准备用于分类的视频训练数据

以下各部分介绍数据要求、架构文件以及架构定义的数据导入文件（JSONL 和 CSV）的格式。

或者，您也可以导入尚未添加注解的视频，并在之后使用 Google Cloud 控制台添加注解（请参阅使用 Google Cloud 控制台添加标签）。

数据要求

以下要求适用于用于训练 AutoML 或自定义训练的模型的数据集。

• Vertex AI 支持以下视频格式来训练模型或请求执行预测（为视频添加注释）。

  • .MOV
  • .MPEG4
  • .MP4
  • .AVI

• 要在网络控制台中查看视频内容或为视频添加注解，视频必须采用浏览器原生支持的格式。由于并非所有浏览器都以原生方式处理 .MOV 或 .AVI 内容，因此建议使用 .MPEG4 或 .MP4 视频格式。

• 文件大小的上限为 50 GB（时长不超过 3 小时）。不支持容器中格式错误或时间戳为空的单个视频文件。

• 每个数据集中的最大标签数限制为 1,000。

• 您可以向导入文件中的视频分配“ML_USE”标签。在训练时，您可以选择使用这些标签将视频及其对应的注释拆分为“训练”集或“测试”集。 对于视频分类，请注意以下事项：

  • 模型训练需要至少两个不同的类别。例如，“新闻”和“MTV”，或“游戏”和“其他”。
  • 考虑添加一个“None_of_the_above”类别以及与您定义的任何类别都不匹配的视频片段。

用于训练 AutoML 模型的视频数据的最佳做法

以下做法适用于用于训练 AutoML 模型的数据集。

• 训练数据应尽可能接近要对其执行预测的数据。例如，如果您的用例涉及模糊的低分辨率视频（例如，来自监控摄像头的视频），那么您的训练数据应由模糊的低分辨率视频组成。一般来说，您还应该考虑为训练视频提供多种角度、分辨率和背景。

• Vertex AI 模型通常不能预测人类无法分配的标签。如果一个人经过训练，仍无法在观看视频 1-2 秒后分配标签，那么模型可能也无法通过训练达到此目的。

• 如果最常见标签下的视频数量不超过最罕见标签下文档数量的 100 倍，则模型效果最佳。建议移除出现频率较低的标签。对于视频分类，每个标签的建议训练视频数约为 1,000。每个标签的训练视频数下限为 10；对于高级模型为 50。一般来说，每个标签需要有更多样本，才能训练每个视频具有多个标签的模型，并且得出的分数也更难以解读。

架构文件

• 创建用于导入注释的 jsonl 文件时，请使用以下可公开访问的架构文件。此架构文件规定数据输入文件的格式。文件的结构遵循 OpenAPI 架构测试。

  视频分类架构文件：

  gs://google-cloud-aiplatform/schema/dataset/ioformat/video_classification_io_format_1.0.0.yaml

  完整架构文件

  
  title: VideoClassification
  description: >
    Import and export format for importing/exporting videos together with
    classification annotations with time segment. Can be used in
    Dataset.import_schema_uri field.
  type: object
  required:
  - videoGcsUri
  properties:
    videoGcsUri:
      type: string
      description: >
        A Cloud Storage URI pointing to a video. Up to 50 GB in size and
        up to 3 hours in duration. Supported file mime types: `video/mp4`,
        `video/avi`, `video/quicktime`.
    timeSegmentAnnotations:
      type: array
      description: >
        Multiple classification annotations. Each on a time segment of the video.
      items:
        type: object
        description: Annotation with a time segment on media (e.g., video).
        properties:
          displayName:
            type: string
            description: >
              It will be imported as/exported from AnnotationSpec's display name.
          startTime:
            type: string
            description: >
              The start of the time segment. Expressed as a number of seconds as
              measured from the start of the video, with "s" appended at the end.
              Fractions are allowed, up to a microsecond precision.
            default: 0s
          endTime:
            type: string
            description: >
              The end of the time segment. Expressed as a number of seconds as
              measured from the start of the video, with "s" appended at the end.
              Fractions are allowed, up to a microsecond precision, and "Infinity"
              is allowed, which corresponds to the end of the video.
            default: Infinity
          annotationResourceLabels:
            description: Resource labels on the Annotation.
            type: object
            additionalProperties:
              type: string
    dataItemResourceLabels:
      description: Resource labels on the DataItem.
      type: object
      additionalProperties:
        type: string
  

输入文件

用于视频分类的训练数据的格式如下。

如需导入数据，请创建 JSONL 或 CSV 文件。

{
	"videoGcsUri": "gs://bucket/filename.ext",
	"timeSegmentAnnotations": [{
		"displayName": "LABEL",
		"startTime": "start_time_of_segment",
		"endTime": "end_time_of_segment"
	}],
	"dataItemResourceLabels": {
		"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "train|test"
	}
}

{"videoGcsUri": "gs://demo/video1.mp4", "timeSegmentAnnotations": [{"displayName": "cartwheel", "startTime": "1.0s", "endTime": "12.0s"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "training"}}
{"videoGcsUri": "gs://demo/video2.mp4", "timeSegmentAnnotations": [{"displayName": "swing", "startTime": "4.0s", "endTime": "9.0s"}], "dataItemResourceLabels": {"aiplatform.googleapis.com/ml_use": "test"}}
...

[ML_USE,]VIDEO_URI,LABEL,START,END

TRAINING,gs://YOUR_VIDEO_PATH/vehicle.mp4,mustang,0,5.4
...

gs://YOUR_VIDEO_PATH/vehicle.mp4,fiesta,0,8.285
gs://YOUR_VIDEO_PATH/vehicle.mp4,ranger,0,8.285
gs://YOUR_VIDEO_PATH/vehicle.mp4,explorer,0,8.285
...

gs://YOUR_VIDEO_PATH/vehicle.mp4,,,
...