# Sentence-level VTV dataset

Pipeline cắt video người ký và PKL COCO-WholeBody theo từng dòng transcript có
timestamp. Điểm bắt đầu giữ nguyên; điểm kết thúc được cộng thêm 3 giây rồi
clamp theo frame cuối video.

## Output

```text
output/
├── videos/                 # MP4 H.264, không audio
├── pkls/                   # {"keypoints": [...], "scores": [...]}
├── csv/
│   ├── train.csv
│   ├── val.csv
│   ├── test.csv
│   ├── rejected_segments.csv
│   └── duplicates.csv
└── dataset_manifest.json
```

Các đường dẫn trong CSV là đường dẫn tương đối với `output/`. Split được thực
hiện ở cấp video nguồn/nhóm transcript để các clip có frame trùng nhau không
rơi vào hai tập khác nhau.

## Chạy

Từ `/mnt/disk1/aiotlab/dailam/VTV/processed_vnhn`:

```bash
conda activate dinhson

python Cut_video/build_sentence_dataset.py \
  --video-dir vnhn_video_cut \
  --keypoint-dir vnhn_keypoint \
  --transcript-dir vnhn_transcript \
  --output-root Cut_video/output \
  --padding-seconds 3 \
  --max-transcript-seconds 60 \
  --seed 42 \
  --workers 4 \
  --dry-run
```

Bỏ `--dry-run` để sinh dataset. Pipeline tự resume nếu manifest và cấu hình
không đổi; clip chỉ được bỏ qua khi cả video lẫn PKL có số frame hợp lệ.

## Kiểm thử

```bash
conda activate dinhson
python -m unittest discover -s Cut_video/tests -v
```