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打架识别冠军方案｜极市打榜

2022 年 4 月 24 日 极市平台

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作者丨LV

编辑丨极市平台

极市导读

打架识别算法冠军分享的一些关于极市打榜的方法策略，总结了许多关于模型训练的经验，希望可以帮助极市打榜人冲上榜首呀！ >>加入极市CV技术交流群，走在计算机视觉的最前沿

一、前言

作为一个刚走上工作岗位的打工人，算法研究与落地的差异性是首先需要学习与适应的。在周末的网上冲浪中，偶然发现了极市平台，其中有不少计算机视觉比赛以及项目招募，这些基本都是针对计算机视觉技术落地应用，还有丰厚的奖励～于是就抱着试试看的想法接触了一下。

后来，极市平台推出了一种新的项目合作模式，即极市打榜。我第一次参与时选择了打架识别这一榜单，按照平台学习、算法调研、模型训练、测试优化等步骤完成了打榜过程，达到了0.96的分数，虽然后来被人超越了哈哈。

详见极市打榜平台：https://www.cvmart.net/topList

二、任务介绍

打架识别算法可对进入检测区域的人员进行自动识别：若检测到人员有打架行为动作，可立即报警，报警信号同步推送至管理人员。该算法极大地提升了人员的管控效率，保障了人员的安全，可应用于监狱、学校、小区等场景。

建模为算法问题，打架识别算法就是对视频进行分类，因此评价指标就是通用的F1分数：

数据来源为公共数据集 + 极视角数据集，共4413段视频，分为fight和no_fight两类。首先，在数据集页面下，可以看到数据集的统计信息，训练集有10459段视频，测试集有2346段视频，大约为5:1，共21.509G。可以看出视频数据占用存储较大，对程序运行时存储有较高要求，但数据量较为充足，训练测试比例合理。同时，页面可以查看样例集100个数据的情况，可以对数据场景有基本了解。

详见打架识别榜单：https://www.cvmart.net/topList/10014?tab=RealTime&dbType=1-1-1

不同于应用广泛的目标检测与人脸识别等CV算法，视频分类属于视频类的算法，由于增加了时间维度，在难度上天然的高于图像算法，基于视频的各种算法如视频分类、动作时空定位、视频抽取等还处于研究阶段，没有图像算法应用广泛。

三、解决方案

下面我将分为平台学习、算法调研、模型训练、测试优化四个部分讲述我的打架识别打榜流程，希望大家可以有所收获。

1.平台学习

在极市平台提供的官方文档中，有着详细的平台使用说明，可以说是新手必看，其中的快速入门、极市打榜等项保姆级教程可以让大家快速掌握平台使用方法。

详见：https://www.cvmart.net/document

2.算法调研

在熟悉了平台使用后，首先需要进一步了解打架识别的详情，在榜单页面中，除了上述提到的赛道说明对任务进行了详细的描述，还有数据集预览可以让我们对任务有更加直观的了解。

确定了视频分类的算法类别后，接下来就需要寻找合适算法，为了更快更好的在榜单中获得一定成绩，我们最好能够寻找到适合的算法实现，即论文和代码，并且选择熟悉的编程语言和算法框架。

对于我个人而言，在调研一种新的算法时，一般有以下几个途径：百度/谷歌相关文章（大力出奇迹）、在主要顶会（CVPR/ICCV/ECCV等）的工作中寻找、在github等代码网站搜索，最后，极市公众号也会推送最新的CV工作。在上述渠道初步查找后进行筛选，选择1-2个可行方案。经过初步调研，我选择了CVPR2021的工作https://github.com/MCG-NJU/TDN，用于高效动作识别的时域差分网络，与打架识别任务比较契合。由示例数据集可以看出，训练数据长度大多在几秒中，与TDN论文中任务数据也较为接近，且打架动作识别在通用数据集中也是常见的类别，微调训练可以更好的泛化应用。

3、模型训练

选择Pytorch1.4的基础镜像搭建编码环境，参照代码README安装缺少的包，即完成环境配置。在编码环境中，我们可以看到少部分数据示例，可以以此编写完整代码，正式训练时就替换成全部数据了。

TDN提供了在大型动作识别数据集上训练好的模型，我们可以以此作为预训练数据集获得好的效果，在./train/models里可以放入预训练模型。

./train/src_repo中存放我们的源码，我将github下载的源码直接放入，需要做的主要工作就是组织数据进行训练。我将全部数据分为训练集和评估集，并和数据类别记录为txt文件。代码如下：

classInd.txt

full_video.txt

然后，需要在原有代码中修改有关数据处理的部分，如ops/dataset.py、ops/dataset_config.py、main,py等，这一部分需要对代码结构有比较清楚的了解。参照README上的训练命令，我们可以做一定调整

在示例数据上调通后，就可以在极市平台上发起训练了，切记训练的排队与环境初始化等都需要时间，所以一定要在编码环境中调通后再尝试训练！训练过程中可以查看实时日志，且可以在训练后查看tendorboard，因此可以做好日志的组织。在顺利训练完成后，模型会自动保存展示，以备后续测试。

4、测试优化

测试需要按照一定的接口规范进行，同样可以在赛道说明中查看。./ev_sdk/src/ji.py中，init()函数负责初始化模型，只会运行一次；process_image()接受init()的返回然后对每个数据进行处理返回结果，调用次数根据测试数据数量而定。

在正式测试之前，可以用例子进行验证以避免错误等待时间。

如果测试结果和训练时的验证集结果相近，说明模型泛化性能较好。若训练时的训练精度和验证精度都较好，而测试成绩较差，首先考虑是否是测试的数据处理程序与验证不同，如果排查无误，可考虑数据特异性分布问题，确保训练集、验证集与测试集处于同一分布上。而如果训练精度与验证精度不匹配，则是一般的过拟合或欠拟合问题，可以采用通用的方法如增广数据、改变模型复杂度等方式。

四、讨论与总结

在打架识别任务中，TDN获得了比较好的效果，但算法精度同样会受视频长短、数据分布等影响，需要适应调整。同时，极市平台提供的一站式算法环境，具有数据模型隔离、资源共享等特性，同样需要注意打榜策略，提高时间利用率，如在编码环境中利用示例数据测试成功后再发起正式训练，毕竟排队有时会需要很长时间的。早起的鸟儿才有奖励～，祝各位打榜成功！

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