飞桨乒乓球动作定位：训练与模型构建详解

该方案主要介绍了如何基于PaddleVideo库在乒乓球时序动作定位任务中构建和训练BMN（Boundary-Matching Network）模型。以下是关键步骤的详细解析： 1. 数据预处理与特征提取: 由于乒乓球动作时间极短，为了提高模型识别精度，训练集采用固定长度的4秒片段进行分割，每个片段包含一个完整动作。使用numpy文件存储每个片段的标签，即动作开始和结束时间，确保每个特征都有对应的标签。 2. 标签校验与数据清洗: 在训练BMN模型之前，需要确保标签与数据的一致性，删除那些没有对应标签的特征，这有助于提高模型的训练效率和准确性。 3. 模型构建与设计: 本方案选择PaddleVideo库中的BMN模型，它利用边界匹配机制评估每个提案的置信度，通过主干网络（基础模块）处理输入特征序列， TEM模块预测动作开始和结束的概率，而PEM模块生成二维BM置信度图。这种结构有助于捕捉动作的精确边界信息。 4. 模型训练: 使用PaddlePaddle的优化策略，如学习率衰减，设置特定的边界值和衰减比例，如在训练15个epoch后，学习率从0.001逐步降至0.00001。最终选择第15个epoch的模型参数用于推理预测。 5. 测试集处理与评估: 对于测试集，滑窗步长调整为2秒，确保每个分割有2秒重叠，这样可以保证动作分割的连续性和完整性，从而提升模型的性能。导出的模型参数被应用于测试集特征，得出最终的预测结果。 6. 整体架构与流程： 数据分割是整个流程的关键，先对训练集进行预处理，生成Bmn训练数据和标签。然后，通过模型训练、验证，最后应用到测试集上，得出模型在乒乓球动作识别任务上的实际效果。 总结来说，这个方案是围绕PaddleVideo库中的BMN模型展开，通过精心的数据预处理、模型构建以及训练策略，实现了对乒乓球时序动作的高效定位，适用于比赛或实时分析等场景。