Video models: Video Diffusion Models

Настройка модели Person с помощью веб-сайта Индексатора видео Azure — Azure Video Indexer

• Статья
• 09/27/2022
• Чтение занимает 7 мин

Важно!

Доступ к функциям идентификации лиц, настройки и распознавания знаменитостей ограничен на основе критериев соответствия и использования для поддержки наших принципов ответственного ИИ. Функции идентификации лиц, настройки и распознавания знаменитостей доступны только для управляемых корпорацией Майкрософт клиентов и партнеров. Используйте форму приема Распознавания лиц, чтобы подать заявку на доступ.

Индексатор видео Azure поддерживает распознавание знаменитостей для видеосодержимого. Функция распознавания знаменитостей охватывает около миллиона лиц на основе часто запрашиваемых источников данных, таких как IMDB, Википедия и влиятельные лица LinkedIn. Подробный обзор см. в статье «Настройка модели пользователя» в Индексаторе видео Azure.

Веб-сайт Индексатора видео Azure можно использовать для изменения лиц, обнаруженных в видео, как описано в этой статье. Кроме того, вы можете использовать интерфейсы API для настройки модели Person, как описано в этой статье.

Централизованное управление моделями Person в вашей учетной записи

1. Чтобы просмотреть, изменить и удалить модели Person в вашей учетной записи, перейдите на веб-сайт Индексатора видео Azure и выполните вход.

2. Нажмите кнопку настройки модели содержимого в левой части страницы.

3. Выберите вкладку «Люди».

   В вашей учетной записи вы увидите модель Person по умолчанию. Она содержит лица, которые вы могли редактировать или изменить в аналитических сведениях о видеороликах, для которых не была указана настраиваемая модель Person во время индексирования.

   Если вы создали другие модели Person, они также будут перечислены на этой странице.

Создание новой модели пользователя

1. Нажмите кнопку + Добавить модель справа.

2. Введите имя модели и нажмите кнопку «Проверить», чтобы сохранить созданную модель. Теперь вы можете добавлять новых людей и лица в эту модель Person.

3. Нажмите кнопку меню и выберите + Добавить человека.

Добавление нового человека в модель Person

Примечание

Индексатор видео Azure позволяет добавлять нескольких пользователей с одинаковым именем в модель Person. Однако рекомендуется присваивать каждому человеку в модели уникальные имена для удобства использования и ясности.

1. Чтобы добавить новое лицо в модель Person, нажмите кнопку списка рядом с моделью, в которую требуется добавить лицо.

2. Выберите в меню элемент

   + Добавить человека.

   Появится всплывающее окно с запросом на указание сведений о человеке. Введите имя человека и нажмите кнопку с «галочкой».

   Затем можно выбрать в проводнике или перетащить изображения лица. Индексатор видео Azure будет принимать все стандартные типы файлов изображений (например, JPG, PNG и многое другое).

   Индексатор видео Azure может обнаруживать вхождения этого человека в будущих видео, индексированных и текущих видео, которые вы уже индексировали, с помощью модели Person, в которую вы добавили это новое лицо. Распознавание людей в имеющихся видео может занять некоторое время, так как этот процесс представляет собой пакетную обработку.

Переименование модели Person

Вы можете переименовать любую модель Person в учетной записи, включая модель по умолчанию. Даже если переименовать модель Person по умолчанию, она по-прежнему будет использоваться в качестве модели по умолчанию в вашей учетной записи.

1. Нажмите кнопку меню рядом с моделью Person, которую требуется переименовать.
2. Выберите в меню пункт Переименовать.
3. Выберите текущее имя модели и введите новое имя.
4. Нажмите кнопку с «галочкой», чтобы переименовать модель.

Удаление модели пользователя

Вы можете удалить любую модель, созданную в вашей учетной записи. Однако вы не можете удалить модель по умолчанию.

1. В меню выберите пункт Удалить.

   Появится всплывающее окно с уведомлением о том, что это действие приведет к удалению модели и всех содержащихся в ней лиц и файлов. Это действие невозможно отменить.

2. Если вы уверены, выберите «Удалить» еще раз.

Примечание

Существующие видеоролики, которые были проиндексированы с помощью этой (теперь удаленной) модели, не поддерживают возможность обновления имен лиц, отображаемых в видео. Вы сможете изменять имена лиц в этих видеороликах только после их переиндексации с помощью другой модели Person. При повторном индексировании без указания модели будет использоваться модель по умолчанию.

