InternVid-10M数据处理：MiniSora教你高效清洗千万级视频文本数据-优快云博客

InternVid-10M数据处理：MiniSora教你高效清洗千万级视频文本数据

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你是否还在为千万级视频文本数据清洗而头疼？本文将带你使用MiniSora项目中的工具，轻松解决InternVid-10M数据集处理难题。读完本文，你将掌握数据预处理、清洗、标准化的全流程，让你的视频文本数据处理效率提升数倍。

项目背景与数据集介绍

MiniSora项目是GitHub上的热门推荐项目，专注于视频文本数据处理与生成。其中，README_zh-CN.md详细介绍了项目的基本情况和数据集支持。

InternVid-10M是一个大型视频文本数据集，包含1000万段视频剪辑，分辨率达720P，且支持下载。该数据集适用于多模态理解与生成任务，详细信息可参考ArXiv 24论文。

数据预处理工具与流程

数据预处理脚本

MiniSora提供了preprocess.py脚本，用于生成数据集的CSV文件。该脚本可以遍历指定目录下的视频文件，提取类别信息，并将视频路径与对应类别写入CSV文件，为后续的数据加载和处理提供便利。

# 示例代码片段来自preprocess.py
root = "path/to/ucf101"
split = "train"
video_lists = get_filelist(os.path.join(root, split))
classes = [x.split("/")[-2] for x in video_lists]
classes = [split_by_capital(x) for x in classes]
samples = list(zip(video_lists, classes))
with open(f"preprocess/ucf101_{split}.csv", "w") as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerows(samples)

数据加载与分布式处理

在数据加载方面，data_utils.py提供了丰富的工具函数。其中，prepare_dataloader函数可以为分布式训练准备数据加载器，支持数据集的打乱、采样等操作，确保训练过程的高效性和稳定性。

# 示例代码片段来自data_utils.py
def prepare_dataloader(
    dataset,
    batch_size,
    shuffle=False,
    seed=1024,
    drop_last=False,
    pin_memory=False,
    num_workers=0,
    pg_manager: Optional[ProcessGroupManager] = None,** kwargs,
):
    sampler = StatefulDistributedSampler(
        dataset,
        num_replicas=pg_manager.size(pg_manager.dp_axis),
        rank=pg_manager.coordinate(pg_manager.dp_axis),
        shuffle=shuffle,
    )
    return DataLoader(
        dataset,
        batch_size=batch_size,
        sampler=sampler,
        worker_init_fn=seed_worker,
        drop_last=drop_last,
        pin_memory=pin_memory,
        num_workers=num_workers,
        **_kwargs,
    )

视频数据清洗与处理

视频数据加载与裁剪

video_utils.py提供了全面的视频处理工具。其中，DatasetFromCSV类可以根据CSV文件加载视频数据，并支持时间维度上的随机裁剪，确保每个视频样本具有固定的帧数。

# 示例代码片段来自video_utils.py
class DatasetFromCSV(torch.utils.data.Dataset):
    def __getitem__(self, index):
        path, text = self.samples[index]
        if self.is_video:
            vframes, aframes, info = torchvision.io.read_video(filename=path, pts_unit="sec", output_format="TCHW")
            # 采样视频帧
            start_frame_ind, end_frame_ind = self.temporal_sample(total_frames)
            frame_indice = np.linspace(start_frame_ind, end_frame_ind - 1, self.num_frames, dtype=int)
            video = vframes[frame_indice]
            video = self.transform(video)  # T C H W
        return {"video": video, "text": text}

视频帧处理与增强

Bucketeer类实现了多尺度视频帧处理，通过动态调整裁剪和调整大小的策略，确保不同分辨率的视频能够统一处理，提高模型训练的稳定性和效率。

文本数据清洗与标准化

文本数据处理

在base.py中，MiniSora实现了文本数据的清洗和标准化。通过get_caption函数，可以对文本进行过滤和选择，确保输入模型的文本数据质量。

# 示例代码片段来自base.py
def get_caption(oc, c, p_og=0.05):  # cog_contexual, cog_caption
    if p_og > 0 and np.random.rand() < p_og and len(oc) > 0:
        return identity(oc)
    else:
        return identity(c)

文本嵌入与编码

clip_text_emb.py提供了CLIP文本嵌入功能，将文本转换为模型可理解的向量表示。这一步骤是连接文本与视频数据的关键，直接影响多模态模型的性能。

数据处理全流程示例

数据加载与预处理

以下是使用MiniSora处理InternVid-10M数据集的基本流程：

使用preprocess.py生成数据集CSV文件。
配置train.py中的数据路径和预处理参数。
调用DataCore类初始化数据加载器。
使用video_utils.py中的变换对视频帧进行处理。
通过clip_text_emb.py处理文本数据。

分布式训练数据准备

train.py中的代码展示了如何使用分布式数据采样器，确保在多GPU环境下数据的高效加载和处理。

# 示例代码片段来自train.py
dataset = DatasetFromCSV(
    args.data_path,
    transform=get_transforms_video(args.image_size),
)
dataloader = prepare_dataloader(
    dataset,
    batch_size=args.batch_size,
    shuffle=True,
    pg_manager=pg_manager,
)

总结与展望

通过MiniSora提供的工具和流程，我们可以高效处理InternVid-10M这样的大规模视频文本数据集。从数据预处理、清洗到标准化，MiniSora提供了一站式解决方案，大大降低了千万级数据处理的门槛。

未来，MiniSora将继续优化数据处理流程，提升处理速度和数据质量，为多模态模型训练提供更强有力的支持。如果你对项目感兴趣，可以参考项目教程和官方文档获取更多信息。

希望本文能帮助你更好地理解和使用MiniSora进行视频文本数据处理。如有任何问题或建议，欢迎在项目GitHub页面提交issue或PR。

点赞、收藏、关注三连，获取更多MiniSora项目的最新动态和使用技巧！下期预告：MiniSora模型训练全流程详解。

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考