其实作者给出的环境很详细。这里只是为了记录下环境。便于以后傻瓜复现。
代码参考：
https://github.com/Frostinassiky/gtad
论文参考：
https://arxiv.org/pdf/1911.11462.pdf
1.环境
ubuntu16.04
cuda9.0
python3.6
torch==1.1.0
pandas
h5py
joblib
安装
cd gtad_lib
python setup.py install
python align.py
2.准备数据
THUMOS14，下载好后，放到data/thumos_feature/TSN_pretrain_avepool_allfrms_hdf5/目录下。
3.训练、推理、后处理
# shell script
python gtad_train.py
python gtad_inference.py
python gtad_postprocessing.py
# or shell script
bash gtad_thumos.sh | tee log.txt
经过上述训练、推理、后处理后的结果：
与作者源码中给的结果对比：
发现结果还是比较好的（一致性高）。