Управление существующими данными о людях в модели Person

Чтобы просмотреть содержимое любой модели Person, щелкните стрелку рядом с именем этой модели. Затем можно просмотреть всех пользователей в этой конкретной модели Person. При нажатии кнопки списка рядом с человеком отображаются параметры управления, переименования и удаления.

Переименование человека

1. Чтобы переименовать человека в модели Person, нажмите кнопку меню-списка и выберите в меню-списке пункт Переименовать.
2. Выберите текущее имя человека и введите новое имя.
3. Нажмите кнопку с «галочкой», и человек будет переименован.

Удаление человека

1. Чтобы удалить человека из модели Person, нажмите кнопку меню-списка и выберите пункт Удалить.
2. Появится всплывающее окно с сообщением о том, что это действие приведет к удалению человека, и что это действие необратимо.
3. Снова выберите
   Удалить. Это приведет к удалению человека из модели.

Проверка того, существует ли пользователь

Поиск можно использовать для проверки того, существует ли пользователь в модели.

Управление сведениями о человеке

Если выбрать Управление, отобразится окно Сведения о человеке со всеми лицами, данные которых используются для обучения этой модели Person. Эти лица берутся из кадров этого человека в видеороликах, использующих эту модель, или изображений, отправленных вручную.

Совет

Чтобы открыть окно Сведения о человеке, щелкните имя человека или нажмите кнопку Управление, как показано выше.

Добавление лица

Вы можете добавить другие лица к этому человеку, выбрав Добавить изображения.

Удаление лица

Выберите изображение, которое нужно удалить, и нажмите кнопку Удалить.

Переименование и удаление пользователя

С помощью панели «Управление» можно переименовать человека и удалить его из модели Person.

Использование модели для индексирования видео

Модель Person можно использовать для индексирования нового видео путем назначения этой модели во время отправки видео.

Чтобы применить модель к новому видео, выполните следующие действия:

1. Нажмите кнопку Отправить в правой части страницы.
2. Перетащите видеофайл или перейдите к своему файлу.
3. Выберите стрелку Дополнительные параметры.
4. Щелкните раскрывающийся список и выберите созданную модель.
5. Выберите параметр Отправить в нижней части страницы, и новое видео будет проиндексировано с использованием вашей модели.

Если вы не укажете модель Person во время отправки, Индексатор видео Azure будет индексировать видео с помощью модели Person по умолчанию в вашей учетной записи.

Использование модели Person для повторного индексирования видео

Чтобы использовать модель Person для повторной индексации видео в коллекции, перейдите к видео учетной записи на домашней странице Индексатора видео Azure и наведите указатель мыши на имя видео, которое требуется переиндексировать.

Вы увидите параметры для изменения, удаления и повторного индексирования видео.

1. Выберите соответствующий параметр, чтобы выполнить повторное индексирование видео.

   Теперь можно выбрать модель для повторного индексирования видео.

2. Щелкните раскрывающийся список и выберите модель.

3. Нажмите кнопку Повторная индексация, и видео будет повторно индексировано с использованием вашей модели пользователя.

Все изменения, внесенные в данные о лицах, обнаруженных и распознаваемых в повторно индексированном видео, будут сохранены в модели, которая использовалась для повторной индексации видео.

Управление данными людей в видео

Вы можете управлять данными обнаруженных лиц и людей, которые распознаются в индексируемых вами видеороликах, редактируя и удаляя лица.

При удалении лица из аналитических сведений о видео удаляется определенное лицо.

При редактировании лица выполняется переименование лица, обнаруженного и, возможно, распознанного в видео. При редактировании лица в видео оно сохраняется как запись пользователя в модели Person, которая была назначена видео во время передачи и индексирования.

Если вы не назначите для видео модель Person во время передачи, ваше изменение будет сохранено в модели по умолчанию вашей учетной записи.

Изменение лица

Примечание

Если в модели Person есть несколько лиц с одним и тем же именем, вы не сможете пометить это имя в видео, использующих эту модель. Вы сможете вносить изменения только пользователям, которые совместно используют это имя на вкладке Люди страницы настройки модели контента в Индексаторе видео Azure. По этой причине рекомендуется присваивать каждому человеку в модели уникальное имя.

1. Перейдите на веб-сайт Индексатора видео Azure и выполните вход.

2. Найдите видео, которое вы хотите просмотреть и изменить в своей учетной записи.

