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PaddleVideo快速开始

1. 安装
- 1.1 安装PaddlePaddle
- 1.2 安装PaddleVideo Whl包
2. 便捷使用
- 2.1 命令行使用
- 2.2 Python脚本使用
3.参数介绍
4.常见问题

1. 安装

1.1 安装PaddlePaddle

您的机器安装的是CUDA9或CUDA10，请运行以下命令安装

python3.7 -m pip install paddlepaddle-gpu -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

您的机器是CPU，请运行以下命令安装

python3.7 -m pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple

更多的版本需求，请参照飞桨官网安装文档中的说明进行操作。

1.2 安装PaddleVideo whl包

方式1: 使用pypi安装（建议使用）

pip3.7 install ppvideo==2.3.0

方式2: 本地打包whl文件并安装

python3.7 setup.py bdist_wheel
python3.7 -m pip install dist/ppvideo-2.3.0-py3-none-any.whl

2. 便捷使用

2.1 命令行使用

安装完成后，运行如下脚本命令：

ppvideo --model_name='ppTSM_v2' --use_gpu=False --video_file='data/example.avi'

上述代码使用PP-TSM_v2模型，基于CPU，对data/example.avi示例文件进行预测。
示例视频长度约10s，抽帧策略采用分段抽帧，即先将视频按时间轴等分成16段，每段抽取一帧，所有帧组合之后，输入网络进行预测。

运行结果如下：

Current video file: data/example.avi
        top-1 classes: [5]
        top-1 scores: [1.]
        top-1 label names: ['archery']

可以看到，使用在Kinetics-400上训练好的PP-TSM_v2模型对data/example.avi进行行为识别，输出的top1类别id为5，置信度为1.0，预测类别名称为archery。

2.2 python脚本使用

安装完成后，运行如下示例代码：

from ppvideo import PaddleVideo
clas = PaddleVideo(model_name='ppTSM_v2', use_gpu=False)
video_file='data/example.avi'
clas.predict(video_file)

上述代码使用PP-TSM_v2模型，基于CPU，对data/example.avi示例文件进行预测，运行结果如下：

Current video file: data/example.avi
        top-1 classes: [5]
        top-1 scores: [1.]
        top-1 label names: ['archery']

可以看到，使用在Kinetics-400上训练好的PP-TSM_v2模型对data/example.avi进行预测，输出的top1类别id为5，置信度为1.0，预测类别名称为archery。

3. 参数介绍

参数名称	参数类型	参数含义
model_name	str	可选，模型名称，`'ppTSM`'或`'ppTSM_v2'`。如果不指定，需要通过`model_file`和`params_file`，提供自己的推理模型文件路径进行推理。
video_file	str	必选，视频文件路径，支持格式：单个视频文件路径，包含多个视频的文件夹。
use_gpu	bool	是否使用GPU，默认为True。
num_seg	int	TSM分段采样策略中segment的数量，同时也是视频中抽帧的数量，8对应`ppTSM`模型，16对应`ppTSM_v2`模型，默认为16。
short_size	int	帧的短边尺寸大小，默认为256。
target_size	int	帧的目标尺寸大小，默认为224。
model_file	str	可选，推理模型的模型文件(`.pdmodel`)的路径。
params_file	str	可选，推理模型的参数文件(`.pdiparams`)的路径。
batch_size	int	Batch size, 默认为1。
use_fp16	bool	是否使用float16，默认为False。
use_tensorrt	bool	是否使用Tensorrt，默认为False。
gpu_mem	int	GPU使用显存大小，默认为8000。
enable_mkldnn	bool	是否使用MKLDNN，默认为False。
top_k	int	指定返回的top_k，默认为1。
label_name_path	str	类别id和类别名称对应关系文件。默认使用Kinetics-400数据集使用的标签文件`data/k400/Kinetics-400_label_list.txt`，可参考以上格式替换成自己的标签文件。

示例命令1：

ppvideo --model_name='ppTSM_v2' --num_seg=16 --video_file="data/mp4" --batch_size=2  --top_k=5

命令表示使用PP-TSM_v2模型，对data/mp4文件夹下的所有视频文件进行推理，batch_size为2，输出top5结果。
ppTSM对应的num_seg为8，ppTSM_v2对应的num_seg为16。
使用GPU预测，占用显存约为1400MB。

输出示例：

Current video file: data/mp4/example3.avi
        top-5 classes: [  5 345 311 159 327]
        top-5 scores: [1.0000000e+00 1.0152016e-11 8.2871061e-14 6.7713670e-14 5.0752070e-14]
        top-5 label names: ['archery', 'sword_fighting', 'skipping_rope', 'hula_hooping', 'spray_painting']
Current video file: data/mp4/example2.avi
        top-5 classes: [  5 345 311 159 327]
        top-5 scores: [1.0000000e+00 1.0152016e-11 8.2871061e-14 6.7713670e-14 5.0752070e-14]
        top-5 label names: ['archery', 'sword_fighting', 'skipping_rope', 'hula_hooping', 'spray_painting']
Current video file: data/mp4/example.avi
        top-5 classes: [  5 345 311 159 327]
        top-5 scores: [1.0000000e+00 1.0152016e-11 8.2871061e-14 6.7713670e-14 5.0752070e-14]
        top-5 label names: ['archery', 'sword_fighting', 'skipping_rope', 'hula_hooping', 'spray_painting']
Current video file: data/mp4/example1.avi
        top-5 classes: [  5 345 311 159 327]
        top-5 scores: [1.0000000e+00 1.0152016e-11 8.2871061e-14 6.7713670e-14 5.0752070e-14]
        top-5 label names: ['archery', 'sword_fighting', 'skipping_rope', 'hula_hooping', 'spray_painting']

示例命令2：

ppvideo --model_name='ppTSM' --num_seg=8 --video_file="data/mp4" --batch_size=2  --top_k=5

命令表示使用ppTSM模型进行推理。

4. 常见问题

在下载opecv-python的过程中你可能遇到困难，可以尝试使用其他源进行安装：

python3.7 -m pip install opencv-python==4.2.0.32 -i https://pypi.doubanio.com/simple

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