关于Vox数据集的预处理 about eat_code

[yuangan]

感谢关注，VoxCeleb这部分数据确实比较难处理，直接用preprocess的代码会因为在不同的任务之间切换，比较慢，我们当时是用多线程多gpu分批处理的每个任务。由于处理后的数据占用空间过大，可能没法以网盘的形式提供。如果你有办法解决传输问题，我们很乐意提供这部分数据。或者我们也可以提供你处理时感觉最耗时的部分数据。

[YZX-codesky]

非常感谢您的回复，我有几个问题需要向您请教一下：
1.我处理出来的imgs数据包含了3.6T导致其他数据处理时间都会变长。您的只有647G，想问一下是我的源数据出现了问题吗？

2.方便的话，我想问一下deepfeature32，bbox，voxs_wavs的数据能否分享一下？
万分感激

[yuangan]

1. img图片大小不一样，大概率是ffmpeg的crf值不一样导致的，参考这里。在我处理数据的时候没有设置crf，但设置crf为10处理出来的图片质量更好，相应的花费的存储更多。
2. vox_wavs就是这里的输出，应该在提取视频的同时提取好了，你找找。bbox的提取代码在这里。deepfeature32大约有70+G，等我传上百度云后再回复你。

[yuangan]

你好，可以从下面的链接中下载，然后cat成deepfeature32.tar.gz后解压
链接：https://pan.baidu.com/s/1D4Dm7-25bselG8hpTiNByg?pwd=6n8n
提取码：6n8n

[YZX-codesky]

您好，万分感谢您的无私分享，感谢您的工作

[yuangan]

😉

[jeb0813]

感谢关注，VoxCeleb这部分数据确实比较难处理，直接用preprocess的代码会因为在不同的任务之间切换，比较慢，我们当时是用多线程多gpu分批处理的每个任务。由于处理后的数据占用空间过大，可能没法以网盘的形式提供。如果你有办法解决传输问题，我们很乐意提供这部分数据。或者我们也可以提供你处理时感觉最耗时的部分数据。

作者您好，可不可以提供预处理后的Vox文件夹目录树。Vox原始数据使用三级目录存储mp4文件，我是否应该保留原始目录结构；还是根据id和文件夹名将处理后的mp4文件重命名为voxselect 中的格式？

[yuangan]

感谢关注，VoxCeleb这部分数据确实比较难处理，直接用preprocess的代码会因为在不同的任务之间切换，比较慢，我们当时是用多线程多gpu分批处理的每个任务。由于处理后的数据占用空间过大，可能没法以网盘的形式提供。如果你有办法解决传输问题，我们很乐意提供这部分数据。或者我们也可以提供你处理时感觉最耗时的部分数据。

作者您好，可不可以提供预处理后的Vox文件夹目录树。Vox原始数据使用三级目录存储mp4文件，我是否应该保留原始目录结构；还是根据id和文件夹名将处理后的mp4文件重命名为voxselect 中的格式？

你好，我是把视频重命名之后全放到一个文件夹下面的，中间加'_'，便于preprocess，比如“id00530_9EtkaLUCdWM_00026.mp4”一共有约213400个视频。

[YZX-codesky]

感谢关注，VoxCeleb这部分数据确实比较难处理，直接用preprocess的代码会因为在不同的任务之间切换，比较慢，我们当时是用多线程多gpu分批处理的每个任务。由于处理后的数据占用空间过大，可能没法以网盘的形式提供。如果你有办法解决传输问题，我们很乐意提供这部分数据。或者我们也可以提供你处理时感觉最耗时的部分数据。

作者您好，可不可以提供预处理后的Vox文件夹目录树。Vox原始数据使用三级目录存储mp4文件，我是否应该保留原始目录结构；还是根据id和文件夹名将处理后的mp4文件重命名为voxselect 中的格式？

你好，我是把视频重命名之后全放到一个文件夹下面的，中间加'_'，便于preprocess，比如“id00530_9EtkaLUCdWM_00026.mp4”一共有约213400个视频。

你好，作者，我在百度网盘下载的Vox2数据集，合并解压之后，在dev文件夹下面有5994个id，总共有1092009个视频。为什么视频的数量和你说的差别这么大

[yuangan]