3. Чтобы изменить лицо в видео, перейдите на вкладку «Аналитика» и выберите значок карандаша в правом верхнем углу окна.

4. Выберите любое обнаруженное лицо и измените его имя «Unknown #X» («Неизвестно #X») (или имя, которое ранее было присвоено этому лицу).

5. После ввода нового имени щелкните значок галочки рядом с новым именем. Это позволит сохранить и распознать новое имя, а также определить его во всех остальных случаях в других имеющихся видео, а также в видео, которые будут переданы позже. Распознавание лиц в других имеющихся видео может занять некоторое время, так как этот процесс представляет собой пакетную обработку.

Если вы назовете человека именем уже существующего другого человека в модели, которую использует видео, обнаруженные изображения лица этого человека будут объединены с тем, что уже существует в модели. Если вы даете человеку новое имя, то в модели, используемой этим видео, создается запись о новом человеке.

Удаление лица

Чтобы удалить обнаруженное лицо в видео, перейдите в область «Аналитические сведения» и выберите значок карандаша в правом верхнем углу области. Выберите параметр Удалить под именем лица. Это действие удаляет обнаруженное лицо из видео. Лицо этого человека будет по-прежнему определяться в других видео, но вы можете удалить это лицо из этих видео после того, как они будут проиндексированы.

Данные о человеке, если ему было присвоено имя, также будут по-прежнему существовать в модели Person, которая использовалась для индексирования видео, с которого он был удален, если вы специально не удалили этого человека из этой модели.

Оптимизация способности модели распознавать человека

Чтобы оптимизировать способность модели распознавать человека, отправьте как можно больше различных изображений и с разных углов. Чтобы получить оптимальные результаты, используйте изображения с высоким разрешением.

Дальнейшие действия

Customize a Person model with the Video Indexer API (Настройка модели Person с помощью API Индексатора видео)

Видео 3д модели | CGTrader

5,877 3д Видео моделей, доступных для загрузки. 3д Видео модели готовы к анимации, игр и проектов VR / AR. Используйте фильтры, чтобы найти сфальсифицированы, анимированные, низкополигональные или бесплатные 3д моделей . Доступен в любом формате файла, включая FBX, OBJ, MAX, 3DS, C4D…Show more

Фильтр

$2

$500+

Min price2102050100200300450

Max price102050100200300500+

Бесплатно

Атрибуты

Низкополигональные3д-печатьАнимированныеPBRРигиКоллекция

Показать контент для взрослых3D MODEL SPOOKY SALE

Premium

 

stl

Premium

 

$34.00

obj, fbx, mtl, abc, blend

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$35.00

obj, fbx, unitypackage, prefab, mtl

Premium

 

$25.90

obj, fbx, abc, dae, mtl and more

Premium

 

$42.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

• PBR

 

fbx, ma, mb

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$14. 00

max, obj, fbx, mtl, tbscene and more

Premium

• PBR

 

$29.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$35.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$29.00

max, obj, fbx, 3ds, lwo and more

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$14.00

max, obj, fbx, spp, sbsar and more

Premium

 

$168.00

fbx, 3ds, ma, mb, mel

Premium

• Rigged
• Lowpoly
• PBR

 

$29.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$12.00

obj, fbx, blend, stl, mtl

Premium

 

$35.00

stl

Premium

 

$40.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

 

$15.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

 

$168.00

fbx, ma, mb, mel

Premium

 

max

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$14.00

obj, fbx, 3ds, c4d, dae and more

Premium

 

$39. 00

max, fbx

Premium

 

$25.00

max, obj, fbx, 3ds, mtl and more

Premium

• PBR

 

obj, fbx, 3ds, blend, mtl and more

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$52.00

unitypackage, prefab

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

obj, fbx, mtl, blend

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

obj, fbx, blend, mtl

Premium

 

$25.00

fbx

Premium

 

$10.00

stl, obj, mtl, 3mf

Premium

 

$20.00

max, obj, fbx, mtl

Premium

• PBR

 

$39.00

obj, fbx, 3ds, mtl, dae

Premium

 

$39.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

 

$19.00

max, obj, fbx, 3ds, c4d and more

Premium

• Lowpoly
• PBR

 

$20.00

obj, fbx, 3ds, mtl, blend and more

Premium

• PBR

 

$25. 00

obj, fbx, mtl

Premium

 

$20.00

obj, fbx, mtl, spp, sbsar and more

Premium

 

$59.00

max, obj, fbx, 3ds, mtl and more

Не удалось найти то, что вы ищете?

