Haz un seguimiento de objetos de video con la consola de Google Cloud
En esta guía de inicio rápido, se explica el proceso de hacer un seguimiento de objetos en videos con un modelo de AutoML.
Habilitar la API
- Visita la IU de AutoML Video Object Tracking y haz clic en Habilitar API.
- Después de habilitar la API, haz clic en Comenzar.
Crea el conjunto de datos
En la página Conjuntos de datos de la IU de seguimiento de objetos de AutoML Video, haz lo siguiente:
- Haz clic en Crear conjunto de datos.
. - Especifica un nombre para este conjunto de datos, selecciona Video Object Tracking y haz clic en Create Dataset.
En la pestaña Importar de tu conjunto de datos, proporciona el URI de Cloud Storage del archivo CSV que contiene los URI de los datos de entrenamiento. En esta guía de inicio rápido, usa el siguiente archivo CSV. Ten en cuenta que el siguiente URI no incluye intencionalmente el prefijo
gs://.automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos.csv
Además, en la pestaña Importar de tu conjunto de datos, haz clic en Continuar para comenzar a importar tus datos.
El proceso de importación puede tardar en completarse. La duración de este proceso depende de la cantidad y duración de los videos que proporcionaste.
Cuando termines, haz clic en la pestaña Videos del conjunto de datos para explorar la lista de videos en él:
Para ver los errores que se produjeron durante el proceso de importación, cambia a la pestaña Importar a fin de revisar 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.
- En el panel Entrenar un modelo nuevo, selecciona un nombre para tu modelo y haz clic en Comenzar 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 enviará un correo electrónico una vez que se complete el entrenamiento o si se produce algún error.
Una vez finalizado el entrenamiento, el servicio implementa el modelo de forma automática.
Selecciona la pestaña Evaluate (Evaluar) para obtener más detalles sobre las puntuaciones F1, precisión y recuperación.
Seguimiento de un objeto en un video
Para realizar una predicción con tu modelo, es decir, para rastrear un objeto en un video, haz lo siguiente:
- En la pestaña Probar y usar del modelo, haz lo siguiente:
- En Prueba tu modelo, escribe “gs://automl-video-demo-data/traffic_videos/traffic_videos_batch_predict.csv”.
También en Prueba tu 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, puedes crear una carpeta específica “resultados” en tu bucket de Cloud Storage para guardar los resultados de la predicción.
- Haz clic en Obtener predicciones.
El proceso para obtener predicciones puede tardar un poco, según la cantidad de videos en los que desees hacer un 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:
- En Predicciones recientes de la columna Predictions, haz clic en Ver para la predicción que quieres ver.
- En Video, selecciona el nombre del video del que deseas ver los resultados.
Observa los resultados.
En los resultados, AutoML Video Object Tracking 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 está presente en el video. Esto se indica en la línea de tiempo del video.
- Puntuación de confianza para la predicción.
Si deseas ver más etiquetas o cuadros delimitadores, puedes cambiar la puntuación del umbral cuando solicites una predicción. AutoML Video Object Tracking 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 AutoML Video Object Tracking realizó un seguimiento correcto de los objetos.