关于人工智能:5-分钟实现视频检索基于内容理解无需任何标签

Notebook 教程：text-video retrieval

「视频检索」工作就是输出一段文本，检索出最合乎文本形容的视频 。随着各类视频平台的衰亡和火爆，网络上视频的数量出现井喷式增长，「视频检索」成为人们高效查找视频的一项新需要。传统的视频检索通常要求视频带有额定的文字标签，通过匹配查问语句的关键词与视频标签实现检索。这一计划存在一个很大的缺点，因为不足对语义的了解，该零碎高度依赖关键词和视频标签，与真正的内容匹配存在差距。随着深度学习在计算机视觉和自然语言畛域上的高速倒退，「视频文本跨模态检索」可能了解文字和视频的内容，从而实现视频与文本之间的匹配。相比传统办法，基于内容了解的视频检索也更加靠近人类的思考逻辑。目前 支流的实际办法是将视频和文本编码成特征向量 ，因为含意相近的向量在空间中的地位也是相近的，咱们能够 通过计算向量之间的类似度实现文本 - 视频跨模态检索工作。

视频作为一种非结构化数据，其类型丰盛、信息量简单、解决门槛较高。而视频与文本又各属不同类型的数据，解决这种跨模态的工作具备肯定的难度。在本文中，借助专门解决非结构化数据的工具，如向量数据库 Milvus 和提供向量数据 ETL 框架的 Towhee，咱们能够轻松地利用针对「视频 - 文本」跨模态工作的深度学习网络（例如 CLIP4Clip）搭建一个“了解”内容的视频检索系统！

「视频检索」服务 demo

在这篇文章中，咱们将会应用 Milvus 和 Towhee 搭建一个基于内容了解的「视频检索」服务！

在开始之前，咱们须要装置相干的工具包，咱们用到了以下工具：

Towhee：用于构建模型推理流水线的框架，对于老手十分敌对。
Milvus：用于存储向量并创立索引的数据库，简略好上手。
Gradio：轻量级的机器学习 Demo 构建工具。
Pillow：图像处理罕用的 Python 库。
```
python -m pip install -q pymilvus towhee towhee.models pillow ipython gradio
```
数据集筹备

咱们在这里选用了 MSR-VTT (Microsoft Research Video to Text) 数据集的局部数据（1000 个）。MSR-VTT 是一个公开的视频形容数据集，由 10000 个视频片段与对应的文本形容组成。
你能够抉择从 google drive 或者通过以下代码下载和解压数据，解压后的数据包含了以下几个局部：
test_1k_compress: MSR-VTT-1kA 数据集中 1000 个压缩的测试视频。

MSRVTT_JSFUSION_test.csv: 一个 csv 文件，其中重要信息包含每个视频的 id（video_id）、视频门路（video_path）、文字描述（sentence）。

curl -L https://github.com/towhee-io/examples/releases/download/data/text_video_search.zip -O
unzip -q -o text_video_search.zip

你能够通过扭转以下代码中的 sample_num 抉择应用更少的测试数据。咱们简略提取和查看一下 csv 文件中蕴含的信息：

import pandas as pd
import os

raw_video_path = './test_1k_compress' # 1k test video path.
test_csv_path = './MSRVTT_JSFUSION_test.csv' # 1k video caption csv.

test_sample_csv_path = './MSRVTT_JSFUSION_test_sample.csv'

sample_num = 1000 # you can change this sample_num to be smaller, so that this notebook will be faster.
test_df = pd.read_csv(test_csv_path)
print('length of all test set is {}'.format(len(test_df)))
sample_df = test_df.sample(sample_num, random_state=42)

sample_df['video_path'] = sample_df.apply(lambda x:os.path.join(raw_video_path, x['video_id']) + '.mp4', axis=1)

sample_df.to_csv(test_sample_csv_path)
print('random sample {} examples'.format(sample_num))

df = pd.read_csv(test_sample_csv_path)

df[['video_id', 'video_path', 'sentence']].head()

与「图像形容」、「以文搜图」等跨模态工作的原理相似，基于内容了解的「视频检索」通过 选取视频剪辑中的关键帧，将其转换成能表白该视频的特征向量。为了节俭资源和不便察看，咱们先能够抉择将视频转换为 GIF 动图：

from IPython import display
from pathlib import Path
import towhee
from PIL import Image

def display_gif(video_path_list, text_list):
  html = ''
  for video_path, text in zip(video_path_list, text_list):
      html_line = '<img src="{}"> {} <br/>'.format(video_path, text)
      html += html_line
  return display.HTML(html)

  
def convert_video2gif(video_path, output_gif_path, num_samples=16):
  frames = (towhee.glob(video_path)
            .video_decode.ffmpeg(sample_type='uniform_temporal_subsample', args={'num_samples': num_samples})
            .to_list()[0]
  )
  imgs = [Image.fromarray(frame) for frame in frames]
  imgs[0].save(fp=output_gif_path, format='GIF', append_images=imgs[1:], save_all=True, loop=0)


def display_gifs_from_video(video_path_list, text_list, tmpdirname = './tmp_gifs'):
  Path(tmpdirname).mkdir(exist_ok=True)
  gif_path_list = []
  for video_path in video_path_list:
      video_name = str(Path(video_path).name).split('.')[0]
      gif_path = Path(tmpdirname) / (video_name + '.gif')
      convert_video2gif(video_path, gif_path)
      gif_path_list.append(gif_path)
  return display_gif(gif_path_list, text_list)

