def get_class_index_map(class_info_path='/home/tan...

Question

def get_class_index_map(class_info_path='/home/tanggq/ASD_model/ASD_annotations/Class Index_Detection.txt'):
txt = np.loadtxt(class_info_path, dtype=str)
originidx_to_idx = {}
idx_to_class = {}
for idx, l in enumerate(txt):
originidx_to_idx[int(l[0])] = idx + 1
idx_to_class[idx + 1] = l[1]
print('ASD')
return originidx_to_idx, idx_to_class

def get_video_info(video_info_path):
df_info = pd.DataFrame(pd.read_csv(video_info_path)).values[:]
video_infos = {}
for info in df_info:
video_infos[info[0]] = {
'fps': info[1],
'sample_fps': info[2],
'count': info[3],
'sample_count': info[4]
}
return video_infos

def get_video_anno(video_infos,
video_anno_path):
df_anno = pd.DataFrame(pd.read_csv(video_anno_path)).values[:]
originidx_to_idx, idx_to_class = get_class_index_map()
video_annos = {}
for anno in df_anno:
video_name = anno[0]
originidx = anno[2]
start_frame = anno[-2]
end_frame = anno[-1]
count = video_infos[video_name]['count']
sample_count = video_infos[video_name]['sample_count']
ratio = sample_count * 1.0 / count
start_gt = start_frame * ratio
end_gt = end_frame * ratio
class_idx = originidx_to_idx[originidx]
if video_annos.get(video_name) is None:
video_annos[video_name] = [[start_gt, end_gt, class_idx]]
else:
video_annos[video_name].append([start_gt, end_gt, class_idx])
return video_annos

def annos_transform(annos, clip_length):
res = []
for anno in annos:
res.append([
anno[0] * 1.0 / clip_length,
anno[1] * 1.0 / clip_length,
anno[2]
])
return res

def split_videos(video_infos,
video_annos,
clip_length=config['dataset']['training']['clip_length'],
stride=config['dataset']['training']['clip_stride']):
# video_infos = get_video_info(config['dataset']['training']['video_info_path'])
# video_annos = get_video_anno(video_infos,
# config['dataset']['training']['video_anno_path'])
training_list = []
min_anno_dict = {}
for video_name in video_annos.keys():
min_anno = clip_length
sample_count = video_infos[video_name]['sample_count']
annos = video_annos[video_name]
if sample_count <= clip_length:
offsetlist = [0]
min_anno_len = min([x[1] - x[0] for x in annos])
if min_anno_len < min_anno:
min_anno = min_anno_len
else:
offsetlist = list(range(0, sample_count - clip_length + 1, stride))
if (sample_count - clip_length) % stride:
offsetlist += [sample_count - clip_length]
for offset in offsetlist:
left, right = offset + 1, offset + clip_length
cur_annos = []
save_offset = False
for i,anno in enumerate(annos):
max_l = max(left, anno[0])
min_r = min(right, anno[1])
ioa = (min_r - max_l) * 1.0 / (anno[1] - anno[0])
if ioa >= 1.0:
save_offset = True
if ioa >= 0.5:
cur_annos.append([max(anno[0] - offset, 1),
min(anno[1] - offset, clip_length),
anno[2]])
if len(cur_annos) > 0:
min_anno_len = min([x[1] - x[0] for x in cur_annos])
if min_anno_len < min_anno:
min_anno = min_anno_len

text
        anno_1 = anno
        if save_offset:
            start = np.zeros([clip_length])
            end = np.zeros([clip_length])
            for anno in cur_annos:
                s, e, id = anno
                d = max((e - s) / 10.0, 2.0)
                start_s = np.clip(int(round(s - d / 2.0)), 0, clip_length - 1)
                start_e = np.clip(int(round(s + d / 2.0)), 0, clip_length - 1) + 1
                start[start_s: start_e] = 1
                end_s = np.clip(int(round(e - d / 2.0)), 0, clip_length - 1)
                end_e = np.clip(int(round(e + d / 2.0)), 0, clip_length - 1) + 1
                end[end_s: end_e] = 1
            training_list.append({
                'video_name': video_name,
                'offset': offset,
                'annos': cur_annos,
                'start': start,
                'end': end,
                'anno_k': i,
                'anno': anno_1
            })
    min_anno_dict[video_name] = math.ceil(min_anno)
return training_list, min_anno_dict

帮我详细介绍spilt_video函数的作用原理，其中clip_length取256，我想知道当我的视频片段较大，比如anno中有些视频持续3分钟也就是接近1800帧时，这个函数对这种片段有什么用，那个ioa的计算我还是不太理解不太认同，我觉得视频长度过大比如导致ioa无法为1

