Proyecto 6: Análisis y Resumen de Video Multimodal
Paso 4: Realizar Análisis de Fotogramas de Video
Analizar los fotogramas extraídos usando un transformer de visión como VideoMAE (Autocodificador Enmascarado de Video). Este potente modelo procesa fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
VideoMAE es particularmente efectivo porque aprende representaciones de video al predecir contenido faltante, lo que lo hace robusto para comprender acciones, movimientos y cambios de escena a través de múltiples fotogramas. El modelo puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video, proporcionando información detallada sobre el contenido visual del video.
from transformers import VideoMAEFeatureExtractor, VideoMAEForVideoClassification
# Load VideoMAE model and processor
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained("facebook/videomae-base")
feature_extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/videomae-base")
# Preprocess frames for analysis
inputs = feature_extractor(frames, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predicted_class = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"Predicted video action: {predicted_class}")Desglose del código:
1. Importaciones y Carga del Modelo:
- El código importa el extractor de características y el modelo de clasificación de VideoMAE desde la biblioteca transformers
- Carga el modelo pre-entrenado "videomae-base" de Facebook, diseñado para comprender y clasificar contenido de video
2. Componentes del Modelo:
- VideoMAEForVideoClassification: El modelo principal que procesa los fotogramas del video
- VideoMAEFeatureExtractor: Prepara los fotogramas del video en un formato que el modelo pueda entender
3. Pasos del Procesamiento:
- El extractor de características procesa los fotogramas de entrada y los convierte en tensores (representaciones matemáticas que el modelo puede procesar)
- El modelo procesa estas entradas y produce logits de salida (puntuaciones)
- Se selecciona la clase con la puntuación más alta usando argmax() para determinar la acción predicha en el video
Este modelo es particularmente efectivo porque puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video. Procesa los fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
Paso 4: Realizar Análisis de Fotogramas de Video
Analizar los fotogramas extraídos usando un transformer de visión como VideoMAE (Autocodificador Enmascarado de Video). Este potente modelo procesa fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
VideoMAE es particularmente efectivo porque aprende representaciones de video al predecir contenido faltante, lo que lo hace robusto para comprender acciones, movimientos y cambios de escena a través de múltiples fotogramas. El modelo puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video, proporcionando información detallada sobre el contenido visual del video.
from transformers import VideoMAEFeatureExtractor, VideoMAEForVideoClassification
# Load VideoMAE model and processor
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained("facebook/videomae-base")
feature_extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/videomae-base")
# Preprocess frames for analysis
inputs = feature_extractor(frames, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predicted_class = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"Predicted video action: {predicted_class}")Desglose del código:
1. Importaciones y Carga del Modelo:
- El código importa el extractor de características y el modelo de clasificación de VideoMAE desde la biblioteca transformers
- Carga el modelo pre-entrenado "videomae-base" de Facebook, diseñado para comprender y clasificar contenido de video
2. Componentes del Modelo:
- VideoMAEForVideoClassification: El modelo principal que procesa los fotogramas del video
- VideoMAEFeatureExtractor: Prepara los fotogramas del video en un formato que el modelo pueda entender
3. Pasos del Procesamiento:
- El extractor de características procesa los fotogramas de entrada y los convierte en tensores (representaciones matemáticas que el modelo puede procesar)
- El modelo procesa estas entradas y produce logits de salida (puntuaciones)
- Se selecciona la clase con la puntuación más alta usando argmax() para determinar la acción predicha en el video
Este modelo es particularmente efectivo porque puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video. Procesa los fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
Paso 4: Realizar Análisis de Fotogramas de Video
Analizar los fotogramas extraídos usando un transformer de visión como VideoMAE (Autocodificador Enmascarado de Video). Este potente modelo procesa fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
VideoMAE es particularmente efectivo porque aprende representaciones de video al predecir contenido faltante, lo que lo hace robusto para comprender acciones, movimientos y cambios de escena a través de múltiples fotogramas. El modelo puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video, proporcionando información detallada sobre el contenido visual del video.
from transformers import VideoMAEFeatureExtractor, VideoMAEForVideoClassification
# Load VideoMAE model and processor
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained("facebook/videomae-base")
feature_extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/videomae-base")
# Preprocess frames for analysis
inputs = feature_extractor(frames, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predicted_class = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"Predicted video action: {predicted_class}")Desglose del código:
1. Importaciones y Carga del Modelo:
- El código importa el extractor de características y el modelo de clasificación de VideoMAE desde la biblioteca transformers
- Carga el modelo pre-entrenado "videomae-base" de Facebook, diseñado para comprender y clasificar contenido de video
2. Componentes del Modelo:
- VideoMAEForVideoClassification: El modelo principal que procesa los fotogramas del video
- VideoMAEFeatureExtractor: Prepara los fotogramas del video en un formato que el modelo pueda entender
3. Pasos del Procesamiento:
- El extractor de características procesa los fotogramas de entrada y los convierte en tensores (representaciones matemáticas que el modelo puede procesar)
- El modelo procesa estas entradas y produce logits de salida (puntuaciones)
- Se selecciona la clase con la puntuación más alta usando argmax() para determinar la acción predicha en el video
Este modelo es particularmente efectivo porque puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video. Procesa los fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
Paso 4: Realizar Análisis de Fotogramas de Video
Analizar los fotogramas extraídos usando un transformer de visión como VideoMAE (Autocodificador Enmascarado de Video). Este potente modelo procesa fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.
VideoMAE es particularmente efectivo porque aprende representaciones de video al predecir contenido faltante, lo que lo hace robusto para comprender acciones, movimientos y cambios de escena a través de múltiples fotogramas. El modelo puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video, proporcionando información detallada sobre el contenido visual del video.
from transformers import VideoMAEFeatureExtractor, VideoMAEForVideoClassification
# Load VideoMAE model and processor
model = VideoMAEForVideoClassification.from_pretrained("facebook/videomae-base")
feature_extractor = VideoMAEFeatureExtractor.from_pretrained("facebook/videomae-base")
# Preprocess frames for analysis
inputs = feature_extractor(frames, return_tensors="pt")
outputs = model(**inputs)
predicted_class = outputs.logits.argmax(dim=-1).item()
print(f"Predicted video action: {predicted_class}")Desglose del código:
1. Importaciones y Carga del Modelo:
- El código importa el extractor de características y el modelo de clasificación de VideoMAE desde la biblioteca transformers
- Carga el modelo pre-entrenado "videomae-base" de Facebook, diseñado para comprender y clasificar contenido de video
2. Componentes del Modelo:
- VideoMAEForVideoClassification: El modelo principal que procesa los fotogramas del video
- VideoMAEFeatureExtractor: Prepara los fotogramas del video en un formato que el modelo pueda entender
3. Pasos del Procesamiento:
- El extractor de características procesa los fotogramas de entrada y los convierte en tensores (representaciones matemáticas que el modelo puede procesar)
- El modelo procesa estas entradas y produce logits de salida (puntuaciones)
- Se selecciona la clase con la puntuación más alta usando argmax() para determinar la acción predicha en el video
Este modelo es particularmente efectivo porque puede identificar patrones y actividades complejas al analizar cómo los objetos y las personas se mueven e interactúan a lo largo de la secuencia de video. Procesa los fotogramas de video dividiéndolos en parches y aplicando mecanismos de auto-atención para comprender las relaciones temporales y espaciales.