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shotit

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쇼잇 ⚡

Shotit은 TV 및 영화에 맞춰 제작된 스크린샷을 비디오로 변환하는 검색 엔진으로, 매우 빠르고 효율적입니다.

쇼잇 데모

빠른 시작

Docker Compose가 필요합니다. 먼저 설치해 주세요.

최소 워크로드: 2v16G, 4v32G 선호.

 git clone https://github.com/shotit/shotit.git
cd shotit

.env.example .env 로 복사
처음과 마찬가지로 설정에 맞게 .env 편집합니다.
milvus.yaml.example milvus.yaml 에 복사합니다.
처음과 마찬가지로 설정에 맞게 milvus.yaml 편집합니다.

필요한 폴더를 만듭니다.

 mkdir -p volumes/shotit-hash
mkdir -p volumes/shotit-incoming
mkdir -p volumes/shotit-media
mkdir -p volumes/mycores
mkdir -p volumes/mysql

mycores 의 사용자 및 그룹 정보를 liresolr 에 필요한 8983으로 설정합니다.

 sudo chown 8983:8983 volumes/mycores

그런 다음 docker-compose 서비스를 시작하세요.

 (Windows or Mac):
docker compose up -d
(Linux):
docker-compose up -d

추신: docker-compose.yml 파일은 GitHub에서 Docker 이미지를 가져옵니다. dockerhub를 선호하는 경우 대신 다음 명령을 사용하세요.

 (Windows or Mac):
docker compose -f docker-hub-compose.yml up -d
(Linux):
docker-compose -f docker-hub-compose.yml up -d

클러스터가 준비되면 비디오 파일을 수신 폴더에 추가할 수 있습니다. imdb 태그가 tt1254207인 Blender의 Big Buck Bunny를 예로 들면 경로는 다음과 같아야 합니다.

 ./volumes/shotit-incoming/tt1254207/Big_Buck_Bunny.mp4

파일 변경 사항을 포착하지 못할 경우를 대비해 shotit-worker-watcher 다시 시작하세요.

 docker restart shotit-worker-watcher

shotit-worker-watcher 수신 폴더에 비디오 파일이 있음을 감지하면 객체 스토리지 기반 shotit-media 에 비디오를 업로드하기 시작합니다. 업로드 후 비디오는 제거되고, shotit-worker-hasher 해시를 생성하고 shotit-worker-loader 해시를 벡터 데이터베이스에 로드합니다. 인덱스 프로세스가 완료되었는지 확인하려면 다음 명령을 사용하십시오.

 docker logs -f -n 100 shotit-worker-loader

색인 프로세스가 완료되면 Loaded tt1254207/Big_Buck_Bunny.mp4 로그가 표시되며 아래 URL에서 직접 스크린샷으로 동영상을 검색할 수 있습니다.

 GET http://127.0.0.1:3311/search?url=https://i.ibb.co/KGwVkqy/big-buck-bunny-10.png

응답:

 {
    "frameCount": 0,
    "error": "",
    "result": [
        {
            "imdb": "tt1254207",
            "filename": "Big_Buck_Bunny.mp4",
            "episode": null,
            "duration": 596.4169921875,
            "from": 473.75,
            "to": 479.17,
            "similarity": 0.9992420673370361,
            "video": "http://127.0.0.1:3312/video/tt1254207/Big%20Buck%20Bunny.mp4?t=476.46000000000004&now=1682985600&token=kc64vEWHPMsvu54Fpl1BrR7wz8",
            "image": "http://127.0.0.1:3312/image/tt1254207/Big%20Buck%20Bunny.mp4.jpg?t=476.46000000000004&now=1682985600&token=K0qxDPHhoviiexOyEvS9qHRim4"
        }
    ]
}

축하해요! shotit 검색 엔진을 성공적으로 배포했습니다.

주의 사항: Shotit이 먼저 해시를 RAM에 완전히 로드해야 하므로 API 호출의 첫 번째 시간은 더 길어야 합니다.

참조 ?

웡, L.(2024). Shotit: 클라우드를 위한 효율적인 이미지-비디오 검색 엔진입니다. ArXiv. /abs/2404.12169

선적 서류 비치

다음에 대한 전체 문서는 여기를 참조하십시오.

시작하기(설치, 실습 데모 가이드, 클라우드 네이티브 S3 구성)
참조(전체 API 문서, 제한사항)
리소스(핵심 개념 설명)

건축 ⛪

간단히 말해서

Shotit 이러한 도커 이미지로 구성됩니다.

도커 이미지	Docker CI 빌드	이미지 크기
Shotit-API
쇼잇미디어
Shotit-작업자-감시자
Shotit-작업자-해셔
Shotit-작업자-로더
Shotit-노동자-수색자
샷잇 분류기
리레솔
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