Answer 1

下面按 思路—流程—细节—为什么长片段进不来—如何修改 的次序，把 split_videos 的整个工作原理拆开讲（假定 clip_length = 256）。

1. 整体思路

目标：把原始视频按 滑动窗 的方式分割成长度固定为 clip_length（256 帧）的训练切片（clip）。
前提：只保留那些 窗口里至少有一条标注完全落在窗口内部 的切片，保证模型见到的事件是“完整”的。
输出：
- training_list：每一条元素对应一个 clip，其中包含
  - video_name：原视频名
  - offset：窗口在抽帧序列里的起点
  - annos：本窗口内（或与窗口重叠≥50 %）的所有标注（已重新映射到窗口内坐标）
  - start, end：长度为 256 的 0/1 序列，给边界回归网络用
- min_anno_dict：记录每个视频中最短标注的长度（帧）

2. 运行流程

步骤	关键变量	作用	说明
① 预处理	`video_infos`, `video_annos`	每个视频的帧数、抽帧数、标注帧段	前面几个函数已经准备好
② 生成 `offsetlist`	`range(0, sample_count-clip_length+1, stride)`	确定窗口起点	如果剩余帧不足一次 stride，会再补一个“尾巴”窗口
③ 遍历窗口	`left = offset+1`, `right = offset+clip_length`	当前窗口在抽帧序列里的左右边界（闭区间）	注意与原始帧序列区别
④ 计算交集	`ioa = (min_r - max_l) / (anno_len)`	IoA = 交/标注长度	而不是 IoU，也不是交/窗口长度
⑤ 决定是否保留窗口	`save_offset = True` 当且仅当 IoA ≥ 1	意味着“标注完全包含在窗口内”
⑥ 过滤/收集标注	只要 IoA ≥ 0.5 就加入 `cur_annos`	用于生成 `start/end` 概率分布
⑦ 生成概率分布	以边界 ±d（d=10 % anno_len 或 2 帧）涂 1	回归网络更关注靠近边界的帧
⑧ 写入 `training_list`	只有 `save_offset == True` 才真正 append	保证 clip 至少包含一个完整事件

3. 为什么长标注（≈1800 帧）进不来？

设一条标注长度 L = 1800，窗口长度 W = 256。
任何窗口与这条标注的最大交集 ≤W，因此：

\mathrm{IoA}_{\max} = \frac{W}{L} = \frac{256}{1800} \approx 0.142 < 1

结论：save_offset 永远得不到 True，于是这些窗口不会写入 training_list。
设计意图：作者只想训练“短时动作检测”模型——要求动作必须在单个 clip 内被 完整“包住”。对特别长的事件，他们可能打算用别的策略（例如更大的 clip_length，或切割成多个子事件）。

4. IoA 的由来与含义

IoA (Intersection over Annotation) 而不是常见的 IoU/IoW。
它回答的是：“标注段有多少百分比落在当前窗口里？”
- IoA = 1 → 标注完全位于窗口内。
- 0.5 ≤ IoA < 1 → 至少一半标注在窗口内，可用于 cur_annos 的截断标注。
这样做可以在保持 clip 长度固定的同时，确保模型见到 完整动作（正样本）与 半完整动作（辅样本），避免片段不连续带来的噪声。

5. clip_length=256 对 3 min(≈1800帧) 片段有什么“作用”

不会生成训练样本
- 因为 IoA 永远小于 1，save_offset 不为 True，长标注被整段忽略。
min_anno_dict 仍会记录
- min_anno_len 会更新，但这只用来做数据分析/调参提示。
如果你想保留长标注
- 办法 A：把 clip_length 提高到 ≥1800。
- 办法 B：把 save_offset 条件改宽，例如 ioa ≥ 0.5 也 append。
- 办法 C：先把长标注切成若干 <256 帧的小标注，再跑本函数。

6. 代码里值得注意的小坑

代码片段	问题	建议
`anno_1 = anno` 在 for‑loop 外使用	`anno` 只保存了循环最后一次的值	如果想调试或记录，应该在进入循环前设置局部变量
`(sample_count - clip_length) % stride`	尾部窗口可能与倒数第二个窗口高度重叠	若担心样本重复，可对重叠度做额外过滤
`max((e-s)/10.0, 2.0)`	当标注极短时，`d` 可能 <2 帧，但被强制设 2 帧	可视情况调参

7. 总结

split_videos 的核心门槛就是 IoA ≥ 1。
对 远长于 clip_length 的标注，它等价于“直接丢弃”。
如果你的任务需要学习这类长事件，请扩大 clip_length 或放宽 save_offset 的判断，抑或先把标注拆分——否则它们永远不会进入训练集。