חדש תמונה, וידאו, קריינות ותמלול בקריאה אחת, בלי להריץ מודל. מנסים בלי שרת

GPT
P

paligemma-tracking

רץ בדפדפן

merveapache-2.02024-05-22

  • gradio

מעלים סרטון וידאו, מקלידים שמות של עצמים ומקבלים מעקב ויזואלי אחריהם לאורך הפריימים. זה מיועד למי שרוצה לבדוק יכולות זיהוי ומעקב בלי להגדיר קוד מקומי.

  • —הורדות בחודש
  • 37לייקים

מה זה

מזינים קובץ וידאו ומקלידים בתיבת הטקסט תוויות מבוקשות שמופרדות בנקודה פסיק. בצד השני מקבלים סרטון חדש שבו העצמים מסומנים ועוקבים אחריהם לאורך התנועה. הדוגמה המובנית מציגה קובץ של חתולים עם התוויות ציפור וחתול, כך שאפשר לראות מיד איך מופרדים כמה מושגים באותו רצף תמונות.

מאחורי הקלעים רץ המודל google/paligemma-3b-mix-448, מודל ראייה ושפה מבית גוגל, יחד עם חבילת supervision לעיבוד המעקב והציור על גבי הווידאו. הקוד משתמש גם ברכיב vae-oid.npz כדי לטפל בחלק מפעולות התמונה. זה שילוב שמנסה לקחת מודל שפה חזותי ולתרגם את ההבנה הטקסטואלית שלו לסימון מטרות נע בתוך הפריימים.

מתאים ל

  • מעקב עצמים פתוח בווידאו

    זיהוי ומעקב אחרי פריטים לפי מילות מפתח חופשיות באנגלית בלי לאמן מודל מראש.

  • בדיקת יכולות PaliGemma

    בחינה מהירה של דיוק המודל על סרטונים אמיתיים ישירות מתוך הדפדפן.

  • השוואת תוויות מרובות

    הפרדה בין מספר עצמים בו זמנית על ידי הזנת תוויות שמופרדות בנקודה פסיק.

איפה זה נופל

ההדגמה מיועדת לקטעים קצרים, וסרטונים ארוכים או כבדים ייקחו המון זמן או ייכשלו במגבלות הזיכרון של השרת. המודל עובד באנגלית, כך שאין טעם להזין תוויות בעברית. בנוסף, מעקב שמבוסס על מודל רב תכליתי פחות מדויק ועקבי לאורך זמן ממערכות מעקב ייעודיות, בייחוד כשיש הסתרות של עצמים.

שאלות
נפוצות

האם השימוש עולה כסף?

לא, הגישה חופשית ופתוחה בדפדפן. אין כאן דרישת תשלום או מנוי כדי לנסות את ההדגמה.

כמה זמן לוקח לעבד סרטון?

הקוד רץ על חומרת zero-a10g, אך ניתוח כל פריים בווידאו דורש חישוב כבד. סרטון קצר ייקח בדרך כלל בין כמה עשרות שניות למספר דקות.

האם אפשר להריץ את זה מקומית?

כן, הקוד מבוסס על ספריות סטנדרטיות כמו transformers ו־gradio, והרישיון הוא apache-2.0. תצטרכו כרטיס מסך מתאים ואת המשקלים של המודל כדי להריץ אצלכם.

איך משתמשים

לוחצים על כפתור השליחה אחרי שמעלים את הווידאו ומגדירים את התוויות. הממשק כולל מד התקדמות מובנה שמבוסס על tqdm, כך שרואים בזמן אמת את קצב העבודה. הכל רץ על מאיץ מסוג zero-a10g, מה שנותן עיבוד סביר לווידאו קצר, אבל ניתוח פריים אחר פריים עם מודל כזה לוקח זמן. אין צורך בהרשמה או התחברות כדי להתחיל.

הרישיון

הקוד מופץ תחת רישיון apache-2.0, שמאפשר שימוש חופשי ושינויים בקוד. הסרטונים שתעלו מעובדים בשרת של Hugging Face בהתאם למדיניות האתר.

  • שימוש מסחרי
  • שינוי הקוד
  • הפצה מחדש
  • שימוש בפטנטים

הרישיון המלא ב־Hugging Face ↗