@article{duan2020omni,
title={Omni-sourced Webly-supervised Learning for Video Recognition},
author={Duan, Haodong and Zhao, Yue and Xiong, Yuanjun and Liu, Wentao and Lin, Dahua},
journal={arXiv preprint arXiv:2003.13042},
year={2020}
}MMAction2 中发布了 OmniSource 网络数据集的一个子集 (来自论文 Omni-sourced Webly-supervised Learning for Video Recognition)。 OmniSource 数据集中所有类别均来自 Kinetics-400。MMAction2 所提供的子集包含属于 Mini-Kinetics 数据集 200 类动作的网络数据 (Mini-inetics 数据集由论文 Rethinking Spatiotemporal Feature Learning: Speed-Accuracy Trade-offs in Video Classification 提出)。
MMAction2 提供所有数据源中属于 Mini-Kinetics 200 类动作的数据，这些数据源包含：Kinetics 数据集，Kinetics 原始数据集（未经裁剪的长视频），来自 Google 和 Instagram 的网络图片，来自 Instagram 的网络视频。为获取这一数据集，用户需先填写 数据申请表。在接收到申请后，下载链接将被发送至用户邮箱。由于发布的数据集均为爬取所得的原始数据，数据集较大，下载需要一定时间。下表中提供了 OmniSource 数据集各个分量的统计信息。
| 数据集名称 | 样本个数 | 所占空间 | 过滤使用的 Teacher 模型 | 过滤后的样本个数 | 与 k200_val 中样本相似（疑似重复）的样本个数 |
|---|---|---|---|---|---|
| k200_train | 76030 | 45.6G | N/A | N/A | N/A |
| k200_val | 4838 | 2.9G | N/A | N/A | N/A |
| googleimage_200 | 3050880 | 265.5G | TSN-R50-8seg | 1188695 | 967 |
| insimage_200 | 3654650 | 224.4G | TSN-R50-8seg | 879726 | 116 |
| insvideo_200 | 732855 | 1487.6G | SlowOnly-8x8-R50 | 330680 | 956 |
| k200_raw_train | 76027 | 963.5G | SlowOnly-8x8-R50 | N/A | N/A |
MMAction2 所发布的 OmniSource 数据集目录结构如下所示：
OmniSource/
├── annotations
│ ├── googleimage_200
│ │ ├── googleimage_200.txt 从 Google 爬取到的所有图片列表
│ │ ├── tsn_8seg_googleimage_200_duplicate.txt 从 Google 爬取到的，疑似与 k200-val 中样本重复的正样本列表
│ │ ├── tsn_8seg_googleimage_200.txt 从 Google 爬取到的，经过 teacher 模型过滤的正样本列表
│ │ └── tsn_8seg_googleimage_200_wodup.txt 从 Google 爬取到的，经过 teacher 模型过滤及去重的正样本列表
│ ├── insimage_200
│ │ ├── insimage_200.txt
│ │ ├── tsn_8seg_insimage_200_duplicate.txt
│ │ ├── tsn_8seg_insimage_200.txt
│ │ └── tsn_8seg_insimage_200_wodup.txt
│ ├── insvideo_200
│ │ ├── insvideo_200.txt
│ │ ├── slowonly_8x8_insvideo_200_duplicate.txt
│ │ ├── slowonly_8x8_insvideo_200.txt
│ │ └── slowonly_8x8_insvideo_200_wodup.txt
│ ├── k200_actions.txt MiniKinetics 中 200 类动作的名称
│ ├── K400_to_MiniKinetics_classidx_mapping.json Kinetics 中的类索引至 MiniKinetics 中的类索引的映射
│ ├── kinetics_200
│ │ ├── k200_train.txt
│ │ └── k200_val.txt
│ └── kinetics_raw_200
│ └── slowonly_8x8_kinetics_raw_200.json 经 teacher 模型过滤后的 Kinetics 原始视频片段
├── googleimage_200 共 10 卷
│ ├── vol_0.tar
│ ├── ...
│ └── vol_9.tar
├── insimage_200 共 10 卷
│ ├── vol_0.tar
│ ├── ...
│ └── vol_9.tar
├── insvideo_200 共 20 卷
│ ├── vol_00.tar
│ ├── ...
│ └── vol_19.tar
├── kinetics_200_train
│ └── kinetics_200_train.tar
├── kinetics_200_val
│ └── kinetics_200_val.tar
└── kinetics_raw_200_train 共 16 卷
├── vol_0.tar
├── ...
└── vol_15.tar
用户需要首先完成数据下载，对于 kinetics_200 和三个网络数据集 googleimage_200, insimage_200, insvideo_200，用户仅需解压各压缩卷并将其合并至一处。
对于 Kinetics 原始视频，由于直接读取长视频非常耗时，用户需要先将其分割为小段。MMAction2 提供了名为 trim_raw_video.py 的脚本，用于将长视频分割至 10 秒的小段（分割完成后删除长视频）。用户可利用这一脚本分割长视频。
所有数据应位于 data/OmniSource/ 目录下。完成数据准备后，data/OmniSource/ 目录的结构应如下所示（为简洁，省去了训练及测试时未使用的文件）：
data/OmniSource/
├── annotations
│ ├── googleimage_200
│ │ └── tsn_8seg_googleimage_200_wodup.txt Positive file list of images crawled from Google, filtered by the teacher model, after de-duplication.
│ ├── insimage_200
│ │ └── tsn_8seg_insimage_200_wodup.txt
│ ├── insvideo_200
│ │ └── slowonly_8x8_insvideo_200_wodup.txt
│ ├── kinetics_200
│ │ ├── k200_train.txt
│ │ └── k200_val.txt
│ ├── kinetics_raw_200
│ │ └── slowonly_8x8_kinetics_raw_200.json Kinetics Raw Clips filtered by the teacher model.
│ └── webimage_200
│ └── tsn_8seg_webimage_200_wodup.txt The union of `tsn_8seg_googleimage_200_wodup.txt` and `tsn_8seg_insimage_200_wodup.txt`
├── googleimage_200
│ ├── 000
| │ ├── 00
| │ │ ├── 000001.jpg
| │ │ ├── ...
| │ │ └── 000901.jpg
| │ ├── ...
| │ ├── 19
│ ├── ...
│ └── 199
├── insimage_200
│ ├── 000
| │ ├── abseil
| │ │ ├── 1J9tKWCNgV_0.jpg
| │ │ ├── ...
| │ │ └── 1J9tKWCNgV_0.jpg
| │ ├── abseiling
│ ├── ...
│ └── 199
├── insvideo_200
│ ├── 000
| │ ├── abseil
| │ │ ├── B00arxogubl.mp4
| │ │ ├── ...
| │ │ └── BzYsP0HIvbt.mp4
| │ ├── abseiling
│ ├── ...
│ └── 199
├── kinetics_200_train
│ ├── 0074cdXclLU.mp4
| ├── ...
| ├── zzzlyL61Fyo.mp4
├── kinetics_200_val
│ ├── 01fAWEHzudA.mp4
| ├── ...
| ├── zymA_6jZIz4.mp4
└── kinetics_raw_200_train
│ ├── pref_
│ | ├── ___dTOdxzXY
| │ │ ├── part_0.mp4
| │ │ ├── ...
| │ │ ├── part_6.mp4
│ | ├── ...
│ | └── _zygwGDE2EM
│ ├── ...
│ └── prefZ