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clifs

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自然语言视频帧内容搜索系统

CLIFS利用OpenAI的CLIP模型，通过自然语言在视频中搜索匹配的帧内容。项目通过提取视频帧特征并与文本查询特征进行相似性匹配，返回结果。Django构建的搜索引擎界面支持自定义视频文件的索引和搜索。

CLIFSOpenAI's CLIPdjango视频内容搜索图像编码器Github开源项目
访问官网GitHub

项目介绍：CLIFS

项目概述

CLIFS（对比语言-图像取证搜索）项目旨在通过视频中提取的帧实现相关文本内容的搜索。这一概念验证项目使用了OpenAI的CLIP模型，该模型能够将图像与其对应的文字说明进行匹配，反之亦然。

CLIFS的工作原理是首先通过CLIP的图像编码器从视频帧中提取特征，然后通过CLIP的文本编码器获取搜索查询的特征。随后，通过相似性匹配这些特征，并返回超过设定阈值的最佳匹配结果。为了方便使用，CLIFS项目后端配备了一个运行Django的简单网页服务器，提供了搜索引擎的界面。

使用示例

为了展示此模型的能力，项目提供了一些示例，使用[UrbanTracker数据集]中的Sherbrooke视频进行查询。以下列出了一些搜索样本，每个示例仅展示最佳的图像匹配结果。需要注意的是，该模型在光学字符识别（OCR）方面也表现出色：

查询示例：

  • 一辆带有“odwalla”字样的卡车
    alt text

  • 一辆白色宝马汽车
    alt text

  • 一辆带有“JCN”字样的卡车
    alt text

  • 一位穿蓝色衬衫的骑自行车者
    alt text

  • 一辆蓝色SMART汽车
    alt text

环境搭建及使用步骤

  1. 运行setup.sh脚本以设置文件夹，并可选择下载示例视频文件进行测试：

    ./setup.sh

  2. 将需索引的视频文件置于 data/input 目录下。

  3. 通过docker-compose构建并启动搜索引擎和网页服务器容器：

    docker-compose build && docker-compose up

    若宿主环境具备NVIDIA GPU并已设置docker GPU支持，则可使用支持GPU的docker-compose文件：

    docker-compose build && docker-compose -f docker-compose-gpu.yml up

  4. 一旦data/input目录中的文件特征编码完毕（可以通过日志确认），即可在浏览器中访问127.0.0.1:8000地址进行搜索。

CLIFS项目通过使用先进的图像和文本匹配技术，为视频搜索提供了强大的实现方案，极大地拓展了用户在视频处理和分析中的能力。

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