让咱们看几个数据集中的视频 - 文本对：

# sample_show_df = sample_df.sample(5, random_state=42)
sample_show_df = sample_df[:5]
video_path_list = sample_show_df['video_path'].to_list()
text_list = sample_show_df['sentence'].to_list()
tmpdirname = './tmp_gifs'
display_gifs_from_video(video_path_list, text_list, tmpdirname=tmpdirname)

a girl wearing red top and black trouser is putting a sweater on a dog

young people sit around the edges of a room clapping and raising their arms while others dance in the center during a party

a person is using a phone

在创立 Milvus 之前，请确保你曾经装置并启动了 Milvus。Milvus 是解决非结构化数据的好手，它能在后续的类似度检索和近邻搜寻中施展至关重要的作用。咱们须要利用 Milvus 服务中创立一个汇合（Collection）用于存储和检索向量，该汇合蕴含两列：id 和 embedding，其中 id 是汇合的主键。另外，为了减速检索，咱们能够基于 embedding 创立 IVF_FLAT 索引（索引的参数 `"nlist":2048）。同时，咱们抉择 L2 欧式间隔掂量向量之间的类似度（间隔越小示意越相近）：

from pymilvus import connections, FieldSchema, CollectionSchema, DataType, Collection, utility

connections.connect(host='127.0.0.1', port='19530')

def create_milvus_collection(collection_name, dim):
    if utility.has_collection(collection_name):
        utility.drop_collection(collection_name)
    
    fields = [FieldSchema(name='id', dtype=DataType.INT64, descrition='ids', is_primary=True, auto_id=False),
    FieldSchema(name='embedding', dtype=DataType.FLOAT_VECTOR, descrition='embedding vectors', dim=dim)
    ]
    schema = CollectionSchema(fields=fields, description='video retrieval')
    collection = Collection(name=collection_name, schema=schema)

    # create IVF_FLAT index for collection.
    index_params = {
        'metric_type':'L2', #IP
        'index_type':"IVF_FLAT",
        'params':{"nlist":2048}
    }
    collection.create_index(field_name="embedding", index_params=index_params)
    return collection

collection = create_milvus_collection('text_video_retrieval', 512)

本文教学的「视频检索」零碎次要蕴含数据插入和检索两个局部。首先，咱们将视频库里的所有视频转换成一个向量并存入数据库（Milvus 汇合）中。当数据库筹备实现后，该零碎就能够实现检索服务。检索过程会将查问语句转换成一个向量，而后在数据库中找到与其最相近的视频向量，最终通过视频向量的 id 返回其对应的理论视频。

为了将视频与文本转换成向量，咱们须要一个视频 - 文本跨模态的神经网络模型用于提取特色。Towhee 提供了一系列简略又好用的 API，以供咱们能够更便捷地操作数据处理的算子和流水线。这里咱们选用了 towhee clip4clip 算子将视频库里的所有视频转换成向量，并插入当时筹备好的 Milvus 汇合中。该算子不仅提供了预训练的 CLIP4Clip 提取特色，还蕴含了后处理工作（比方池化、维度解决、转数据格式），可能通过几行代码轻松提取向量。

为了减速算子与预训练模型的下载，在运行 clip4clip 算子之前，请确保你曾经装置了 git 和 git-lfs（如果已装置请跳过）：

sudo apt-get install git & git-lfs
git lfs install

import os
import towhee

device = 'cuda:0'
# device = 'cpu'

# For the first time you run this line, 
# it will take some time 
# because towhee will download operator with weights on backend.
dc = (towhee.read_csv(test_sample_csv_path).unstream()
      .runas_op['video_id', 'id'](func=lambda x: int(x[-4:]))
      .video_decode.ffmpeg['video_path', 'frames'](sample_type='uniform_temporal_subsample', args={'num_samples': 12}) \
      .runas_op['frames', 'frames'](func=lambda x: [y for y in x]) \
      .video_text_embedding.clip4clip['frames', 'vec'](model_name='clip_vit_b32', modality='video', device=device) \
      .to_milvus['id', 'vec'](collection=collection, batch=30)
)

Wall time: 1min 19s
查看数据库汇合能够看到共有 1000 条向量，通过 Towhee 提供的接口还能够查看各个数据之间的对应关系：

print('Total number of inserted data is {}.'.format(collection.num_entities))
dc.select['video_id', 'id', 'vec']().show()

Total number of inserted data is 1000.

