer.txt
├── replication.txt
├── setup.txt
└── skes_available_name.txt
运行如下脚本，将数据处理成CTR-GCN所需的格式。
注：若自定义数据集，提前准备好
data/ntu-rgb-d/statistics/skes_available_name.txt文件，该文件是待处理的骨骼点数据文件名清单。
cd ./data/ntu-rgb-d
# Get skeleton of each performer
python get_raw_skes_data.py
# Remove the bad skeleton
python get_raw_denoised_data.py
# Transform the skeleton to the center of the first frame
python seq_transformation.py
最终数据集处理后得到如下文件树形式
─── ntu-rgb-d
├── download_dataset.sh
├── nturgb+d_skeletons
│ ├── S001C001P001R001A001.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A002.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A003.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A004.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A005.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A006.skeleton
│ ├── S001C001P001R001A007.skeleton
│ ├── ....
│ └── S017C003P020R002A060.skeleton
├── denoised_data
│ ├── actors_info
│ │ ├── S001C001P001R001A024.txt
│ │ ├── S001C001P001R001A025.txt
│ │ ├── S001C001P001R001A026.txt
│ │ ├── ....
│ │ ├── S017C003P020R002A059.txt
│ │ └── S017C003P020R002A060.txt
│ ├── denoised_failed_1.log
│ ├── denoised_failed_2.log
│ ├── frames_cnt.txt
│ ├── missing_skes_1.log
│ ├── missing_skes_2.log
│ ├── missing_skes.log
│ ├── noise_length.log
│ ├── noise_motion.log
│ ├── noise_spread.log
│ ├── raw_denoised_colors.pkl
│ ├── raw_denoised_joints.pkl
│ └── rgb+ske
├── raw_data
│ ├── frames_cnt.txt
│ ├── frames_drop.log
│ ├── frames_drop_skes.pkl
│ └── raw_skes_data.pkl
├── get_raw_denoised_data.py
├── get_raw_skes_data.py
├── seq_transformation.py
├── statistics
│ ├── camera.txt
│ ├── label.txt
│ ├── performer.txt
│ ├── replication.txt
│ ├── setup.txt
│ └── skes_available_name.txt
├── xview
│ ├── train_data.npy
│ ├── train_label.pkl
│ ├── val_data.npy
│ └── val_label.pkl
└── xsub
├── train_data.npy
├── train_label.pkl
├── val_data.npy
└── val_label.pkl
注：文件夹
denoised_data、raw_data和nturgb+d_skeletons都为处理处理的临时文件，可在提取出xview和xsub后删除。
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