Заказать пользовательскую 3д модель

torchvision.models.video.resnet — Основная документация Torchvision

частичный импорт из functools
из ввода импорта Любой, Вызываемый, Список, Необязательный, Последовательность, Кортеж, Тип, Объединение
импортировать torch.nn как nn
от факела импорт Tensor
из ...transforms._presets импортировать VideoClassification
из ...utils import _log_api_usage_once
from .._api import register_model, Weights, WeightsEnum
из .._meta импорта _KINETICS400_CATEGORIES
from .._utils import _ovewrite_named_param, handle_legacy_interface
__все__ = [
    "ВидеоРесНет",
    "R3D_18_Веса",
    "MC3_18_Вес",
    "R2Plus1D_18_Веса",
    "r3d_18",
    "мк3_18",
    "r2plus1d_18",
]
класс Conv3DSimple (nn.Conv3d):
    деф __инит__(
        self, in_planes: int, out_planes: int, midplanes: Optional[int] = None, step: int = 1, padding: int = 1
    ) ->
  Нет:
        супер(). __инициализация__(
            in_channels=in_planes,
            out_channels=out_planes,
            размер ядра = (3, 3, 3),
            шаг = шаг,
            заполнение = заполнение,
            смещение = Ложь,
        )
    @статический метод
    def get_downsample_stride(stride: int) -> Tuple[int, int, int]:
        возвратный шаг, шаг, шаг
класс Conv2Plus1D (nn.Sequential):
    def __init__(self, in_planes: int, out_planes: int, midplanes: int, шаг: int = 1, padding: int = 1) ->  Нет:
        супер().__инициализация__(
            nn.Conv3d(
                in_planes,
                промежуточные плоскости,
                размер ядра = (1, 3, 3),
                шаг=(1, шаг, шаг),
                заполнение = (0, заполнение, заполнение),
                смещение = Ложь,
            ),
            nn.BatchNorm3d (промежуточные платы),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv3d(
                midplanes, out_planes, kernel_size=(3, 1, 1), stride=(шаг, 1, 1), padding=(padding, 0, 0),bias=False
            ),
        )
    @статический метод
    def get_downsample_stride(stride: int) -> Tuple[int, int, int]:
        возвратный шаг, шаг, шаг
класс Conv3DNoTemporal (nn. Conv3d):
    деф __инит__(
        self, in_planes: int, out_planes: int, midplanes: Optional[int] = None, step: int = 1, padding: int = 1
    ) -> Нет:
        супер().__инициализация__(
            in_channels=in_planes,
            out_channels=out_planes,
            размер ядра = (1, 3, 3),
            шаг=(1, шаг, шаг),
            заполнение = (0, заполнение, заполнение),
            смещение = Ложь,
        )
    @статический метод
    def get_downsample_stride(stride: int) -> Tuple[int, int, int]:
        возврат 1, шаг, шаг
класс BasicBlock(nn.Module):
    расширение = 1
    деф __инит__(
        себя,
        внутренние самолеты: инт,
        самолеты: инт,
        conv_builder: Callable[..., nn.Module],
        шаг: интервал = 1,
        даунсемпл: Необязательный [nn.Module] = Нет,
    ) -> Нет:
        промежуточные плоскости = (внутриплоскости * плоскости * 3 * 3 * 3) // (внутриплоскости * 3 * 3 + 3 * плоскости)
        супер().__инит__()
        self.conv1 = nn.Sequential(
            conv_builder (плоскости, плоскости, промежуточные плоскости, шаг), nn. BatchNorm3d (плоскости), nn.ReLU (inplace = True)
        )
        self.conv2 = nn.Sequential(conv_builder(плоскости, плоскости, промежуточные плоскости), nn.BatchNorm3d(плоскости))
        self.relu = nn.ReLU (inplace = True)
        self.downsample = понижающая выборка
        self.stride = шаг
    def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
        остаток = х
        выход = self.conv1(x)
        выход = self.conv2 (выход)
        если self.downsample не None:
            остаток = self.downsample (x)
        выход += остаток
        выход = self.relu (выход)
        вернуться
Узкое место класса (nn.Module):
    расширение = 4
    деф __инит__(
        себя,
        внутренние самолеты: инт,
        самолеты: инт,
        conv_builder: Callable[..., nn.Module],
        шаг: интервал = 1,
        даунсемпл: Необязательный [nn.Module] = Нет,
    ) -> Нет:
        супер().__инит__()
        промежуточные плоскости = (внутриплоскости * плоскости * 3 * 3 * 3) // (внутриплоскости * 3 * 3 + 3 * плоскости)
        # 1x1x1
        self. conv1 = nn.Sequential(
            nn.Conv3d(inplanes, planes, kernel_size=1,bias=False), nn.BatchNorm3d(planes), nn.ReLU(inplace=True)
        )
        # Второе ядро
        self.conv2 = nn.Sequential(
            conv_builder (плоскости, плоскости, промежуточные плоскости, шаг), nn.BatchNorm3d (плоскости), nn.ReLU (inplace = True)
        )
        # 1x1x1
        self.conv3 = nn.Sequential(
            nn.Conv3d (плоскости, плоскости * self.expansion, kernel_size = 1, смещение = False),
            nn.BatchNorm3d(плоскости * саморасширение),
        )
        self.relu = nn.ReLU (inplace = True)
        self.downsample = понижающая выборка
        self.stride = шаг
    def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
        остаток = х
        выход = self.conv1(x)
        выход = self.conv2 (выход)
        выход = self.conv3 (выход)
        если self.downsample не None:
            остаток = self.downsample (x)
        выход += остаток
        выход = self.relu (выход)
        вернуться
класс BasicStem (nn. Sequential):
    """Ствол conv-batchnorm-relu по умолчанию"""
    def __init__(self) -> Нет:
        супер().__инициализация__(
