Getting video scores
Import required packages
[2]:
from oceanai.modules.lab.build import Run
Build
[3]:
_b5 = Run(
lang = 'en', # Interface language
color_simple = '#333', # Plain text color (hexadecimal code)
color_info = '#1776D2', # The color of the text containing the information (hexadecimal code)
color_err = '#FF0000', # Error text color (hexadecimal code)
color_true = '#008001', # Text color containing positive information (hexadecimal code)
bold_text = True, # Bold text
num_to_df_display = 30, # Number of rows to display in tables
text_runtime = 'Runtime', # Runtime text
metadata = True # Displaying information about library
)
[2024-10-08 16:35:32] OCEANAI - персональные качества личности человека: Авторы: Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru] Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru] Карпов Алексей [karpov@iias.spb.su] Сопровождающие: Рюмина Елена [ryumina_ev@mail.ru] Рюмин Дмитрий [dl_03.03.1991@mail.ru] Версия: 1.0.0a40 Лицензия: BSD License
Getting and displaying versions of installed libraries
_b5.df_pkgs_- DataFrame with versions of installed libraries
[4]:
_b5.libs_vers(runtime = True, run = True)
| Package | Version | |
|---|---|---|
| 1 | OpenCV | 4.10.0 |
| 2 | MediaPipe | 0.10.14 |
| 3 | NumPy | 1.26.4 |
| 4 | SciPy | 1.14.1 |
| 5 | Pandas | 2.2.3 |
| 6 | Scikit-learn | 1.5.2 |
| 7 | OpenSmile | 2.5.0 |
| 8 | Librosa | 0.10.2.post1 |
| 9 | AudioRead | 3.0.1 |
| 10 | IPython | 8.28.0 |
| 11 | Requests | 2.32.3 |
| 12 | JupyterLab | 4.2.5 |
| 13 | LIWC | 0.5.0 |
| 14 | Transformers | 4.45.1 |
| 15 | Sentencepiece | 0.2.0 |
| 16 | Torch | 2.4.1+cu118 |
| 17 | Torchaudio | 2.4.1+cu118 |
| 18 | Torchvision | 0.19.1+cu118 |
— Время выполнения: 0.002 сек. —
Formation of the neural network architecture of the model for obtaining scores by hand-crafted features
_b5.video_model_hc_- Нейросетевая модель nn.Module для получения оценок по экспертным признакам
[5]:
res_load_video_model_hc = _b5.load_video_model_hc(
lang = 'en', # Language selection for models trained on First Impressions V2'en' and models trained on for MuPTA 'ru'
show_summary = False, # Displaying the formed neural network architecture of the model
out = True, # Display
runtime = True, # Runtime count
run = True # Run blocking
)
[2024-10-08 16:35:32] Формирование нейросетевой архитектуры модели для получения оценок по экспертным признакам (видео модальность) …
— Время выполнения: 0.002 сек. —
Downloading the weights of the neural network model to obtain scores by hand-crafted features
_b5.video_model_hc_- Нейросетевая модель nn.Module для получения оценок по экспертным признакам
[6]:
# Настройки ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
url = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['hc']['googledisk']
res_load_video_model_weights_hc = _b5.load_video_model_weights_hc(
url = url, # Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели
force_reload = True, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2024-10-08 16:35:32] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по экспертным признакам (видео модальность) …
[2024-10-08 16:35:35] Загрузка файла “weights_2022-08-27_18-53-35.pth” 100.0% …
— Время выполнения: 2.727 сек. —
