TransNetV2 PyTorchによるシーン境界検出ツール

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TransNetV2 PyTorchによるシーン境界検出ツール

TransNetV2 PyTorchによるシーン境界検出ツール

本リポジトリは、PyTorchで実装されたTransNetV2モデルを用いて、単一動画または複数動画フォルダに対してシーン境界を推定する推論スクリプトを提供します。動画のシーン切り替えポイントを高精度に検出できるため、動画編集やコンテンツ解析に応用可能です。ffmpegによる動画処理もサポートし、Python環境下で容易に動作させることができます。

https://github.com/YangTuanAnh/transnetv2_pytorch

概要

TransNetV2は動画のシーン境界（シーンチェンジ）を検出するための深層学習モデルであり、本リポジトリはそのPyTorch実装を用いた推論用スクリプトを提供しています。動画内のフレーム列からシーンの切り替わるポイントを高精度に推定できるため、動画の構造解析や編集支援、コンテンツ検索など幅広い用途に適しています。ffmpegを活用した動画読み込みやフレーム抽出もサポートし、単一動画だけでなくフォルダ内の複数動画に対しても一括でシーン検出を実行可能です。Python環境下でのセットアップが容易で、ffmpeg-pythonやPillowなどのライブラリも利用します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 4
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 4
  • コミット数: 17
  • ファイル数: 7
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • PyTorchによるTransNetV2の推論コードを提供
  • 単一動画および複数動画フォルダのシーン境界検出に対応
  • ffmpegおよびffmpeg-pythonを用いた動画処理を統合
  • Python仮想環境で簡単にセットアップ可能

技術的なポイント

TransNetV2は動画中のシーン変更点をフレーム単位で検出するモデルで、従来の手法よりも深層学習の力を活かして高精度な検出を実現しています。本リポジトリでは、そのTransNetV2モデルのPyTorch実装を使い、動画ファイルを入力としてシーン境界を推定する推論パイプラインを提供している点が特徴です。

動画処理にはffmpegをコマンドラインまたはffmpeg-python経由で利用し、動画からフレームを抽出、前処理を行います。抽出したフレームはPyTorchのテンソルに変換され、TransNetV2モデルに入力されます。モデルは各フレームに対してシーン境界のスコアを算出し、一定の閾値を超えた地点をシーンチェンジとして検出します。これにより、動画全体のシーン切り替わり位置を効率的にマークできます。

また、単一動画だけでなくフォルダ内に複数ある動画に対しても一括処理が可能で、バッチ処理や自動化に適しています。Dockerfileも用意されており、環境構築の手間を削減できるため、異なる環境での再現性も高いです。Pythonの仮想環境下でffmpeg-pythonやPillowなどの依存ライブラリをインストールし、必要な環境を簡単に準備できる点も利便性を高めています。

推論スクリプトは比較的シンプルに構成されており、TransNetV2の推論部分と動画ファイルの読み込み・前処理部分が明確に分けられているため、独自のカスタマイズや他プロジェクトへの統合も容易です。さらに、example.ipynbが用意されており、Jupyter Notebook環境での動作確認やチュートリアルとして活用できます。

このように、本リポジトリは最新のシーン境界検出モデルTransNetV2をPyTorchで手軽に利用可能にし、動画解析や編集支援の自動化を促進する実用的なツールキットとして位置づけられます。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .github: dir（GitHub ActionsなどのCI設定）
  • Dockerfile: file（環境構築用Dockerイメージ定義）
  • README.md: file（利用方法や概要の説明）
  • example.ipynb: file（Jupyter Notebookでの使用例）
  • samples: dir（テスト用サンプル動画など）
  • transnetv2_pytorch.py: file（推論メインスクリプト）
  • requirements.txt: file（必要ライブラリ一覧）

まとめ

TransNetV2のPyTorch推論を簡単に実行できる実用的リポジトリ。

リポジトリ情報：