            nn.Conv3d(3, 64, kernel_size=(3, 7, 7), шаг=(1, 2, 2), отступ=(1, 3, 3), смещение=ложь),
            nn.BatchNorm3d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
        )
класс R2Plus1dStem (nn.Sequential):
    """Стержень R(2+1)D отличается от стандартного, так как использует раздельную 3D-свертку"""
    def __init__(self) -> Нет:
        супер().__инициализация__(
            nn.Conv3d(3, 45, kernel_size=(1, 7, 7), шаг=(1, 2, 2), заполнение=(0, 3, 3), смещение=ложь),
            nn.BatchNorm3d(45),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.Conv3d(45, 64, kernel_size=(3, 1, 1), шаг=(1, 1, 1), заполнение=(1, 0, 0), смещение=ложь),
            nn.BatchNorm3d(64),
            nn.ReLU(inplace=True),
        )
класс VideoResNet (nn.Module):
    деф __инит__(
        себя,
        блок: Тип[Союз[BasicBlock, Узкое место]],
        conv_makers: Последовательность [Тип [Союз [Conv3DSimple, Conv3DNoTemporal, Conv2Plus1D]]],
        слои: Список[int],
        основа: Callable[. .., nn.Module],
        число_классов: интервал = 400,
        zero_init_residual: логическое значение = ложь,
    ) -> Нет:
        """Универсальный генератор видео реснета.
        Аргументы:
            block (Type[Union[BasicBlock, Bottleneck]]): строительный блок resnet
            conv_makers (Список[Тип[Союз[Conv3DSimple, Conv3DNoTemporal, Conv2Plus1D]]]): генератор
                функция для каждого слоя
            слои (List[int]): количество блоков на слой
            ствол (Callable[..., nn.Module]): модуль, указывающий ствол ResNet.
            num_classes (int, необязательный): размер конечного слоя FC. По умолчанию 400.
            zero_init_residual (bool, необязательный): нулевой остаточный BN узкого места инициализации. По умолчанию имеет значение Ложь.
        """
        супер().__инит__()
        _log_api_usage_once (сам)
        self.inplanes = 64
        self.stem = ствол ()
        self.layer1 = self._make_layer(блок, conv_makers[0], 64, слои[0], шаг=1)
        self. layer2 = self._make_layer(блок, conv_makers[1], 128, слои[1], шаг=2)
        self.layer3 = self._make_layer(блок, conv_makers[2], 256, слои[2], шаг=2)
        self.layer4 = self._make_layer(блок, conv_makers[3], 512, слои[3], шаг=2)
        self.avgpool = nn.AdaptiveAvgPool3d((1, 1, 1))
        self.fc = nn.Linear(512 * block.expansion, num_classes)
        # начальные веса
        для m в self.modules():
            если isinstance(m, nn.Conv3d):
                nn.init.kaiming_normal_(m.weight, mode="fan_out", linearity="relu")
                если m.bias не None:
                    nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.BatchNorm3d):
                nn.init.constant_(m.вес, 1)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
            elif isinstance(m, nn.Linear):
                nn.init.normal_(m.вес, 0, 0,01)
                nn.init.constant_(m.bias, 0)
        если ноль_инит_остаток:
            для m в self.modules():
                если isinstance(m, узкое место):
                    nn. init.constant_(m.bn3.weight, 0) # type: ignore[union-attr, arg-type]
    def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
        х = собственный ствол (х)
        х = self.layer1 (х)
        х = self.layer2 (х)
        х = self.layer3 (х)
        х = self.layer4 (х)
        х = self.avgpool (х)
        # Свести слой к fc
        х = х.flatten (1)
        х = self.fc (х)
        вернуть х
    защита _make_layer(
        себя,
        блок: Тип[Союз[BasicBlock, Узкое место]],
        conv_builder: Тип [Союз [Conv3DSimple, Conv3DNoTemporal, Conv2Plus1D]],
        самолеты: инт,
        блоки: инт,
        шаг: интервал = 1,
    ) -> nn.Последовательно:
        даунсэмплинг = нет
        если шаг != 1 или self.inplanes != planes * block.expansion:
            ds_stride = conv_builder.get_downsample_stride (шаг)
            даунсэмпл = nn.Sequential(
                nn.Conv3d(self.inplanes, planes * block.expansion, kernel_size=1, stride=ds_stride,bias=False),
                nn.BatchNorm3d(плоскости * блок. расширение),
            )
        слои = []
        слои.append (блок (self.inplanes, плоскости, conv_builder, шаг, понижение разрешения))
        self.inplanes = плоскости * блок.расширение
        для i в диапазоне (1, блоки):
            слои.append (блок (self.inplanes, плоскости, conv_builder))
        вернуть nn.Sequential(*слои)
защита _video_resnet(
    блок: Тип[Союз[BasicBlock, Узкое место]],
    conv_makers: Последовательность [Тип [Союз [Conv3DSimple, Conv3DNoTemporal, Conv2Plus1D]]],
    слои: Список[int],
    основа: Callable[..., nn.Module],
    веса: необязательный [WeightsEnum],
    прогресс: бул,
    **kwargs: Любой,
) -> Видеореснет:
    если веса не None:
        _ovewrite_named_param(kwargs, "num_classes", len(weights.meta["categories"]))
    модель = VideoResNet (блок, conv_makers, слои, основа, ** kwargs)
    если веса не None:
        model.load_state_dict (веса.get_state_dict (прогресс = прогресс))
    модель возврата
_COMMON_META = {
    "мин_размер": (1, 1),
    "категории": _KINETICS400_CATEGORIES,
    "рецепт": "https://github. com/pytorch/vision/tree/main/references/video_classification",
    "_docs": (
        "Веса точно воспроизводят точность бумаги. Точность оценивается на уровне видео"
        "с параметрами `frame_rate=15`, `clips_per_video=5` и `clip_len=16`."
    ),
}
 
