video-data-aug:学习表示不变性以实现数据有效的动作识别

学习表示不变性以实现数据有效的动作识别 官方PyTorch实施，用于。 我们遵循的代码结构。 有关更多详细信息，请参见。 安装 我们将PyTorch-1.6.0与CUDA-10.2和Torchvision-0.7.0一起使用。 请参考进行安装。 资料准备 首先，请下载人体检测结果，并将其放在data下的相应文件夹中： ， ， 。 其次，请参考准备UCF-101和HMDB-51的原始帧。 （从Kinetics-100中提取框架的说明即将发布。） （可选）您可以下载预提取的ImageNet分数： ， 。 训练 我们使用8个RTX2080 Ti GPU来运行我们的实验。 如果您的GPU数量较少，则需要相应地调整培训计划。 请参考。 监督学习 PORT= ${PORT :- 29500} python -m torch.distributed.launch \ --nproc_p