Formation of neural network architecture for obtaining neural network features
_b5.video_model_deep_fe_- Нейросетевая модель nn.Module для получения нейросетевых признаков
[7]:
res_load_video_model_deep_fe = _b5.load_video_model_deep_fe(
show_summary = False, # Displaying the formed neural network architecture of the model
out = True, # Display
runtime = True, # Runtime count
run = True # Run blocking
)
[2024-10-08 16:35:35] Формирование нейросетевой архитектуры для получения нейросетевых признаков (видео модальность) …
— Время выполнения: 0.109 сек. —
Downloading weights of a neural network model to obtain neural network features
_b5.video_model_deep_fe_- Нейросетевая модель nn.Module для получения нейросетевых признаков
[8]:
# Настройки ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
url = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['fe']['googledisk']
res_load_video_model_weights_deep_fe = _b5.load_video_model_weights_deep_fe(
url = url, # Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели
force_reload = True, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2024-10-08 16:35:35] Загрузка весов нейросетевой модели для получения нейросетевых признаков (видео модальность) …
[2024-10-08 16:35:39] Загрузка файла “weights_2022-11-01_12-27-07.pth” 100.0% …
— Время выполнения: 3.878 сек. —
Formation of the neural network architecture of the model for obtaining scores by deep features
_b5.video_model_nn_- Нейросетевая модель nn.Module для получения оценок по нейросетевым признакам
[9]:
res_load_video_model_nn = _b5.load_video_model_nn(
show_summary = False, # Displaying the formed neural network architecture of the model
out = True, # Display
runtime = True, # Runtime count
run = True # Run blocking
)
[2024-10-08 16:35:39] Формирование нейросетевой архитектуры для получения оценок по нейросетевым признакам (видео модальность) …
— Время выполнения: 0.023 сек. —
Downloading the weights of the neural network model to obtain scores for deep features
_b5.video_model_nn_- Нейросетевая модель nn.Module для получения оценок по нейросетевым признакам
[10]:
# Настройки ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
url = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['nn']['googledisk']
res_load_video_model_weights_nn = _b5.load_video_model_weights_nn(
url = url, # Полный путь к файлу с весами нейросетевой модели
force_reload = False, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2024-10-08 16:35:39] Загрузка весов нейросетевой модели для получения оценок по нейросетевым признакам (видео модальность) …
[2024-10-08 16:35:42] Загрузка файла “weights_2022-03-22_16-31-48.pth”
— Время выполнения: 2.816 сек. —
Formation of neural network architectures of models for obtaining the personality traits scores
_b5.video_models_b5_- Нейросетевые модели nn.Module для получения результатов оценки персональных качеств
[11]:
res_load_video_models_b5 = _b5.load_video_models_b5(
show_summary = False, # Displaying the formed neural network architecture of the model
out = True, # Display
runtime = True, # Runtime count
run = True # Run blocking
)
[2024-10-08 16:35:43] Формирование нейросетевых архитектур моделей для получения результатов оценки персональных качеств (видео модальность) …
