Video Features: 一款强大的视频特征提取工具

Video Features: 多模态视频特征提取利器

在计算机视觉和多媒体分析领域,视频特征提取是一项至关重要的基础任务。高质量的视频特征可以为下游的视频分类、动作识别、视频描述等任务提供关键的输入。然而,从原始视频中提取有意义的特征并非易事,不仅需要处理大量的视频数据,还需要运用复杂的深度学习模型。为了简化这一过程并为研究人员提供便利,GitHub上的开源项目Video Features应运而生。

功能强大,支持多种主流模型

Video Features是一个功能强大的视频特征提取工具包,支持从原始视频中提取多种模态的特征,包括视觉外观、光流和音频特征。该项目集成了多个主流的预训练模型,覆盖了不同的应用场景:

动作识别模型:S3D(Kinetics 400)、R(2+1)d RGB(IG-65M, Kinetics 400)、I3D-Net RGB + Flow(Kinetics 400)
声音识别模型:VGGish(AudioSet)
光流提取:RAFT(FlyingChairs, FlyingThings3D, Sintel, KITTI)
帧级特征提取:TIMM中的所有模型(如ViT、ConvNeXt、EVA、Swin、DINO等)、CLIP、ResNet系列

这些模型涵盖了视频分析中的多个关键任务,为研究人员提供了丰富的选择。用户可以根据自己的需求,灵活地选择合适的模型来提取特征。

并行提取,效率倍增

Video Features的一大亮点是支持多GPU并行提取,可以显著提升处理大规模视频数据集的效率。用户只需在不同的终端中启动脚本,指定不同的GPU设备,就可以轻松实现并行处理。系统会自动检查特征是否已经存在,避免重复提取,同时还会验证特征文件的完整性,确保提取质量。

这种设计不仅适用于单机多GPU的环境,在拥有共享磁盘空间的GPU集群上,用户还可以创建多个单GPU作业,进一步扩展并行规模。通过随机化输入文件列表,系统巧妙地避免了不同worker处理相同视频的问题。这种灵活的并行机制使得Video Features能够高效地处理大规模视频数据集,为研究人员节省了宝贵的时间。

使用简便,上手迅速

尽管功能强大,Video Features的使用却十分简单。项目提供了详细的文档和示例,新用户可以快速上手。以下是一个简单的使用示例:

# 克隆仓库并进入目录
git clone https://github.com/v-iashin/video_features.git
cd video_features

# 安装环境
conda env create -f conda_env.yml
conda activate video_features

# 提取R(2+1)d特征
python main.py \
    feature_type=r21d \
    device="cuda:0" \
    video_paths="[./sample/v_ZNVhz7ctTq0.mp4, ./sample/v_GGSY1Qvo990.mp4]"

此外,项目还提供了Docker镜像,支持所有模型,进一步简化了环境配置。

灵活的输入输出

Video Features支持灵活的输入方式。用户可以直接传入视频文件路径列表,也可以提供一个文本文件,其中每行包含一个视频路径。这种设计使得批量处理变得非常容易。

在输出方面,用户可以通过on_extraction参数控制输出行为。默认情况下,特征会被打印到命令行。用户还可以选择将特征保存为NumPy数组(.npy)或Pickle文件(.pkl)。输出文件会被保存在指定的输出路径下,文件名与输入视频相同,只是扩展名不同。

广泛应用,影响深远

Video Features已经在多个重要的研究项目中得到了应用,包括:

SpecVQGAN: 一个用于音频生成的新型模型
BMT: 用于视频摘要的双向多模态变换器
MDVC: 密集视频字幕生成的多模态方法

这些应用充分证明了Video Features在视频分析和理解领域的价值。

开源协作,持续改进

作为一个开源项目,Video Features得益于社区的贡献而不断发展。多位贡献者为项目添加了新功能,修复了bug,优化了代码风格。例如:

@Kamino666 添加了CLIP模型支持,以及Windows和CPU支持
@ohjho 增加了对37层R(2+1)d模型的支持
@borijang 解决了文件名相关的bug,并改进了I3D检查点加载
@bjuncek 协助完善了TIMM模型的支持

这种开放和协作的精神确保了Video Features能够持续改进,跟上快速发展的计算机视觉领域。

Image 1: a diagram showing the different types of weightlifting

总结与展望

Video Features为视频特征提取这一关键任务提供了一个强大而灵活的解决方案。它支持多种主流模型,能够提取多模态特征,并且支持高效的并行处理。简单的使用方式和详细的文档使得研究人员可以快速上手,将更多的精力集中在自己的研究问题上。

随着深度学习和计算机视觉技术的不断发展,我们可以期待Video Features在未来会集成更多的先进模型,支持更多的特征类型,并进一步优化性能。对于那些需要处理大规模视频数据的研究人员和开发者来说,Video Features无疑是一个值得关注和使用的工具。

如果您的研究或项目中使用了Video Features,不要忘记引用该项目:

@misc{videofeatures2020,
  title = {Video Features},
  author = {Vladimir Iashin and other contributors},
  year = {2020},
  howpublished = {\url{https://github.com/v-iashin/video_features}},
}

通过使用和贡献Video Features,我们可以共同推动视频分析和理解技术的进步,为计算机视觉领域的发展贡献力量。🚀🎥