import os import torch from torchvision.transforms import Compose, Resize, CenterCrop, ToTensor, Normalize from PIL import Image import clip # 加载预训练的 CLIP 模型 device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" model, preprocess = clip.load("ViT-B/32", device=device) # 加载自定义权重文件 weights_path = r"/home/jinyou/file/CLIP4Clip-master/ckpts/ckpt_msrvtt_retrieval_looseType/pytorch_model.bin.2" weights = torch.load(weights_path, map_location=device, weights_only=True) # 调整键名（如果需要） new_weights = {} for key, value in weights.items(): new_key = key.replace("clip.", "") # 根据实际情况调整键名 new_weights[new_key] = value # 加载权重到模型中 model.load_state_dict(new_weights, strict=False) # 设置模型为评估模式 model.eval() # 改进的视频帧预处理 def preprocess_frames(frame_dir, max_frames=32): frames = [] frame_files = sorted(os.listdir(frame_dir))[:max_frames] # 限制最大帧数 # 均匀采样（如果帧数超过max_frames） if len(frame_files) > max_frames: indices = torch.linspace(0, len(frame_files)-1, steps=max_frames).long() frame_files = [frame_files[i] for i in indices] for frame_file in frame_files: frame_path = os.path.join(frame_dir, frame_file) frame = Image.open(frame_path).convert("RGB") frame = preprocess(frame).to(device) frames.append(frame) print(f"Processing frame: {frame_file}") # 组合成时间序列 [T, C, H, W] return torch.stack(frames), frame_files # 定义文本检索函数 def retrieve_video(text_query, video_frames, frame_files): # 文本处理 text = clip.tokenize([text_query]).to(device) with torch.no_grad(): # 获取视频特征（聚合后） video_feature, text_feature = model(video_frames.unsqueeze(0), text) # 计算相似度 logit_scale = model.logit_scale.exp() similarity = logit_scale * text_feature @ video_feature.T # 获取逐帧相似度（调试用） frame_features = model.clip.encode_image(video_frames) frame_similarity = (frame_features @ text_feature.T).squeeze() print(f"Overall similarity: {similarity.item():.4f}") print(f"Frame similarities: {frame_similarity.cpu().numpy()}") # 返回最高相似度的前5帧 values, indices = frame_similarity.topk(5) return [(frame_files[i.item()], v.item()) for i, v in zip(indices, values)] # 示例：检索视频 if __name__ == "__main__": # 视频帧目录 video_frames_dir = r"/home/jinyou/file/CLIP4Clip-master/zhen1/" # 替换为你的视频帧目录路径 text_query = "当你发了一个嗯" # 替换为你的文本查询 # 预处理视频帧并获取文件名 video_frames, frame_files = preprocess_frames(video_frames_dir) # 执行检索 values, relevant_frame_files = retrieve_video(text_query, video_frames, frame_files) # 输出结果 print("Top most relevant frames:") for value, frame_file in zip(values, relevant_frame_files): print(f"Frame {frame_file}: Similarity = {value.item():.4f}")

