深度学习在人体动作识别领域的应用：开源工具、数据集资源及趋动云GPU算力不可或缺

人体动作识别检测是一种通过使用计算机视觉和深度学习技术，对人体姿态和动作进行实时监测和分析的技术。该技术旨在从图像或视频中提取有关人体姿态、动作和行为的信息，以便更深入地识别和理解人的活动。

人体动作识别检测的基本步骤包括：

数据采集：收集包含人体动作的图像或视频数据，这可以通过摄像头、深度传感器或其他传感器来完成。
预处理：对采集到的数据进行预处理，包括图像去噪、颜色调整等，以确保输入数据质量。
特征提取：提取图像或视频中的关键特征，例如人体关节点的位置、姿势等信息。
模型训练：使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN），对提取的特征进行训练，使模型能够识别和学习不同的人体动作。
实时检测：部署训练好的模型，对实时图像或视频进行检测，识别人体的姿态和动作。

上述步骤通常需要大规模 GPU 计算的支持。

为了更好地支持研究人员和开发者深入研究动作识别、检测、分类技术，本文将介绍一系列相关的开源工具箱、项目以及数据集资源。这些资源的综合使用将为动作相关技术的发展提供全面而有力的支持。

工具箱

MMSkeleton

MMSkeleton 是由香港中文大学多媒体实验室（MMLab）发布的一个基于骨架动作识别的视频分析开源工具箱，拥有领先的在视频中进行人体骨骼识别的能力，支持框架预训练模型，并提供多数据集。

开源地址：https://github.com/open-mmlab/mmskeleton

MMAction2

MMAction2 同样是由 MMLab 发布的一款基于 PyTorch 的视频理解开源工具箱，是 MMAction 的升级版，目前支持四大主流视频理解任务，分别是 Action Recognition、Skeleton based Action Recognition、Spatio-Temporal Action Detection 和 Temporal Action Localization。MMAction2 支持了 28 类视频理解模型和 22 类视频理解数据集。

开源地址：https://github.com/open-mmlab/mmaction2

PYSKL

PYSKL 是在开源项目 MMAction2 的基础上进行构建的，使用 PYTorch 对骨架数据进行动作识别的工具箱。该工具箱支持多种骨架动作识别算法，包括基于 GCN 和 CNN 方法。

开源地址：https://github.com/kennymckormick/pyskl

数据集

EPIC-KITCHENS-100

EPIC-KITCHENS-100 是一个大规模的有关于厨房内第一视角活动的数据集，也是 Epic-kitchens-55 数据集的扩充版，视频总时长从 55 小时增加到了 100 小时，共包含超过 9 万个动作片段，97 个动词类别和 300 个名词类别。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2006.13256

下载地址：https://epic-kitchens.github.io/2023

COIN

COIN 是由清华和美图共同开源的一个大规模视频分析数据集，包含 11827 条教程类视频，涉及日常生活中 12 个领域里的 180 个任务的视频内容。可以用于复杂场景下视频动作时序定位（temporal localization）、视频行为分析与理解问题的研究。

论文链接：https://arxiv.org/abs/1903.02874
下载地址：https://coin-dataset.github.io/

HOLLYWOOD2

HOLLYWOOD2 是一个人类行为动作视频数据集，内含 3669 个剪辑视频，视频总长度约为 20.1 小时，其中包括 12 类不同的人类行为动作，10 个场景，这些视频剪辑内容均来自 69 部好莱坞电影。

动作如：接电话、开车、吃饭、拥抱、接吻等。

场景如：户外、车内、厨房、办公室、商场、酒店等。

下载地址：https://www.di.ens.fr/\~laptev/actions/hollywood2/

UCF Sports

UCF Sports 是一个主要关于运动的数据集，收集自 BBC 和 ESPN 的电视新闻，包含 150 段视频剪辑，视频分辨率为 720x480。

运动种类为：Diving、Golf Swing、Kicking、Lifting 、Riding Horse、Running、SkateBoarding、Swing-Bench、Swing-Side、Walking。

下载地址：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF_Sports_Action.php

UCF101

UCF101 数据集收集自 YouTube，是 UCF50 数据集的扩充版，从 50 个动作类别增加到 101 个类别，共 13320 个视频，这些视频都是由用户真实上传的，包含相机运动、各种照明条件、部分遮挡、低质帧等特点。

另外，该数据集主要包括 5 大类动作：人与物体交互，单纯的肢体动作，人与人交互，乐器演奏，体育运动。

下载地址：https://www.crcv.ucf.edu/data/UCF101.php

趋动云作为领先的算力服务提供商，不仅致力于提供灵活而成本可控的算力，同时还具备可扩展的存储解决方案。除此之外，趋动云还为用户提供了丰富多样的数据集资源，包括大规模的动作识别数据集如Kinetics-400和UCF101等。

对于像Kinetics-400这样超过 100GB 的数据集，本地下载和训练需耗费大量时间，而在趋动云上，用户只需一键即可使用，极大地提升了用户的使用体验。

总体而言，GPU 算力在 AI 技术的发展中起到了至关重要的作用。它不仅推动了技术的创新，也为AI技术在各个领域的广泛应用奠定了基础。随着 GPU 算力的不断提升，我们可以期待看到更加强大、智能的动作识别技术，为我们的生活带来更丰富、便捷的体验。