感谢关注，VoxCeleb这部分数据确实比较难处理，直接用preprocess的代码会因为在不同的任务之间切换，比较慢，我们当时是用多线程多gpu分批处理的每个任务。由于处理后的数据占用空间过大，可能没法以网盘的形式提供。如果你有办法解决传输问题，我们很乐意提供这部分数据。或者我们也可以提供你处理时感觉最耗时的部分数据。

作者您好，可不可以提供预处理后的Vox文件夹目录树。Vox原始数据使用三级目录存储mp4文件，我是否应该保留原始目录结构；还是根据id和文件夹名将处理后的mp4文件重命名为voxselect 中的格式？

你好，我是把视频重命名之后全放到一个文件夹下面的，中间加'_'，便于preprocess，比如“id00530_9EtkaLUCdWM_00026.mp4”一共有约213400个视频。

你好，作者，我在百度网盘下载的Vox2数据集，合并解压之后，在dev文件夹下面有5994个id，总共有1092009个视频。为什么视频的数量和你说的差别这么大

你好，因为做这个项目的时间有点久中间经过了几个版本，有些数据处理的细节记不太清了。原因应该是为了保证生成视频人脸的质量，我们对数据做了一下过滤。当时应该是用人脸估计模型检测了一下第一帧中的人脸，然后根据人脸大小和清晰度对数据集做了筛选，所以数量会少很多。我们最后只用了网盘中的213400个视频训练。很抱歉，我忘了在readme中说明这一点，现在已经加上了。
我们这个数据清洗策略也不是很完美，如果有更好的策略或者更清晰的数据，效果应该能更上一层楼。

[YZX-codesky]

感谢关注，VoxCeleb这部分数据确实比较难处理，直接用preprocess的代码会因为在不同的任务之间切换，比较慢，我们当时是用多线程多gpu分批处理的每个任务。 由于处理后的数据占用空间过大，可能没法以网盘的形式提供。 如果你有办法解决传输问题，我们很乐意提供这部分数据。 或者我们也可以提供你处理时感觉最耗时的部分数据。

作者您好，可不可以提供预处理后的Vox文件夹目录树。 Vox原始数据使用三级目录存储mp4文件，我是否应该保留原始目录结构； 还是根据id和文件夹名将处理后的mp4文件重命名为voxselect 中的格式？

你好，我是把视频重命名之后全放到一个文件夹下面的，中间加'_'，便于preprocess，比如“id00530_9EtkaLUCdWM_00026.mp4”一共有约213400个视频。

你好，作者，我在百度网盘下载的Vox2数据集，合并解压之后，在dev文件夹下面有5994个id，总共有1092009个视频。 为什么视频的数量和你说的差别这么大

你好，因为做这个项目的时间有点久中间经过了几个版本，有些数据处理的细节记不太清了。 原因应该是为了保证生成视频人脸的质量，我们对数据做了一下过滤。 当时应该是用人脸估计模型检测了一下第一帧中的人脸，然后根据人脸大小和清晰度对数据集做了筛选，所以数量会少很多。 我们最后只用了网盘中的213400个视频训练。 很抱歉，我忘了在readme中说明这一点，现在已经加上了。 我们这个数据清洗策略也不是很完美，如果有更好的策略或者更清晰的数据，效果应该能更上一层楼。

你好，我这边没有进行清洗，直接对原始的数据进行的预处理，想问一下能否提供一下清洗后的视频数据，或者数据列表

[yuangan]

你好，那个deepfeature32.tar.gz里就有我们的数据列表。如果你自己洗一下可能效果更好，因为我们的voxceleb在处理时没设置crf=10。

[StephanPan]

请问预处理的latent_extractor是否需要使用adaptive_scale呢，我发现推理代码中使用了这个策略，但是预处理提取latent的时候似乎没有使用这个策略。

[yuangan]

请问预处理的latent_extractor是否需要使用adaptive_scale呢，我发现推理代码中使用了这个策略，但是预处理提取latent的时候似乎没有使用这个策略。

您好，感谢关注。直接从视频中提取latent不需要使用adaptive_scale（也没有。。。）， 这个策略是为了输出的latent和原图片latent keypoints在scale层面一致才使用的，只在测试lrw的时候使用了，以保证neutral talking-head的生成结果和原图的一致性。提取数据的时侯latent的scale是一致的，不需要管这个。