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PaddleX视频分类任务模块数据标注教程

本文档将介绍如何使用 BILS 标注工具完成视频分类相关单模型的数据标注。点击上述链接，参考⾸⻚⽂档即可安装数据标注⼯具并查看详细使⽤流程。

1. BILS 标注

1.1 BILS 标注工具介绍

BILS (Baidu Intelligent Labeling System) 是一款支持时间轴打标签的视频标注软件，可被用于视频事件定位、短视频分类等任务的标注工作。用户界面简约，操作简单、易上手。

1.2 BILS 安装

点击下载链接，将安装包下载到本地，之后按照提示一步步安装即可。

mac端: dmg包下载

windows端： exe文件下载

使用教学视频: 视频下载

1.3 BILS 标注过程

1.3.1 准备待标注数据

创建数据集根目录，如 video_cls。
在 video_cls 中创建 videos 目录，并将待标注视频存储在 videos 目录下，如下图所示：

1.3.2 BILS

点击BILS软件图标，启动BILS 标注工具

1.3.3 开始图片标注

启动 BILS 后如图所示：

点击右侧导航栏中 设置 按钮，填写项目名称，并将项目目录、数据集目录均设置成标注视频的存储目录，即 video_cls/video 。点击更新文件按钮，读取待标注视频。更新文件后，视频文件夹中的第一个视频会自动播放，可以点击箭头图标进行暂停、播放或重播。

点击右侧导航栏中 标注 按钮，默认标签为 进球、三分球、二分球。如果需要新建标签，可以点击 编辑 图标，新建标签，并对其进行重命令。这里，以 打鼓为例。

按住 option 键点击视频片段的某处，可以设置视频的起始时间和终止时间。点击垃圾桶图标可以删除之前标注的标签。确定视频片段的起始、终止时间后，勾选 打鼓，即可将当前时间片段的动作类别标记为 打鼓。最后，点击 确定 图标，将当前标签保存到 BILS 格式的标注文件中。

当前视频标注完成后, 点击 文件夹模式 图标，切换到视频文件模式。然后，点击下一个需要标注的视频重复上述标注。

所有视频标注完成后，点击导出图标，可以导出标注好的标签文件。

获得导出的json文件后（默认名称是 ai.json ），使用 convert_to_videocls.py 脚本，将导出的数据集转化为 视频分类 数据集格式。生成 train.txt，val.txt 和label.txt。
```
python convert_to_videocls.py --dataset_path /path/to/dataset
```

dataset_path 为标注的 BILS 格式分类数据集。

2. 数据格式

PaddleX 针对视频分类任务定义的数据集，名称是 VideoClsDataset，组织结构和标注格式如下：

dataset_dir    # 数据集根目录，目录名称可以改变
├── videos     # 视频的保存目录，目录名称可以改变，但要注意与train.txt、val.txt的内容对应
├── label.txt  # 标注id和类别名称的对应关系，文件名称不可改变。每行给出类别id和类别名称，内容举例：0 abseiling
├── train.txt  # 训练集标注文件，文件名称不可改变。每行给出视频路径和视频类别id，使用空格分隔，内容举例：videos/Qbo_tnzfjOY.mp4 2
└── val.txt    # 验证集标注文件，文件名称不可改变。每行给出视频路径和视频类别id，使用空格分隔，内容举例：videos/3caPS4FHFF8.mp4 0

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