— Время выполнения: 0.002 сек. —
Downloading the weights of neural network models to obtain the personality traits scores
_b5.video_models_b5_- Нейросетевые модели nn.Module для получения результатов оценки персональных качеств
[12]:
# Настройки ядра
_b5.path_to_save_ = './models' # Директория для сохранения файла
_b5.chunk_size_ = 2000000 # Размер загрузки файла из сети за 1 шаг
url_openness = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['openness']['googledisk']
url_conscientiousness = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['conscientiousness']['googledisk']
url_extraversion = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['extraversion']['googledisk']
url_agreeableness = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['agreeableness']['googledisk']
url_non_neuroticism = _b5.weights_for_big5_['video']['fi']['b5']['non_neuroticism']['googledisk']
res_load_video_models_weights_b5 = _b5.load_video_models_weights_b5(
url_openness = url_openness, # Открытость опыту
url_conscientiousness = url_conscientiousness, # Добросовестность
url_extraversion = url_extraversion, # Экстраверсия
url_agreeableness = url_agreeableness, # Доброжелательность
url_non_neuroticism = url_non_neuroticism, # Нейротизм
force_reload = False, # Принудительная загрузка файла с весами нейросетевой модели из сети
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2024-10-08 16:35:45] Загрузка весов нейросетевых моделей для получения результатов оценки персональных качеств (видео модальность) …
[2024-10-08 16:35:48] Загрузка файла “weights_2022-06-15_16-46-30.pth” Открытость опыту
[2024-10-08 16:35:50] Загрузка файла “weights_2022-06-15_16-48-50.pth” Добросовестность
[2024-10-08 16:35:52] Загрузка файла “weights_2022-06-15_16-54-06.pth” Экстраверсия
[2024-10-08 16:35:54] Загрузка файла “weights_2022-06-15_17-02-03.pth” Доброжелательность
[2024-10-08 16:35:57] Загрузка файла “weights_2022-06-15_17-06-15.pth” Эмоциональная стабильность
— Время выполнения: 11.525 сек. —
Getting scores (video modality)
_b5.df_files_- DataFrame with data
_b5.df_accuracy_- DataFrame with accuracy
[13]:
# Настройки ядра
_b5.path_to_dataset_ = 'E:/Databases/FirstImpressionsV2/test' # Директория набора данных
# Директории не входящие в выборку
_b5.ignore_dirs_ = []
# Названия ключей для DataFrame набора данных
_b5.keys_dataset_ = ['Path', 'Openness', 'Conscientiousness', 'Extraversion', 'Agreeableness', 'Non-Neuroticism']
_b5.ext_ = ['.mp4'] # Расширения искомых файлов
_b5.path_to_logs_ = './logs' # Директория для сохранения LOG файлов
# Полный путь к файлу с верными предсказаниями для подсчета точности
url_accuracy = _b5.true_traits_['fi']['googledisk']
res_get_video_union_predictions = _b5.get_video_union_predictions(
depth = 1, # Глубина иерархии для получения аудио и видеоданных
recursive = False, # Рекурсивный поиск данных
reduction_fps = 5, # Понижение кадровой частоты
window = 10, # Размер окна сегмента сигнала (в секундах)
step = 5, # Шаг сдвига окна сегмента сигнала (в секундах)
lang = 'en',
accuracy = True, # Вычисление точности
url_accuracy = url_accuracy,
logs = True, # При необходимости формировать LOG файл
out = True, # Отображение
runtime = True, # Подсчет времени выполнения
run = True # Блокировка выполнения
)
