$TUSIMPLE |──clips |──label_data_0313.json |──label_data_0531.json |──label_data_0601.json |──test_tasks_0627.json |──test_label.json |──readme.md

这是一个目录结构，可能是一个数据集或者项目的文件夹。其中包含：

- `clips` 文件夹：可能是音频或视频文件的集合。
- `label_data_0313.json`、`label_data_0531.json`、`label_data_0601.json` 文件：可能是数据集的标注文件。
- `test_tasks_0627.json` 文件：可能是测试集的任务描述文件。
- `test_label.json` 文件：可能是测试集的标注文件。
- `readme.md` 文件：可能是项目的说明文档，包含使用方法、数据集介绍等信息。

相关问题

var clips:Array = [tu1, tu2, tu3, tu4, tu5, tu6, tu7, tu8, tu9];// 存储所有影视剪辑的数组 var STATE_NORMAL:Number = 1; var STATE_OVER:Number = 2; var STATE_SELECTED:Number = 3; for (var i:Number = 0; i < clips.length; i++) { var clip:MovieClip = clips[i]; clip.gotoAndStop(STATE_NORMAL); clip.selected = false;// 添加一个selected属性并初始化为false clip.useHandCursor = true; clip.onRollOver = function() { trace("onRollOver called"); this.gotoAndStop(STATE_OVER); }; clip.onRollOut = function() { trace("onRollOut called"); if (!this.selected) { this.gotoAndStop(STATE_NORMAL); } }; clip.onRelease = function() { trace("onRelease called"); if (this.selected) { return; } for (var j:Number = 0; j < clips.length; j++) { var c:MovieClip = clips[j]; c.selected = false; c.mc_normal._visible = true; c.mc_over._visible = false; c.mc_selected._visible = false; } this.selected = true; this.mc_normal._visible = false; this.mc_over._visible = true; this.mc_selected._visible = true; }; }为啥要切换帧

这段代码是一个简单的交互式影视剪辑选择器，它包含了影视剪辑的状态和选择属性。当鼠标滑过一个影视剪辑时，它将切换到 STATE_OVER 状态，当鼠标滑出时，如果它没有被选中，它会切换回 STATE_NORMAL 状态。当用户点击一个影视剪辑时，它将被选中并且其他的影视剪辑将会变回未选中状态。为了实现这些效果，这段代码需要通过切换帧来改变影视剪辑的外观和状态。这些帧可能是不同的图像或者文本，它们代表了影视剪辑的不同状态。

dataset_type = 'VideoDataset' data_root = 'data/kinetics400/train_256' data_root_val = 'data/kinetics400/val_256' ann_file_train = 'data/kinetics400/train_video_list.txt' ann_file_val = 'data/kinetics400/val_video_list.txt' ann_file_test = 'data/kinetics400/val_video_list.txt' img_norm_cfg = dict( mean=[123.675, 116.28, 103.53], std=[58.395, 57.12, 57.375], to_bgr=False) train_pipeline = [ dict(type='DecordInit'), dict(type='SampleFrames', clip_len=32, frame_interval=2, num_clips=1), dict(type='DecordDecode'), dict(type='Resize', scale=(-1, 256)), dict(type='RandomResizedCrop'), dict(type='Resize', scale=(224, 224), keep_ratio=False), dict(type='Flip', flip_ratio=0.5), dict(type='Normalize', **img_norm_cfg), dict(type='FormatShape', input_format='NCTHW'), dict(type='Collect', keys=['imgs', 'label'], meta_keys=[]), dict(type='ToTensor', keys=['imgs', 'label']) ]

这是一个视频数据集的配置信息，使用的是Kinetics400数据集。其中train_pipeline是训练数据集的预处理操作，包括DecordInit（初始化）、SampleFrames（采样帧）、DecordDecode（解码）、Resize（缩放）、RandomResizedCrop（随机裁剪）、Resize（缩放）、Flip（随机翻转）、Normalize（归一化）、FormatShape（格式转换）和Collect（收集数据）等操作。ToTensor是将数据转换为张量。这些操作将视频数据处理为模型可以使用的形式。