slowfast训练自己的数据集

要训练slowfast模型使用自己的数据集，你需要进行以下几个步骤。

首先，你需要准备好自己的数据集，并按照slowfast数据集的要求进行格式处理。slowfast数据集要求使用AVA格式，并且需要提供pkl文件。你可以使用提供的Python脚本来一键生成所需的配置文件。

接下来，你需要配置训练的参数。可以使用配置文件"my_slowfast_kinetics_pretrained_r50_4x16x1_20e_ava_rgb.py"，其中包含了训练和测试的相关配置信息。你可以根据自己的需求进行修改。

然后，你可以开始训练模型。使用训练配置文件中的参数，加载你的数据集，并运行训练过程。训练过程中会生成训练日志，记录着模型在每个epoch的性能指标。

最后，在训练结束后，你可以使用训练过程中表现最好的checkpoint的参数进行测试。将测试结果存储在"part_0.pkl"文件中。

总结起来，要训练slowfast模型使用自己的数据集，你需要准备数据集并按照slowfast数据集要求进行格式处理，配置训练参数，运行训练过程，并使用最佳checkpoint的参数进行测试。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [22-8-4 mmaction2 slowfast训练日志](https://download.csdn.net/download/WhiffeYF/86337607)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [SlowFast训练自己的数据集](https://blog.csdn.net/weixin_43720054/article/details/126298006)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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