 [документы]класс R3D_18_Weights(WeightsEnum):
    KINETICS400_V1 = Веса(
        url="https://download.pytorch.org/models/r3d_18-b3b3357e.pth",
        преобразования = частичное (Видеоклассификация, crop_size = (112, 112), resize_size = (128, 171)),
        мета={
            **_COMMON_META,
            "num_params": 33371472,
            "_метрики": {
                «Кинетика-400»: {
                    "акк@1": 63.200,
                    «акк@5»: 83,479,
                }
            },
        },
    )
    ПО УМОЛЧАНИЮ = KINETICS400_V1 
 
 [документы] класс MC3_18_Weights (WeightsEnum):
    KINETICS400_V1 = Веса(
        url="https://download.pytorch.org/models/mc3_18-a90a0ba3.pth",
        преобразования = частичное (Видеоклассификация, crop_size = (112, 112), resize_size = (128, 171)),
        мета={
            **_COMMON_META,
            "num_params": 11695440,
            "_метрики": {
                «Кинетика-400»: {
                    «акк@1»: 63,960,
                    "акк@5": 84. 130,
                }
            },
        },
    )
    ПО УМОЛЧАНИЮ = KINETICS400_V1 
 
 [документы] класс R2Plus1D_18_Weights (WeightsEnum):
    KINETICS400_V1 = Веса(
        url="https://download.pytorch.org/models/r2plus1d_18-91a641e6.pth",
        преобразования = частичное (Видеоклассификация, crop_size = (112, 112), resize_size = (128, 171)),
        мета={
            **_COMMON_META,
            "num_params": 31505325,
            "_метрики": {
                «Кинетика-400»: {
                    «акк@1»: 67,463,
                    «акк@5»: 86,175,
                }
            },
        },
    )
    ПО УМОЛЧАНИЮ = KINETICS400_V1 
 
