《VATIC视频标注工具:安装与使用指南》
在现代计算机视觉研究中,视频标注工具是不可或缺的资源。它们帮助我们构建大量、低成本的视频数据集,进而训练出更为精确的机器学习模型。VATIC(Video Annotation Tool for Irvine, California)就是这样一款优秀的在线视频标注工具,它通过众包的方式将工作分散到亚马逊的Mechanical Turk平台。以下是关于如何安装和使用VATIC的详细指南。
安装前准备
在开始安装VATIC之前,请确保您的系统满足以下要求:
- 操作系统:VATIC已在Ubuntu系统上进行了测试,但理论上应适用于任何操作系统。
- 硬件要求:确保您的计算机有足够的处理能力和内存来处理视频标注任务。
- 必备软件:Apache 2.2 HTTP服务器和MySQL数据库是安装VATIC所必需的。
安装步骤
-
下载VATIC
从以下地址下载VATIC安装脚本:
$ wget http://mit.edu/vondrick/vatic/vatic-install.sh $ chmod +x vatic-install.sh $ ./vatic-install.sh $ cd vatic -
配置HTTP服务器
打开Apache配置文件(在Ubuntu系统中为
/etc/apache2/sites-enabled/000-default),并根据您的域名和VATIC的路径进行相应的配置。 -
配置数据库
创建一个专门用于VATIC的数据库:
$ mysql -u root mysql> create database vatic; -
初始化VATIC
在VATIC目录中,复制
config.py-example到config.py,并按照您的需求配置其中的变量。然后,初始化数据库:$ turkic setup --database -
重启Apache服务器
在配置更改后,重启Apache以使更改生效:
$ sudo apache2ctl graceful
基本使用方法
-
提取视频帧
VATIC要求视频被提取为JPEG格式的帧。您可以使用以下命令自动执行此操作:
$ mkdir /path/to/output/directory $ turkic extract /path/to/video.mp4 /path/to/output/directory -
加载视频
在提取帧后,您可以使用以下命令将视频加载到VATIC中进行标注:
$ turkic load identifier /path/to/output/directory Label1 Label2 LabelN其中,
identifier是您将用来引用此视频的唯一字符串,/path/to/output/directory是包含帧的目录,LabelX是您希望标注的类别标签。 -
标注视频
在加载视频后,您可以按照提示进行标注。VATIC会将视频分成几个小段,以便标注。
结论
通过上述步骤,您应该能够成功安装并开始使用VATIC。如果您在安装或使用过程中遇到任何问题,可以查阅VATIC的官方文档或寻求社区的帮助。实践是学习的关键,因此我们鼓励您尽快开始标注自己的视频数据集。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00