video retrieval problem
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评估
- 难度
- 5/5
- 预计耗时
- 一周以上
- 新手友好度
- 25/100
- Issue 类型
- 缺陷
- 描述清晰度
- 需要澄清
- 活跃度
- 停滞
- 技术栈
- huggingface, python
调研方向
首先比较所引用的 Hugging Face demo.py 与 InternVideo2/multi_modality/demo_video_text_retrieval.ipynb，包括每个 checkpoint 所使用的模型和 retrieval 设置。复现报告中的比较，并记录能够解释 6B 模型 retrieval 结果较低的配置或处理差异。
由索引模型根据 Issue 内容生成。
描述
为什么我用 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVideo2-Stage2_6B 中6B的模型提取视频特征进行搜索 (检索代码参考：https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVideo2-Stage2_6B/blob/main/demo.py) 还没有 https://huggingface.co/OpenGVLab/InternVideo2-Stage2_1B-224p-f4 中的1B的模型的效果好（检索代码参考：https://github.com/OpenGVLab/InternVideo/blob/main/InternVideo2/multi_modality/demo_video_text_retrieval.ipynb）？求解答
- 主要语言
- Python
- 星标
- 2.4k
- 派生
- 160
- PR 合并指标
- 30 天内没有已合并 PR
贡献指南
这个仓库没有索引到贡献指南
从这里开始
- 先读完整个 Issue，再读项目的贡献指南。
- 在 Issue 下留言说明你要接手 —— 这能避免两个人做同样的事。
- Fork 仓库，在一个分支上完成修改。
- 提交 Pull Request，并在描述里引用这个 Issue 编号。
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