 [документы]@register_model()
@handle_legacy_interface(веса=("предварительно обученный", R3D_18_Weights.KINETICS400_V1))
def r3d_18(*, weights: Optional[R3D_18_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) -> VideoResNet:
    """Создание 18-слойной модели Resnet3D.
    .. betastatus:: видео модуль
    Ссылка: «Пристальный взгляд на пространственно-временные свертки для распознавания действий  org/abs/1711.11248>`__.
    Аргументы:
        веса (:class:`~torchvision.models.video.R3D_18_Weights`, необязательно):
            предварительно подготовленные веса для использования. Видеть
            :class:`~torchvision.models.video.R3D_18_Weights`
            ниже для более подробной информации и возможных значений. По умолчанию нет
            используются предварительно обученные веса.
        progress (bool): если True, отображает индикатор выполнения загрузки в stderr. Значение по умолчанию — Истина.
        **kwargs: параметры, переданные в базовый класс torchvision.models.video.resnet.VideoResNet.
            Пожалуйста, обратитесь к исходному коду
            `_
            для более подробной информации об этом классе.
    .. автокласс:: torchvision.models.video.R3D_18_Weights
        :члены:
    """
    веса = R3D_18_Weights.verify(веса)
    вернуть _video_resnet(
        базовый блок,
        [Conv3DSimple] * 4,
        [2, 2, 2, 2],
        Базовый Стебель,
        веса,
        прогресс,
        ** кварги,
    ) 
 
 [документы]@register_model()
@handle_legacy_interface(weights=("предварительно обученный", MC3_18_Weights. KINETICS400_V1))
def mc3_18(*, weights: Optional[MC3_18_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) -> VideoResNet:
    """Построить 18-слойную сеть смешанной свертки, как в
    .. betastatus:: видео модуль
    Ссылка: «Пристальный взгляд на пространственно-временные свертки для распознавания действий `__.
    Аргументы:
        веса (:class:`~torchvision.models.video.MC3_18_Weights`, необязательно):
            предварительно подготовленные веса для использования. Видеть
            :class:`~torchvision.models.video.MC3_18_Weights`
            ниже для более подробной информации и возможных значений. По умолчанию нет
            используются предварительно обученные веса.
        progress (bool): если True, отображает индикатор выполнения загрузки в stderr. Значение по умолчанию — Истина.
        **kwargs: параметры, переданные в базовый класс torchvision.models.video.resnet.VideoResNet.
            Пожалуйста, обратитесь к исходному коду
             com/pytorch/vision/blob/main/torchvision/models/video/resnet.py>`_
            для более подробной информации об этом классе.
    .. автокласс:: torchvision.models.video.MC3_18_Weights
        :члены:
    """
    веса = MC3_18_Weights.verify(веса)
    вернуть _video_resnet(
        базовый блок,
        [Conv3DSimple] + [Conv3DNoTemporal] * 3, # введите: ignore[элемент-списка]
        [2, 2, 2, 2],
        Базовый Стебель,
        веса,
        прогресс,
        ** кварги,
    ) 
 
 [документы]@register_model()
@handle_legacy_interface(weights=("предварительно обученный", R2Plus1D_18_Weights.KINETICS400_V1))
def r2plus1d_18(*, weights: Optional[R2Plus1D_18_Weights] = None, progress: bool = True, **kwargs: Any) -> VideoResNet:
    """Создайте 18-уровневую сеть R(2+1)D, как в
    .. betastatus:: видео модуль
    Ссылка: «Пристальный взгляд на пространственно-временные свертки для распознавания действий `__.
    Аргументы:
        веса (:class:`~torchvision. models.video.R2Plus1D_18_Weights`, необязательно):
            предварительно подготовленные веса для использования. Видеть
            :class:`~torchvision.models.video.R2Plus1D_18_Weights`
            ниже для более подробной информации и возможных значений. По умолчанию нет
            используются предварительно обученные веса.
        progress (bool): если True, отображает индикатор выполнения загрузки в stderr. Значение по умолчанию — Истина.
        **kwargs: параметры, переданные в базовый класс torchvision.models.video.resnet.VideoResNet.
            Пожалуйста, обратитесь к исходному коду
            `_
            для более подробной информации об этом классе.
    .. автокласс:: torchvision.models.video.R2Plus1D_18_Weights
        :члены:
    """
    веса = R2Plus1D_18_Weights.verify(веса)
    вернуть _video_resnet(
        базовый блок,
        [Conv2Plus1D] * 4,
        [2, 2, 2, 2],
        R2Plus1dStem,
        веса,
        прогресс,
        ** кварги,
    ) 
# Приведенный ниже словарь является деталью внутренней реализации и будет удален в версии 0. 15.
из .._utils импортировать _ModelURLs
model_urls = _ModelURLs(
    {
        "r3d_18": R3D_18_Weights.KINETICS400_V1.url,
        "mc3_18": MC3_18_Weights.KINETICS400_V1.url,
        "r2plus1d_18": R2Plus1D_18_Weights.KINETICS400_V1.url,
    }
)
 

