随着卷积神经网络（CNNs）和变换器（Transformers）的快速发展，视频识别系统的准确性和效率得到了显著提升。然而，传统方法常常受限于封闭集学习范式，这限制了它们在现实世界场景中适应新出现类别的能力。为了应对传统视频识别方法面临的长期挑战，一种名为X-CLIP的开创性和变革性模型应运而生。
在这篇全面的探索中，将深入X-CLIP的革命性能力。将剖析其核心架构，揭示其卓越性能背后的复杂机制。此外，将重点介绍其非凡的零/少样本迁移学习能力，展示它如何正在改变AI驱动的视频分析格局。
加入这次启迪性的探索，揭开X-CLIP的全部能力及其对视频识别和人工智能未来的重要影响。
理解跨模态预训练在视频识别中的重要性。
探索X-CLIP的架构和组件，以实现有效的视频分析。
学习如何使用X-CLIP进行零样本视频分类任务。
深入了解利用语言-图像模型进行视频理解的好处和影响。
什么是X-CLIP？
模型概述
视频编码器架构
文本编码器与视频特定提示
零样本视频分类
零样本分类
X-CLIP如何实现这一卓越成就？
X-CLIP是一个尖端模型，它不仅仅是一个增量改进，而是代表了如何接近视频理解的范式转变。它基于对比语言-图像预训练的原则，这是一种将自然语言处理和视觉感知协同整合的复杂技术。
X-CLIP的到来标志着视频识别的重大进步，提供了一种超越传统方法的全面方法。其独特的架构和创新方法使其能够在视频分析任务中实现无与伦比的准确性。此外，X-CLIP的与众不同之处在于其能够无缝适应新的和多样化的视频类别，即使在训练数据有限的情况下也是如此。
与依赖于带有独热标签的监督特征嵌入的传统视频识别方法不同，X-CLIP利用文本作为监督，提供更丰富的语义信息。该方法涉及同时训练视频编码器和文本编码器，以有效对齐视频和文本表示。
X-CLIP不是从零开始构建一个新的视频-文本模型，而是在现有的语言-图像模型的基础上进行构建，通过视频时间建模和视频自适应文本提示来增强它们。这种策略最大化了大规模预训练模型的利用，同时将它们从图像到视频的强大泛化能力无缝转移。
X-CLIP的视频编码器的核心在于其创新设计，由两个主要组件组成：跨帧通信变换器和多帧集成变换器。这些变换器协同工作，从视频帧中捕获全局空间和时间信息，实现高效的表示学习。
跨帧通信变换器促进帧之间的信息交换，允许在整个视频中抽象和传递视觉信息。这是通过一个复杂的注意力机制实现的，该机制有效地模拟了时空依赖性。
X-CLIP的文本编码器增加了一个视频特定的提示方案，通过视频的上下文信息增强文本表示。与通常无法提高性能的手动提示设计不同，X-CLIP的可学习提示机制动态生成针对每个视频内容量身定制的文本表示。
通过利用视频内容和文本嵌入之间的协同作用，它增强了文本提示的区分能力，实现了更准确、更有上下文意识的视频识别。
首先，安装🤗 Transformers，record，和Pytube。
!pip install -q git+https://github.com/huggingface/transformers.git
!pip install -q pytube decord
加载视频，可以提供任何喜欢的YouTube视频！只需提供URL🙂。
from pytube import YouTube
youtube_url = 'https://youtu.be/VMj-3S1tku0'
yt = YouTube(youtube_url)
streams = yt.streams.filter(file_extension='mp4')
print(streams)
print(len(streams))
file_path = streams[0].download()
X-CLIP模型期望为给定视频提供32帧。让采样它们：
from decord import VideoReader, cpu
import torch
import numpy as np
from huggingface_hub import hf_hub_download
np.random.seed(0)
def sample_frame_indices(clip_len, frame_sample_rate, seg_len):
converted_len = int(clip_len * frame_sample_rate)
end_idx = np.random.randint(converted_len, seg_len)
start_idx = end_idx - converted_len
indices = np.linspace(start_idx, end_idx, num=clip_len)
indices = np.clip(indices, start_idx, end_idx - 1).astype(np.int64)
return indices
videoreader = VideoReader(file_path, num_threads=1, ctx=cpu(0))
# sample 32 frames
videoreader.seek(0)
indices = sample_frame_indices(clip_len=32, frame_sample_rate=4, seg_len=len(videoreader))
video = videoreader.get_batch(indices).asnumpy()
让可视化第一帧！
from PIL import Image
Image.fromarray(video[0])
可视化32帧
import matplotlib.pyplot as plt
# Visualize 32 frames
fig, axs = plt.subplots(4, 8, figsize=(16, 8))
fig.suptitle('Sampled Frames from Video')
axs = axs.flatten()
for i in range(32):
axs[i].imshow(video[i])
axs[i].axis('off')
plt.tight_layout()
plt.savefig('Frames')
plt.show()
加载X-CLIP模型，以及其处理器。
from transformers import XCLIPProcessor, XCLIPModel
model_name = "microsoft/xclip-base-patch16-zero-shot"
processor = XCLIPProcessor.from_pretrained(model_name)
model = XCLIPModel.from_pretrained(model_name)
X-CLIP的使用与CLIP相同：可以给它提供一堆文本，模型会确定哪些文本最适合视频。
import torch
input_text=["编程课程", "吃意大利面", "踢足球"]
inputs = processor(text=input_text, videos=list(video), return_tensors="pt", padding=True)
# forward pass
with torch.no_grad():
outputs = model(**inputs)
probs = outputs.logits_per_video.softmax(dim=1)
probs
max_prob=torch.argmax(probs)
print(f'Video is about : {input_text[max_prob]}')
X-CLIP结合语言和视觉信息，增强视频识别。
其跨帧通信变换器和视频特定提示方案提高了表示学习。
X-CLIP的零样本分类展示了其对新类别的适应性。
它利用大规模数据集的预训练，实现稳健且有上下文意识的视频分析。
Q1. 什么是X-CLIP？
A. X-CLIP模型集成了语言理解和视觉感知，用于视频识别任务。