PaddleHub视频分析：分类/跟踪/编辑模型实战
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleHub 在当今数字化时代，视频内容无处不在，从社交媒体分享到专业影视制作，视频处理的需求日益增长。PaddleHub作为基于PaddlePaddle的优秀预训练模型工具包，提供了丰富的视频分析能力，涵盖分类、跟踪和编辑等多个方面。本文将带您深入了解PaddleHub视频分析相关模型，并通过实战案例展示如何运用这些模型解决实际问题。
视频分类：精准识别视频内容
视频分类是视频分析的基础任务，它能够自动识别视频的主题和内容，为视频检索、推荐等应用提供支持。PaddleHub中的videotag_tsn_lstm模型是一款性能出色的视频分类模型。
模型介绍
videotag_tsn_lstm是一个基于千万短视频预训练的视频分类模型，可直接预测短视频的中文标签。模型分为视频特征抽取和序列建模两个阶段，前者使用TSN网络提取视频特征，后者基于前者输出使用AttentionLSTM网络进行序列建模实现分类。该模型基于百度实际短视频场景中的大规模数据训练得到，在实际业务中取得89.9%的Top-1精度，同时具有良好的泛化能力，适用于多种短视频中文标签分类场景。模型详情可查看modules/video/classification/videotag_tsn_lstm/README.md。
安装与预测
安装该模型非常简单，只需执行以下命令：
$ hub install videotag_tsn_lstm
如果在安装过程中遇到问题，可以参考官方文档：零基础windows安装、零基础Linux安装、零基础MacOS安装。
通过命令行预测的方式如下：
hub run videotag_tsn_lstm --input_path 1.mp4 --use_gpu False
也可以通过Python代码进行预测，示例如下：
import paddlehub as hub
videotag = hub.Module(name="videotag_tsn_lstm")
# execute predict and print the result
results = videotag.classify(paths=["1.mp4","2.mp4"], use_gpu=False) # 示例文件请在上方下载
print(results)
#[{'path': '1.mp4', 'prediction': {'训练': 0.9771281480789185, '蹲': 0.9389840960502625, '杠铃': 0.8554490804672241, '健身房': 0.8479971885681152}}, {'path': '2.mp4', 'prediction': {'舞蹈': 0.8504238724708557}}]
视频多目标跟踪：实时追踪动态目标
在视频监控、自动驾驶等场景中，对多个目标进行实时跟踪至关重要。PaddleHub的fairmot_dla34模型能够实现高效准确的多目标跟踪。
模型介绍
FairMOT以Anchor Free的CenterNet检测器为基础，克服了Anchor-Based的检测框架中anchor和特征不对齐问题，深浅层特征融合使得检测和ReID任务各自获得所需要的特征，并且使用低维度ReID特征，提出了一种由两个同质分支组成的简单baseline来预测像素级目标得分和ReID特征，实现了两个任务之间的公平性，并获得了更高水平的实时多目标跟踪精度。模型详情可查看modules/video/multiple_object_tracking/fairmot_dla34/README.md。
样例效果展示
样例结果示例：
安装与预测
安装命令如下：
$ hub install fairmot_dla34
在windows下安装，由于paddledet package会依赖cython-bbox以及pycocotools，这两个包需要windows用户提前装好，可参考cython-bbox安装和pycocotools安装。
命令行预测方式：
# Read from a video file
$ hub run fairmot_dla34 --video_stream "/PATH/TO/VIDEO"
Python代码预测示例：
import paddlehub as hub
tracker = hub.Module(name="fairmot_dla34")
# Read from a video file
tracker.tracking('/PATH/TO/VIDEO', output_dir='mot_result', visualization=True,
draw_threshold=0.5, use_gpu=False)
# or read from a image stream
# with tracker.stream_mode(output_dir='image_stream_output', visualization=True, draw_threshold=0.5, use_gpu=True):
# tracker.predict([images])
视频编辑：打造奇幻视觉效果
视频编辑能够让普通视频变得更加精彩，PaddleHub的SkyAR模型为视频编辑带来了全新的可能，它可以实现视频中天空的置换与协调。
模型介绍
SkyAR是一种用于视频中天空置换与协调的视觉方法，主要由三个核心组成：天空抠图网络、运动估计和图像融合。通过该模型，可以轻松将视频中的天空替换成各种奇幻的效果，如木星、雨天、银河等。模型详情可查看modules/video/Video_editing/SkyAR/README.md。
应用效果展示
样例结果示例丰富多样，以下为部分效果展示：
- 原始视频：
- 木星：
- 雨天：
- 银河：
安装与预测
安装命令：
$hub install SkyAR
Python代码预测示例：
import paddlehub as hub
model = hub.Module(name='SkyAR')
model.MagicSky(
video_path="/PATH/TO/VIDEO",
save_path="/PATH/TO/SAVE/RESULT"
)
该模型提供了丰富的参数，可以根据需求自定义天空效果，如设置是否下雨、是否开启光晕效果等。
通过PaddleHub的视频分类、多目标跟踪和视频编辑模型，我们可以轻松实现各种复杂的视频分析任务。无论是对视频内容进行分类标注，还是对动态目标进行实时追踪，亦或是打造奇幻的视频视觉效果，PaddleHub都能提供强大的支持。希望本文能够帮助您更好地了解和运用PaddleHub的视频分析能力，创造出更多精彩的应用。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
