Soccernet-features
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如何去使用inference features?How to use inference features?
在尝试利用该模型进行推理,解决Action Spotting问题的过程中,对有一些步骤感到疑惑,烦请解答。
在README中,作者写到 “In the new feature, the feature dimension is reduced to just 768, 3489 is the number of frames.” ,其中 number of frames 在中文语境下指的是什么?我在尝试的过程中发现feature.shape[0]的值和config.json中设置的 length_secs
有关,在 length_secs
较短的情况下 feature.shape[0] == length_secs - 5。其值并不等于 视频的帧数(length_secs*fps) 也不等于 视频的秒数(length_secs) 这使我感到困惑,这使我无法获取到Action的时间点。
README中写道 "One still need to train a stage 2 model to use these features" 这里的 stage 2 model 是用于建立features->Action&Time的关系还是仅用于features->Action的关系?换言之我的模型是需要建立成一个768个输入,17个输出的网络,以获得每一个 "frame" 下的Action 还是将整个features输入模型,通过其他方法获取连带时间戳的Action类型?
如果有人能回答我的问题,我会非常感谢!