Модельное агентство музыкальных клипов — CM Models

CM – ваше модельное агентство музыкальных клипов. 2015 год был уже одним из наших первых заказов музыкального клипа. В то время с пятью нашими моделями к песне Top Ten Charts это продолжалось на протяжении многих лет к новому музыкальному видео от Майами Ясин к дизайнеру песен. Мы помогаем вашему производству в поиске идеального утра. Музыкальные клипы — это не однодневные мухи, а целые недели, месяцы и годы, если они будут успешными. Особенно благодаря YouTube музыкальные клипы достигли невероятной долговечности, о которой они не знали раньше. Вот почему выбор моделей для многих музыкантов и постановок становится все более и более в центре внимания, потому что внешний вид видео часто стоит или падает с главным героем. Мы можем помочь вам с выбором модели для вашего музыкального клипа, а также администрированием и организацией поездок, когда того требуют обстоятельства.

Подбор модели и бронирование музыкальных клипов

Производство музыкального видео

Планирование и управление поездками для музыкальных клипов

Вопросы о бронировании моделей

Контакты и запросы

Выбор модели и бронирование музыкальных клипов

Сначала отправьте нам запрос на бронирование с важной информацией о производстве и публикации. Это включает в себя различную информацию, такую ​​как

• Дата производства клипа
• Время от начала съемки до окончания, а также прибытия и отъезда
• Артисты и музыканты, а также гости
• Концепция и задача в музыкальном клипе
• Публикации и специальные материалы (дополнения для ТВ, журналов, Instagram, Youtube и т. д.)
• И многое другое

Запрос на бронирование будет получен нашим модельным агентством. Здесь один из наших специалистов позаботится о запросе бронирования. Вы получите свой отзыв в течение очень короткого времени. В зависимости от того, насколько подробной была информация, с вопросами или напрямую с предложениями по производству. Важно, чтобы вы собирали всю информацию заранее, чтобы обеспечить быстрый и беспрепятственный процесс бронирования.

Наше модельное агентство занимается не только подбором моделей для музыкального клипа, но и полным планированием производства, т.е. отелями, поездками и, конечно же, брифингами. Таким образом, они могут полностью сосредоточиться на съемках своего музыкального видео, пока мы на заднем плане дергаем за ниточки для их актеров.

Производство музыкальных видеоклипов

Производство музыкальных видеоклипов обычно очень дорогое и сложное. В течение одного дня все должно быть на месте, спланирована вся производственная команда, место и оборудование. С 8 до 19часов, например, каждая сцена должна быть в коробке, чтобы ничего не приходилось воспроизводить заново. Конечно, для этого нужны абсолютные профессионалы в качестве моделей, а не любители. Поэтому многие продюсерские компании, а также музыкальные лейблы обращаются к модельным агентствам за профессиональными актерами для музыкальных клипов.

Как только включаются прожекторы, оператор призывает к действию, начинается. Теперь каждое движение должно соответствовать, эмоции, мимика и жесты. Все должно играть вместе, вдобавок еще музыкант и, естественно, иногда и группа. Все эти выражения лица и эмоции должны гармонировать и сочетаться друг с другом. Модель также должна обладать жизнерадостной харизмой и позитивной энергетикой. Как модельное агентство, мы позаботимся обо всем этом для производства вашего музыкального видео.

Планирование и управление поездками для музыкальных клипов

Прежде чем вы спросите сейчас, должен ли я заботиться об отелях, рейсах, поездах и такси? Нет, конечно, как руководство, мы также берем на себя все связи с производством туда и обратно.