2018之江杯全球人工智能大赛
：视频识别比赛11名解决方案

问题分析见Plan.md

依赖环境

1. ubuntu 16.04 python3.5, 如遇到opencv相关错误，执行

   apt-get install -y libsm6 libxext6 libxrender-dev

2. python package 见requirements.txt

3. CUDA 版本为9.0 , cudnn 版本为7.0.5

预训练模型

我使用了https://github.com/peteanderson80/bottom-up-attention 这个项目的预训练模型生成特征。 如要复现该过程，请按照 https://github.com/peteanderson80/bottom-up-attention 中作者的说明配置环境，再

pip install h5py

再将该项目放于根目录中，并用我提供的文件覆盖原文件。再进入目录执行 repeat.sh 。可能需要较多显存。

结果复现说明

1. 下载预训练的glove词向量

   wget http://nlp.stanford.edu/data/glove.840B.300d.zip mkdir -p input unzip glove.840B.300d.zip mv glove.840B.300d.txt input/

2. 预处理数据

从这里下载数据集：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231676/information

拼接A,B数据集：

cat  data/DatasetA/train.txt >> data/DatasetB/train.txt
cp  data/DatasetB/train.txt data/train.txt
cp data/DatasetB/test.txt data/test.txt

处理词向量，Tokenizer和 答案的编码器

cd code
python utils.py  fit_encoder --train_path=../data/train.txt
python utils.py fit_tokenizer --train_path=../data/train.txt --test_path=../data/test.txt
python utils.py embedding2numpy
cd ..

处理之前用预训练模型生成的特征

mkdir -p input/faster_rcnn_10f
mv bottom-up-attention/tr.h5 input/faster_rcnn_10f/
mv bottom-up-attention/te.h5 input/faster_rcnn_10f/
cd code  
python utils.py dump_meta_data --raw_path=../data/train.txt --feature_path=../input/faster_rcnn_10f/tr.h5
python utils.py dump_meta_data --raw_path=../data/test.txt --feature_path=../input/faster_rcnn_10f/te.h5
python utils.py pickle_h5 --raw_path=../data/train.txt --feature_path=../input/faster_rcnn_10f/tr.h5
python utils.py pickle_h5 --raw_path=../data/test.txt --feature_path=../input/faster_rcnn_10f/te.h5
cd ..

3. 训练模型

   cd code python main.py cd ..

生成的预测结果在submit文件夹下。

模型结构

见code/model.py