Lösungen zur Verbesserung der Genauigkeit der Video-Sentiment-Analyse
Um das Problem der ungenauen Video-Stimmungsanalyse zu lösen, kann der folgende mehrdimensionale Ansatz verwendet werden:
- Optimierung der DatenvorverarbeitungAchten Sie auf eine Videoklarheit von mindestens 1080p und eine Audioabtastrate ≥ 16kHz, um Kompressionsverzerrungen zu vermeiden. Es wird empfohlen, professionelle Videoausrüstung für die Aufnahme von Proben zu verwenden
- Multimodale FusionsstrategieAktivieren Sie den Video_Audio-Modus von HumanOmni (fügen Sie den Parameter -modal video_audio hinzu), um sowohl die Mimik als auch die Intonation der Stimme zu analysieren, z. B.: python inference.py -modal video_audio -model_path . /HumanOmni_7B -video_path sample.mp4 -instruct "Emotion analysieren unter Berücksichtigung von Gesicht und Stimme "
- Programm zur ParametereinstellungTemperatur: Passen Sie den Parameter -temperature auf einen Bereich von 0,7-1,2 an, um die Vielfalt der Ergebnisse zu erhöhen, wenn die Emotionen komplex sind. Fügen Sie die Parameter -top_k 40 und -top_p 0.9 hinzu, um die Ergebnisgenerierung zu optimieren.
- Feedback-Iterationsmechanismus: Das Modell kann mit einem angepassten Datensatz für fehlerhafte Ergebnisse feinabgestimmt werden. Bereiten Sie 100+ kommentierte Proben für die Ausführung vor: bash scripts/train/finetune_humanomni.sh
Besonderer Hinweis: Unzureichendes Umgebungslicht verringert die Genauigkeit der Gesichtserkennung 37%, es wird empfohlen, dass das Video in einer Umgebung von mehr als 500lux aufgenommen wird. Für die gleichzeitige Analyse von Schlüsselszenen können Kameras mit mehreren Winkeln eingerichtet werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelHumanOmni: ein multimodales Makromodell zur Analyse menschlicher Videoemotionen und -handlungenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie lässt sich das Problem der ungenauen Video-Sentiment-Analyse lösen?
