python - Detectron2 を使用して、トレーニング済みモデルの結果をビデオにプロットするにはどうすればよいですか?

Question

私はDetectron2を初めて使用します。ローカル ドライブからビデオをロードしたい。次に、Detectron2 の VideoVisualizer を使用して、トレーニング済みのモデルを使用して検出を行います。

これに関するチュートリアルを見つけようとしました。しかし、それは存在しません。どうすればいいですか？

ありがとうございました

import detectron2
from detectron2.utils.logger import setup_logger
setup_logger()

# import some common libraries
import numpy as np
import tqdm
import cv2

# import some common detectron2 utilities
from detectron2 import model_zoo
from detectron2.engine import DefaultPredictor
from detectron2.config import get_cfg
from detectron2.utils.video_visualizer import VideoVisualizer
from detectron2.utils.visualizer import ColorMode, Visualizer
from detectron2.data import MetadataCatalog
import time

video = cv2.VideoCapture('gdrive/My Drive/video.mp4')
width = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
height = int(video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))


cfg = get_cfg()
cfg.merge_from_file(model_zoo.get_config_file("COCO-InstanceSegmentation/mask_rcnn_R_50_FPN_3x.yaml"))
cfg.OUTPUT_DIR = 'gdrive/My Drive/mask_rcnn/'
cfg.MODEL.WEIGHTS = os.path.join(cfg.OUTPUT_DIR, "model_final.pth")
cfg.MODEL.ROI_HEADS.SCORE_THRESH_TEST = 0.7  # set threshold for this model 
predictor = DefaultPredictor(cfg)

v = VideoVisualizer(MetadataCatalog.get(cfg.DATASETS.TRAIN[0]), ColorMode.IMAGE)