一、YouTube-8M 初探(视频与音频分类)

本文档介绍了如何在Ubuntu系统中进行YouTube-8M数据集的视频与音频分类任务,包括数据集的下载、模型的训练以及模型验证的流程。请注意,不推荐在Windows 10上进行此操作。
部署运行你感兴趣的模型镜像

不建议在win10上跑,最好使用ubuntu。

下载数据集

# Video-level
mkdir -p ~/yt8m/v2/video
cd ~/yt8m/v2/video
curl data.yt8m.org/download.py | shard=1,100 partition=2/video/train mirror=us python
curl data.yt8m.org/download.py | shard=1,100 partition=2/video/validate mirror=us python
curl data.yt8m.org/download.py | shard=1,100 partition=2/video/test mirror=us python

# Frame-level
mkdir -p ~/yt8m/v2/frame
cd ~/yt8m/v2/frame
curl data.yt8m.org/download.py | shard=1,100 partition=2/frame/train mirror=us python
curl data.yt8m.org/download.py | shard=1,100 partition=2/frame/validate mirror=us python
curl data.yt8m.org/download.py | shard=1,100 partition=2/frame/test mirror=us python

训练模型

python train.py --feature_names='mean_rgb,mean_audio' --feature_sizes='1024,128' --train_data_pattern=${HOME}/yt8m/v2/video/train*.tfrecord --train_dir ~/yt8m/v2/models/video/sample_model --start_new_model

验证模型

python eval.py --eval_data_pattern=${HOME}/yt8m/v2/video/validate*.tfrecord --train_dir ~/yt8m/v2/models/video/sample_model

这只是官方示例,具体内容请自行搜索。摸我

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### YouTube-8M 数据集的应用案例示例教程 YouTube-8M 是个大规模多媒体数据集,旨在推动视频理解技术的发展。以下是其主要应用场景以及些具体的示例项目。 #### 、应用领域 1. **多媒体分析** - 可用于构建高效的视频推荐系统,通过识别用户的兴趣偏好来提升用户体验[^2]。 - 改善视频搜索引擎的质量,使其能够更精准地匹配用户需求。 - 实现广告定向投放功能,基于视频内容的语义理解和目标受众的兴趣分布。 2. **机器学习研究** - 提供了个理想的大规模多标签分类问题测试平台,帮助研究人员探索新型深度学习架构和优化方法。 - 开发者可以通过该数据集验证新提出的模型性能,并其他公开基线结果对比。 3. **教育教学** - 对于高校课程设计而言,YouTube-8M 是教授学生如何处理真实世界复杂数据的理想工具之。 它涵盖了从基础的数据加载到高级模型调优等多个环节的知识点。 #### 二、具体实例教程 ##### 推断脚本运行流程 为了生成最终提交文件,在完成训练之后还需要执行如下命令以启动推断过程: ```bash cd youtube-8m-wangheda/infer_scripts python infer_model.py \ --data_dir=/Youtube-8M/data/frame/test \ --model_dir=/model \ --output_file=submission.csv ``` 上述操作会利用已保存的最佳权重对未见过的新样本做出预测并将结果存储至指定路径下的 CSV 文件当中[^1]。 ##### 自定义YOLOv8实验设置 尽管 YOLO 系列通常被用来解决图像中的对象检测任务,但在某些情况下也可以将其扩展应用于短视频片段内的动作捕捉或者特定物体追踪等领域。例如,“在自定义数据集上训练 YOLOv8”的文章介绍了针对不同大小版本 (Nano, Small, Medium) 的网络结构调整策略及其对应的超参数选取原则[^3]。 ##### AI GraphRAG 整合方案 如果希望进步增强系统的智能化水平,则可以考虑引入知识图谱技术。正如《AI GraphRAG 系列之 使用 Streamlit、LangChain、Neo4j 和 GPT-4o 构建 GraphRAG》所展示的方法那样,将非结构化的音视频元信息转化为可供查询的关系型数据库形式,从而实现更加灵活的信息检索服务[^4]。 --- ###
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