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零样本分类技术：Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection在未见异常类型上的表现

【免费下载链接】Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection项目地址: https://ai.gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection是一款专为物理AI设计的视频文本嵌入模型，基于Cosmos-Embed1-448p通过LoRA（低秩适应）技术在Vad-Reasoning数据集上进行了微调，特别优化了视频异常检测和分类任务。该模型能够在无需重新训练的情况下识别未见异常类型，为物理AI开发者和工程师提供了强大的视频文本嵌入解决方案。

什么是零样本分类技术？

零样本分类技术是一种先进的机器学习方法，它允许模型在没有见过特定类别的训练样本的情况下，通过文本描述来识别和分类新的类别。这种技术的核心在于将视觉信息和文本信息映射到一个共享的向量空间，使得模型能够通过比较视频嵌入和文本嵌入的相似度来进行分类。

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection模型正是利用了这一原理，它可以将视频帧序列转换为768维的视频嵌入向量，同时将文本描述转换为对应的文本嵌入向量。通过计算这两种向量之间的余弦相似度，模型能够实现对未见异常类型的识别和分类。

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection的架构与优势

模型架构

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection采用了基于QFormer的视频文本嵌入器架构，配备EVA-ViT-G视觉骨干网络。视频嵌入器通过ViT骨干网络单独处理每一帧，将每帧的ViT特征在时间维度上连接，并添加时间嵌入。这些特征随后被传入QFormer，通过交叉注意力从提供的帧中总结出一组紧凑的视觉查询令牌，最终池化为单个视频嵌入。

文本嵌入器通过QFormer的自注意力分支处理标记化文本，生成文本嵌入。归一化的文本和视频嵌入通过对比视频文本损失以及视频文本匹配和视频 captioning 等辅助损失进行对齐。

核心优势

1. 强大的零样本分类能力：模型在Vad-Reasoning测试集上展示了优异的零样本异常分类性能，Top-10命中率达到94.50%。

2. 高分辨率处理能力：支持448×448的视频分辨率，能够捕捉更多细节信息，提高异常检测的准确性。

3. 参数效率高：采用LoRA技术进行微调，在保留基础模型泛化能力的同时，仅更新少量参数即可适应异常检测任务。

4. 多场景适用性：适用于交通、校园、城市等多种现实场景的异常检测，具有广泛的应用前景。

未见异常类型检测的性能表现

测试数据集与方法

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection在Vad-Reasoning测试集（438个视频）上使用视频文本相似度进行零样本分类评估。该测试集包含了与训练集相同分布的视频片段，涵盖了24种不同的异常类型。

评估指标主要包括：

• Top-K命中率（K=1,5,10）：衡量正确的异常类别标签是否出现在每个视频的K个最近文本嵌入中
• MRR（平均倒数排名）：正确标签首次出现的排名的平均倒数
• F1（宏平均）：每类F1分数的平均值，是每类精确率和召回率的调和平均
• 召回率（宏平均）：每类召回率的平均值，平等对待所有类别，无论样本数量

性能对比

从上述数据可以看出，经过微调的Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection在所有指标上都显著优于基础模型。特别是在Top-10命中率上达到了94.50%，表明该模型能够在10个候选类别中准确识别出未见异常类型的概率高达94.5%。

实际应用场景

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection的零样本分类能力使其在多种实际应用场景中具有巨大潜力：

智能监控系统

在安防监控领域，该模型可以通过文本描述快速识别各种异常行为，如"非法停车"、"行人闯红灯"、"交通事故"等，即使在训练数据中没有见过这些具体场景也能准确识别。

自动驾驶

在自动驾驶系统中，模型能够识别道路上的各种异常情况，如"道路障碍物"、"动物阻碍交通"、"逆行驾驶"等，为自动驾驶决策提供关键信息。

工业安全

在工业生产环境中，该模型可以用于检测各种设备异常和安全隐患，如"设备故障"、"危险物品"等，提高生产安全性。

如何使用Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection

环境准备

要使用Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection模型，首先需要克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/hf_mirrors/nvidia/Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection

使用HuggingFace Transformers

以下是使用HuggingFace Transformers库加载和使用模型的示例代码：

import decord import numpy as np import torch from transformers import AutoProcessor, AutoModel model = AutoModel.from_pretrained( "nvidia/Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection", trust_remote_code=True ).to("cuda", dtype=torch.bfloat16) preprocess = AutoProcessor.from_pretrained( "nvidia/Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection", trust_remote_code=True ) # 加载视频帧 reader = decord.VideoReader("/path/to/video.mp4") frame_ids = np.linspace(0, len(reader) - 1, 8, dtype=int).tolist() frames = reader.get_batch(frame_ids).asnumpy() batch = np.transpose(np.expand_dims(frames, 0), (0, 1, 4, 2, 3)) # BTCHW # 异常类型文本描述 anomaly_types = ["Normal", "Abuse", "Fire", "Traffic Accidents", "Falling"] # 计算嵌入 video_inputs = preprocess(videos=batch).to("cuda", dtype=torch.bfloat16) video_out = model.get_video_embeddings(**video_inputs) text_inputs = preprocess(text=anomaly_types).to("cuda", dtype=torch.bfloat16) text_out = model.get_text_embeddings(**text_inputs) # 按相似度排序异常类型 probs = torch.softmax( model.logit_scale.exp() * video_out.visual_proj @ text_out.text_proj.T, dim=-1, )[0] print(f"预测的异常类型: {anomaly_types[probs.argmax()]}") print("异常类型概率:") for i, prob in enumerate(probs): print(f" {anomaly_types[i]}: {prob.item():.4f}")

模型微调

Cosmos-Embed1支持通过TAO工具包进行微调。可以使用全训练或LoRA（低秩适应）进行参数高效训练。TAO还支持评估、推理、ONNX导出和HuggingFace导出等功能。

总结

Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection模型通过先进的零样本分类技术，在未见异常类型的检测任务中表现出色。其高命中率和广泛的适用性使其成为物理AI领域，特别是视频异常检测任务的理想选择。无论是智能监控、自动驾驶还是工业安全，该模型都能提供准确、高效的异常检测能力，为各种应用场景带来更高的安全性和可靠性。

随着技术的不断发展，我们有理由相信Cosmos-Embed1-448p-anomaly-detection在未来会在更多领域发挥重要作用，为构建更智能、更安全的社会贡献力量。

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