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Similarity Scores coming very low between the video and the text features.

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Evaluación

Dificultad
4/5
Tiempo estimado
3-5 días
Aptitud para principiantes
25/100
Tipo de issue
Error
Claridad
Necesita aclaración
Estado de actividad
Estancado
Stack tecnológico
jupyter-notebook, python
Área
computer-vision, machine-learning, search

Línea de trabajo

Comienza con InternVideo2/multi_modality/demo_video_text_retrieval.ipynb y reproduce el flujo de recuperación de texto a vídeo usando InternVideo2-stage2_1b-224p-f4.pt. Inspecciona cómo se producen y comparan text_features y video_features, y determina después si las puntuaciones informadas son las esperadas para este conjunto de datos. Se considera terminado cuando se documente la causa de las puntuaciones bajas o se identifique un problema reproducible.

Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.

Descripción

Hi @leexinhao,
I am trying the text to video retrieval on my dataset using this https://github.com/OpenGVLab/InternVideo/blob/main/InternVideo2/multi_modality/demo_video_text_retrieval.ipynb, but the similarity scores are coming in very low between the text_features and the video_features. I am using this weight file InternVideo2-stage2_1b-224p-f4.pt and the cosine similarity I am computing by taking the dot product between the text_features and the video_features(text_features @ video_features.T).
array([0.08640765, 0.08618326, 0.08596011, 0.08578135, 0.08574679, 0.08564241, 0.08557957, 0.08552065, 0.08551717, 0.08548111], dtype=float32)

Thanks.

Lenguaje dominante
Python
Estrellas
2.4k
Forks
160
Sin PR fusionados en 30 d

Guía de contribución

No hay ninguna guía de contribución indexada para este repositorio

Primeros pasos

  1. Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
  2. Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
  3. Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
  4. Abre un pull request que haga referencia al número del issue.

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