IG-VLM 项目安装与配置指南

原创于 2025-04-19 07:07:05 发布 · 679 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

IG-VLM 项目安装与配置指南

IG-VLM 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ig/IG-VLM

1. 项目基础介绍

IG-VLM（Image Grid Vision Language Model）是一个将视频理解问题转化为图像处理问题的开源项目。该项目通过将视频的多个帧组合成一个图像网格，利用单一视觉语言模型（VLM）进行处理，从而避免了需要视频数据训练的复杂步骤。这种方法在零样本视频问答任务中表现出色。项目主要使用 Python 编程语言实现。

2. 关键技术和框架

视觉语言模型（VLM）: 该项目使用预训练的视觉语言模型来处理图像网格，能够理解图像内容并生成相应的文本描述。
图像处理: 视频被转换为图像网格，这一步需要用到图像处理技术。
PyTorch: 一个流行的深度学习框架，用于模型的训练和推理。
Transformers: 由 Hugging Face 开发的库，提供了大量预训练的模型和简单的API接口，用于处理自然语言任务。

3. 安装和配置

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统满足以下要求：

Python 3.6 或更高版本
pip（Python 包管理器）
CUDA（如果使用 GPU 进行加速）

安装步骤

克隆项目仓库

打开终端或命令提示符，运行以下命令克隆项目仓库：
```
git clone https://github.com/imagegridworth/IG-VLM.git
cd IG-VLM
```
安装依赖

使用 pip 安装项目所需的依赖，运行以下命令：
```
pip install -r requirements.txt
```
准备数据

根据项目要求准备数据集，数据集应该包括视频文件和相应的问答对。问答对应该按照项目要求的格式整理成 CSV 文件。
运行示例代码

在准备好数据后，可以运行示例代码来进行模型的推理。以下是一个运行示例代码的命令：
```
python eval_llava_openended.py --path_qa_pair_csv ./data/open_ended_qa/ActivityNet_QA.csv --path_video /data/activitynet/videos/%s.mp4 --path_result ./result_activitynet/ --llm_size 7b
```
请根据您的实际数据路径和模型需求调整命令参数。