咱们在这里对下面的代码做一些接口阐明：

towhee.read_csv(test_sample_csv_path)：读取 csv 文件中的数据。
.runas_op['video_id', 'id'](func=lambda x: int(x[-4:]))：取每一行数据的 video_id 列最初 4 个数据作为 id 列的数据，并转换其数据类型为 int。
.video_decode.ffmpeg and runas_op：对立对视频进行二次采样，而后失去一串视频图像列表，作为 clip4clip 模型的输出。
.video_text_embedding.clip4clip['frames', 'vec'](model_name='clip_vit_b32', modality='video')：从视频中采样的图像帧中提取 Embedding 特征向量，而后在工夫维度上均匀池化它们。
.to_milvus['id', 'vec'](collection=collection, batch=30)：将向量 30 个一批插入 Milvus 汇合中。

零碎评估

咱们曾经胜利实现了「视频检索」服务的外围性能，接下来能够依据不同指标评估检索引擎。在本节中，咱们将应用 recall@topk 评估咱们的「视频文本检索」服务的性能：

Recall@topk 是在 top k 个后果的“查全率”。比方，共有 5 个指标后果，Recall@top10 为 40% 则示意前十个后果中找到了 2（5*40%）个指标后果。本案例中每次只有一个指标后果，因而 Recall@topk 同时也意味着准确率（Accuracy）。

dc = (towhee.read_csv(test_sample_csv_path).unstream()
      .video_text_embedding.clip4clip['sentence','text_vec'](model_name='clip_vit_b32', modality='text', device=device)
      .milvus_search['text_vec', 'top10_raw_res'](collection=collection, limit=10)
      .runas_op['video_id', 'ground_truth'](func=lambda x : [int(x[-4:])])
      .runas_op['top10_raw_res', 'top1'](func=lambda res: [x.id for i, x in enumerate(res) if i < 1])
      .runas_op['top10_raw_res', 'top5'](func=lambda res: [x.id for i, x in enumerate(res) if i < 5])
      .runas_op['top10_raw_res', 'top10'](func=lambda res: [x.id for i, x in enumerate(res) if i < 10])
)

咱们别离返回 top 1 个、top 5 个和 top 10 个预测后果，并查看别离对应的评估后果：

dc.select['video_id', 'sentence', 'ground_truth', 'top10_raw_res', 'top1', 'top5', 'top10']().show()
# dc.show()

benchmark = (dc.with_metrics(['mean_hit_ratio',]) \
        .evaluate['ground_truth', 'top1'](name='recall_at_1') \
        .evaluate['ground_truth', 'top5'](name='recall_at_5') \
        .evaluate['ground_truth', 'top10'](name='recall_at_10') \
        .report())

这些评估后果与 CLIP4Clip 论文原文中的评估分数非常靠近，咱们能够置信这次搭建的「视频检索」服务性能达标了！

CLIP4Clip 原文中的评估分数

为了更不便地应用这个「视频检索」服务，咱们能够借助 Gradio 来部署一个可交互的在线可玩 Demo。

首先，咱们应用 Towhee 将查问过程包装成一个函数：

milvus_search_function = (api.video_text_embedding.clip4clip(model_name='clip_vit_b32', modality='text', device=device)
            .milvus_search(collection=collection, limit=show_num)
            .runas_op(func=lambda res: [os.path.join(raw_video_path, 'video' + str(x.id) + '.mp4') for x in res])
            .as_function())

而后，咱们基于 Gradio 创立一个 demo 程序：

import gradio

interface = gradio.Interface(milvus_search_function, 
                             inputs=[gradio.Textbox()],
                             outputs=[gradio.Video(format='mp4') for _ in range(show_num)]
                            )

interface.launch(inline=True, share=True)

Gradio 启动服务后，会提供了 URL 供在线拜访：

点击这个 URL 链接，就会跳转到「视频检索」服务的交互界面。输出你想要搜寻的文本形容，即找到视频库中最合乎该形容的视频。例如，咱们输出 “a man is cooking”（一个男人正在做饭）即可失去：

在明天的这篇文章中，咱们构建了一个简略的基于内容了解的「视频检索」零碎。这个零碎与之前的「以文搜图」相似，输出一段文字便可找到最合乎形容的视频。

面对「视频 - 文本」检索这样的跨模态工作，咱们应用提供向量数据 ETL 框架的 Towhee 获取视频和文本的 Embedding 向量，而后在向量数据库 Milvus 中创立了向量索引，实现视频到文本之间的对应，最初通过类似度检索实现了从文本到视频的跨模态检索工作。

通过对模型进行评估，咱们的模型得分与 CLIP4Clip 原论文中的分数非常靠近，能够说，Milvus 和 Towhee 能够让咱们轻松地搭建了一个性能达标的「视频文本检索」服务！

最初，咱们利用 Gradio 将咱们的模型包装成一个能够交互的 demo，不便咱们在利用层面上操作跨模态检索工作。

之后的「5 分钟」系列还会介绍更多丰盛精彩的用 Milvus 和 Towhee 解决非结构化数据的 AI 业务零碎搭建流程哦！请继续关注咱们，感兴趣的敌人能够跟着一起入手试试！

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装置相干工具包

数据集筹备

创立 Milvus 汇合

提取特色，导入向量

零碎评估

在线 Demo

总结

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