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wendell0218/equiav
equiav is a machine learning model from wendell0218. Use it for the machine learning task on the model card, and read the license before you ship it in a product.
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Updated Dec 4, 2025
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From the Hugging Face model README
1. 克隆仓库
首先,克隆本项目的 Git 仓库:
2. 下载预训练权重
您需要下载两个预训练模型权重文件,并将它们放置在指定位置。
MAE 权重:
./pretrained_weights/mae_pretrain_vit_base.pth
(请确保 pretrained_weights 目录存在)EquiAV 权重:
./EquiAV_pretrained.pth
(放置在项目根目录)3. 准备视频数据
.mp4 视频文件。/root/autodl-tmp/EquiAV/data_right1. 运行视频预处理 (process_video.py)
此脚本用于从您的 MP4 视频中提取帧。
运行命令:
python ./process_video.py
[!] 重要: 在运行之前,您必须打开并修改 ./process_video.py 文件中的配置路径:
# 1. mp4 文件所在的目录
SOURCE_DIR = '/root/autodl-tmp/EquiAV/data_right'
# 2. 存储提取的帧的目录
TARGET_DIR = '/root/autodl-tmp/right_frames'
# 3. 每个视频提取的帧数 (根据 EquiAV 论文)
NUM_FRAMES = 10
2. 运行匹配度判断 (judg.py)
此脚本将加载提取的帧和视频,使用 EquiAV 模型计算匹配分数,并将结果保存为 .json 文件。
运行命令:
python ./judg.py
[!] 重要: 在运行之前,您必须打开并修改 ./judg.py 文件中的配置:
# 包含 _frames 目录的路径,也是 .json 文件的输出路径
FRAME_DATA_DIR = '/root/autodl-tmp/right_frames'
# 包含 .mp4 文件的源目录 (将进行递归搜索)
VIDEO_SOURCE_DIR = '/root/autodl-tmp/EquiAV/data_right'
# 你的模型 .pth 文件路径
MODEL_PATH = '/root/autodl-tmp/EquiAV/EquiAV_pretrained.pth'
# [!] 关键:运行时的批处理大小。
RUN_BATCH_SIZE = 1 # 如果显存不足 (OOM),请减小此值
# [!] 预处理脚本使用的帧目录后缀
FRAME_DIR_SUFFIX_FROM_PREPROCESS = '_frames'