[2024-10-08 17:23:11] Получение прогнозов и вычисление точности (видео модальность) …
2000 из 2000 (100.0%) … test80_25_Q4wOgixh7E.004.mp4 …
| Path | Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Person ID | ||||||
| 1 | 13kjwEtSyXc.003.mp4 | 0.528491 | 0.461952 | 0.423844 | 0.504062 | 0.451862 |
| 2 | 1Lv72Si4GnY.000.mp4 | 0.556622 | 0.432502 | 0.502193 | 0.578062 | 0.512365 |
| 3 | 1uC-2TZqplE.003.mp4 | 0.465167 | 0.518381 | 0.331894 | 0.453452 | 0.407971 |
| 4 | 2Z8Xi_DTlpI.000.mp4 | 0.62796 | 0.599573 | 0.564308 | 0.574992 | 0.591495 |
| 5 | 3df_Uk9EmwU.002.mp4 | 0.582687 | 0.505265 | 0.497748 | 0.579352 | 0.484003 |
| 6 | 3gmc2kLV4Bo.003.mp4 | 0.673677 | 0.64423 | 0.622223 | 0.617483 | 0.624848 |
| 7 | 3hKgh9AB3tk.003.mp4 | 0.41655 | 0.394264 | 0.328741 | 0.487896 | 0.392852 |
| 8 | 3S72dDIm1fM.005.mp4 | 0.582322 | 0.568466 | 0.501585 | 0.624629 | 0.587418 |
| 9 | 3tPq9fNOXZQ.000.mp4 | 0.549069 | 0.451225 | 0.44713 | 0.493269 | 0.43745 |
| 10 | 43tayteIFRk.001.mp4 | 0.571851 | 0.507518 | 0.456708 | 0.57585 | 0.52462 |
| 11 | 4RKQGZzPClk.000.mp4 | 0.563701 | 0.402969 | 0.438301 | 0.482963 | 0.497794 |
| 12 | 6zm71IHOCZA.005.mp4 | 0.508313 | 0.436114 | 0.333626 | 0.497906 | 0.489626 |
| 13 | 7qGYGbIg45c.001.mp4 | 0.333581 | 0.329381 | 0.238896 | 0.375451 | 0.254064 |
| 14 | 8YQKwMdiaAE.003.mp4 | 0.65042 | 0.551177 | 0.505542 | 0.531723 | 0.572215 |
| 15 | 9Crw2RtrBcY.005.mp4 | 0.655932 | 0.834232 | 0.537374 | 0.695053 | 0.73809 |
| 16 | 9eNHxfOV2Kg.005.mp4 | 0.523257 | 0.446606 | 0.387457 | 0.417878 | 0.464942 |
| 17 | 9J-KIPMQmqk.002.mp4 | 0.57973 | 0.680401 | 0.474162 | 0.606024 | 0.633491 |
| 18 | 9RfE2-aTvaM.002.mp4 | 0.572572 | 0.564212 | 0.468839 | 0.611467 | 0.576528 |
| 19 | 9_6auSk_wkY.002.mp4 | 0.669528 | 0.661192 | 0.654868 | 0.627607 | 0.662564 |
| 20 | aaylz9A9K80.000.mp4 | 0.685854 | 0.600825 | 0.681677 | 0.63356 | 0.65243 |
| 21 | Af_F0IzHK6o.002.mp4 | 0.552855 | 0.491443 | 0.404893 | 0.563796 | 0.482746 |
| 22 | Ah5PEPT4xbo.000.mp4 | 0.530697 | 0.474127 | 0.433119 | 0.493364 | 0.461316 |
| 23 | AotbiNsU85A.003.mp4 | 0.469729 | 0.443068 | 0.352539 | 0.448632 | 0.355868 |
| 24 | BLc_GvsbI1U.001.mp4 | 0.669096 | 0.655879 | 0.604209 | 0.630514 | 0.615415 |
| 25 | bLOSPQ8MAC8.005.mp4 | 0.470269 | 0.6047 | 0.364384 | 0.52608 | 0.486426 |
| 26 | bPLhV0PGR50.001.mp4 | 0.623001 | 0.642355 | 0.513129 | 0.548652 | 0.543819 |
| 27 | bYXRyimxh7A.001.mp4 | 0.568158 | 0.529724 | 0.476992 | 0.523437 | 0.528825 |
| 28 | ch2BcBv4SdQ.003.mp4 | 0.698074 | 0.670137 | 0.713394 | 0.658508 | 0.693174 |
| 29 | cpch8WDydcM.004.mp4 | 0.579871 | 0.58113 | 0.489795 | 0.561388 | 0.523101 |
| 30 | De4i7-FX9Og.002.mp4 | 0.639268 | 0.58747 | 0.61394 | 0.636822 | 0.613017 |
[2024-10-08 17:23:11] Точность по отдельным персональным качествам личности человека …
| Openness | Conscientiousness | Extraversion | Agreeableness | Non-Neuroticism | Mean | |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Metrics | ||||||
| MAE | 0.0872 | 0.0821 | 0.0805 | 0.087 | 0.0872 | 0.0848 |
| Accuracy | 0.9128 | 0.9179 | 0.9195 | 0.913 | 0.9128 | 0.9152 |
[2024-10-08 17:23:11] Средняя средних абсолютных ошибок: 0.0848, средняя точность: 0.9152 …
Лог файлы успешно сохранены …
— Время выполнения: 2637.585 сек. —