<think>嗯，用户给了一段使用CLIP模型加载自定义权重进行视频检索的代码，但看起来在最后部分有错误。让我仔细看看哪里出问题了。 首先，用户的问题可能是在运行代码时遇到了错误。比如，可能在`retrieve_video`函数返回时，解包出现了问题。代码中定义`retrieve_video`返回的是列表，但在调用时用了`values, relevant_frame_files = retrieve_video(...)`，这可能需要返回两个变量，但函数返回的其实是一个列表的元组。这会导致解包错误，比如返回的值数量与预期不符。 看一下`retrieve_video`函数的return语句：返回的是`[(frame_files[i.item()], v.item()) for ...]`，也就是一个列表，每个元素是元组。当用户调用时，用两个变量去接收，这会导致ValueError，因为函数返回的是一个列表，而试图解包为两个变量。比如，假设返回的列表有5个元素，那么values和relevant_frame_files会尝试分别接收这些元素，但数量不匹配。 例如，如果返回的是类似`[('frame1.jpg', 0.9), ('frame2.jpg', 0.8)]`这样的列表，那么赋值给两个变量就会出错。所以这里应该将返回值赋给一个变量，然后处理其中的元素。 另外，在示例代码的最后部分，用户可能想打印出前五帧及其相似度分数，但是在调用`retrieve_video`后，`values`和`relevant_frame_files`可能被错误地拆分。正确的做法应该是获取返回的列表，然后遍历其中的每个元素，每个元素包含文件名和对应的相似度值。 所以，需要修正`retrieve_video`的返回部分，以及调用后的处理部分。具体来说，函数应该返回一个列表，其中每个元素是（文件名，相似度）的元组，而调用时应该用一个变量接收，比如`results = retrieve_video(...)`，然后循环输出每个结果的文件名和分数。 此外，检查代码中的其他潜在问题。例如，在`preprocess_frames`函数中，当处理超过max_frames的情况时，使用了`torch.linspace`生成索引，但frame_files可能是一个字符串列表，直接使用indices可能会有类型问题。需要确保indices是整数，并且不超过列表长度。 还有，加载权重时使用了`strict=False`，这可能是因为键名不完全匹配，需要确认是否正确处理了所有必要的键，否则可能导致模型某些部分未被正确加载，影响效果。 最后，在模型的调用部分，`model(video_frames.unsqueeze(0), text)`是否正确？CLIP4Clip可能修改了原始CLIP的forward方法，需要确保输入的张量形状符合模型的预期。例如，视频帧是否需要是时间序列的，而文本是否需要处理成合适的格式。 可能的错误点总结： 1. `retrieve_video`函数返回的是一个列表，但调用时试图解包为两个变量。 2. 在预处理帧时的索引处理是否正确。 3. 模型加载权重时的键名调整是否完全正确。 4. 模型的前向传播参数是否正确。 针对第一个问题，修改调用部分的代码，将返回值作为一个整体处理。例如： 在main部分，应该改为： ``` results = retrieve_video(text_query, video_frames, frame_files) print("Top most relevant frames:") for frame_file, similarity in results: print(f"Frame {frame_file}: Similarity = {similarity:.4f}") ``` 同时，修正`retrieve_video`函数的return语句，返回的列表中的每个元素是（frame_file, value）的元组，而函数返回这个列表。这样在循环时就能正确取出每个元素。 其他可能的错误包括张量形状的问题，例如在模型处理视频帧时，是否需要额外的维度，或者是否正确地聚合了帧特征。 此外，用户可能没有安装正确版本的库，比如clip的库是否支持CLIP4Clip的修改版本，或者是否存在版本冲突。 最后，用户可能在路径处理上存在问题，比如frame_dir是否正确，或者是否有权限访问相关文件。</think>这个代码存在几个关键问题需要修正： 1. 返回值解包错误： 原始代码中： ```python return [(frame_files[i.item()], v.item()) for ...] # 调用时： values, relevant_frame_files = retrieve_video(...) ``` 修正后的代码： ```python # 修改返回值处理 def retrieve_video(...): ... return [(frame_files[i.item()], v.item()) for ...] # 修改调用方式 results = retrieve_video(...) for frame_file, similarity in results: print(f"Frame {frame_file}: Similarity = {similarity:.4f}") ``` 2. 预处理函数改进： ```python def preprocess_frames(...): ... # 添加类型转换和边界处理 indices = torch.linspace(0, len(frame_files)-1, steps=max_frames) indices = indices.round().long().clamp(0, len(frame_files)-1) ... ``` 3. 完整修正代码： ```python # 修改后的retrieve_video函数 def retrieve_video(text_query, video_frames, frame_files): text = clip.tokenize([text_query]).to(device) with torch.no_grad(): # 调整输入维度 [B, T, C, H, W] video_input = video_frames.unsqueeze(0).to(device) text_input = text # 获取特征 video_features = model.encode_video(video_input) text_features = model.encode_text(text_input) # 计算相似度 logit_scale = model.logit_scale.exp() similarity = logit_scale * (text_features @ video_features.T) # 返回排序结果 sorted_indices = torch.argsort(similarity, descending=True) return [(frame_files[i], similarity[i].item()) for i in sorted_indices[0]] ```