Organiza tus páginas con colecciones Guarda y categoriza el contenido según tus preferencias.
Guía de inicio rápido: realiza un seguimiento de los objetos de video con Google Cloud Console

Haz un seguimiento de los objetos de video con Google Cloud Console

En esta guía de inicio rápido, se explica el proceso de seguimiento de objetos en videos con un modelo de AutoML.

Habilita la API

Crea el conjunto de datos

En la página Conjuntos de datos de la IU de seguimiento de objetos de AutoML Video, haz lo siguiente:

  1. Haz clic en Crear conjunto de datos.
    Icono para crear conjunto de datos.
  2. Especifica un nombre para este conjunto de datos, selecciona Seguimiento de objetos de video y haz clic en Crear conjunto de datos.
  3. En la pestaña Importar del conjunto de datos, proporciona el URI de Cloud Storage del archivo CSV que contiene los URI de tus datos de entrenamiento. Para esta guía de inicio rápido, usa el siguiente archivo CSV. Ten en cuenta que en el siguiente URI no se incluye el prefijo gs:// de manera intencional.

    automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos.csv

  4. Además, en la pestaña Importar (Import) de tu conjunto de datos, haz clic en Continuar para comenzar a importar tus datos. Página del conjunto de datos titulada “my_dataset”

El proceso de importación puede tardar un poco en completarse. El tiempo que tarde este proceso dependerá de la cantidad y la duración de los videos que proporcionaste.

Cuando termines, haz clic en la pestaña Videos del conjunto de datos para explorar la lista de videos del conjunto de datos:

Pestaña Videos con dos videos que se muestran

Si quieres ver los errores que se produjeron durante el proceso de importación, cambia a la pestaña Import para verificar los mensajes de error.

Entrene su modelo

  • Después de crear y procesar tu conjunto de datos, haz clic en la pestaña Entrenar para iniciar el entrenamiento de modelos.
  • Haz clic en INICIAR ENTRENAMIENTO para continuar.Pestaña Entrenar (Train) con información
  • En el panel Entrenar un modelo nuevo, selecciona un nombre para tu modelo y haz clic en Comenzar el entrenamiento.

Se inicia el entrenamiento para tu modelo. Para este conjunto de datos, el proceso de entrenamiento puede tardar hasta 1 hora. El servicio te envía un correo electrónico una vez que se completa el entrenamiento o si se produce algún error.

Una vez completado el entrenamiento, el servicio implementa tu modelo de forma automática.

Selecciona la pestaña Evaluate (Evaluar) para obtener más detalles sobre las puntuaciones F1, precisión y recuperación.

Pestaña Evaluar con información

Seguimiento de un objeto en un video

Para hacer una predicción con tu modelo, es decir, para hacer un seguimiento de un objeto en un video, haz lo siguiente:

  1. En la pestaña Probar y usar del modelo, haz lo siguiente:
    • En Probar tu modelo, escribe 'gs://automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos_batch_predict.csv'
    • También en Prueba el modelo, selecciona un directorio dentro de tu bucket de Cloud Storage para recibir los resultados del seguimiento de objetos. Asegúrate de seleccionar un bucket regional para los resultados.

      En realidad, es posible que desees crear una carpeta específica en tu bucket de Cloud Storage para conservar los resultados de la predicción.

    • Haz clic en Obtener predicciones.
    Configura una solicitud de predicción para AutoML Video Intelligence

El proceso para obtener predicciones puede tardar un poco en función de la cantidad de videos en los que desees realizar el seguimiento de los objetos.

Cuando se completa el proceso, los resultados aparecen en la página del modelo en Predicciones recientes. Para ver los resultados, haz lo siguiente:

  1. En Predicciones recientes de la columna Predictions, haz clic en Ver para la predicción que quieres ver.
  2. En Video, selecciona el nombre del video del que deseas ver los resultados.

Resultados de la predicción de AutoML Video Intelligence

Observa los resultados.

En los resultados, el seguimiento de objetos de video de AutoML proporciona tres tipos de información:

  • Las etiquetas del video. Puedes encontrar esta información en las filas debajo de la vista previa del video.
  • Período en el que el objeto se encuentra en el video. Esto se indica en el cronograma del video.
  • Puntuación de confianza de la predicción.

Si deseas ver más etiquetas o cuadros de límite, puedes cambiar la puntuación del umbral cuando solicites una predicción. El seguimiento de objetos de AutoML Video solo muestra las etiquetas que superan el umbral especificado.

Si la predicción falla, los resultados de la lista muestran un ícono rojo en la lista Predicciones recientes.

Si solo falla un video en el intento de predicción, se muestra el color verde en la lista Predicciones recientes. En la página de resultados de esa predicción, puedes ver los resultados de los videos en los que el seguimiento de objetos de video de AutoML realizó el seguimiento de los objetos de forma correcta.