PDVC 项目使用教程

PDVC 项目使用教程

PDVC End-to-End Dense Video Captioning with Parallel Decoding (ICCV 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pd/PDVC

1. 项目介绍

PDVC（Parallel Decoding Video Captioning）是一个用于端到端密集视频字幕生成的开源项目。该项目通过并行解码的方式，将密集视频字幕生成任务转化为一个集合预测任务。PDVC 支持两个主要任务：密集视频字幕生成和视频段落字幕生成，并且支持两个数据集：ActivityNet Captions 和 YouCook2。

PDVC 的主要特点包括：

• 支持多种视频特征（C3D、TSN、TSP）。
• 提供预训练模型，可以直接用于生成视频字幕。
• 支持中文和其他非英语语言的字幕生成。
• 提供可视化工具，可以直接在视频中嵌入生成的字幕。

2. 项目快速启动

环境准备

确保你的环境满足以下要求：

• Linux 系统
• GCC >= 5.4
• CUDA >= 9.2
• Python >= 3.7
• PyTorch >= 1.5.1

克隆项目

首先，克隆 PDVC 项目到本地：

git clone --recursive https://github.com/ttengwang/PDVC.git
cd PDVC

创建虚拟环境

使用 Conda 创建并激活虚拟环境：

conda create -n PDVC python=3.7
source activate PDVC
conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 cudatoolkit=10.1 -c pytorch
pip install -r requirement.txt

编译 Deformable Attention 层

编译 Deformable Attention 层：

cd pdvc/ops
sh make.sh

运行 PDVC 进行视频字幕生成

下载预训练模型并将其放置在 save/ 目录下，然后运行以下命令生成视频字幕：

video_folder=visualization/videos
output_folder=visualization/output
pdvc_model_path=save/anet_tsp_pdvc/model-best.pth
output_language=en

bash test_and_visualize.sh $video_folder $output_folder $pdvc_model_path $output_language

生成的字幕将嵌入到视频中，并保存到 output_folder 目录下。

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

PDVC 可以广泛应用于以下场景：

• 视频内容分析：自动生成视频内容的字幕，帮助理解视频内容。
• 视频搜索：通过生成的字幕，提高视频搜索的准确性。
• 视频翻译：将视频内容翻译成多种语言，方便跨语言传播。

最佳实践

• 数据集选择：根据任务需求选择合适的数据集（ActivityNet Captions 或 YouCook2）。
• 模型选择：根据视频特征选择合适的预训练模型（C3D、TSN、TSP）。
• 多语言支持：通过设置 output_language 参数，生成不同语言的字幕。

4. 典型生态项目

PDVC 作为一个视频字幕生成工具，可以与其他视频处理和分析工具结合使用，形成完整的视频处理生态系统。以下是一些典型的生态项目：

• FFmpeg：用于视频的编码、解码和处理。
• OpenCV：用于视频的图像处理和分析。
• PyTorch：用于深度学习模型的训练和推理。
• TensorFlow：用于深度学习模型的训练和推理。

通过结合这些工具，可以构建更加复杂的视频处理和分析系统。

PDVC End-to-End Dense Video Captioning with Parallel Decoding (ICCV 2021) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pd/PDVC