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MMAction2:一款基于PyTorch的视频动作理解开源工具箱- python版本

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简介:
MMAction2是一款基于PyTorch开发的视频动作理解和分析的开源工具箱,提供全面的动作识别、检测与定位功能,支持多种模型和数据集。 MMAction2 是一个基于 PyTorch 的用于动作理解的开源工具箱,并且是 OpenMMLab 项目的一部分。 主要特点包括: - 模块化设计:我们将动作理解框架分解为不同的组件,通过组合这些模块可以轻松构建自定义的动作理解模型。 - 多种数据集支持:MMAction2 支持多种常用的数据集,如 UCF101、Kinetics-400、Something-Something V1 和 V2 等等。 - 动作理解框架实现:工具箱实现了流行的动作识别和时间动作定位算法。 - 对于动作识别,包括 TSN、TSM、R(2+1)D、I3D、SlowOnly 和 SlowFast。 - 时间动作定位方面,则有 BSN 和 BMN 的支持。 - 良好的测试与记录:提供了详细的文档和 API 参考,并且包含单元测试以保证框架的稳定性。 该项目使用 Apache 许可证发布。

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  • MMAction2PyTorch- python
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    MMAction2是一款基于PyTorch开发的视频动作理解和分析的开源工具箱,提供全面的动作识别、检测与定位功能,支持多种模型和数据集。 MMAction2 是一个基于 PyTorch 的用于动作理解的开源工具箱,并且是 OpenMMLab 项目的一部分。 主要特点包括: - 模块化设计:我们将动作理解框架分解为不同的组件,通过组合这些模块可以轻松构建自定义的动作理解模型。 - 多种数据集支持:MMAction2 支持多种常用的数据集,如 UCF101、Kinetics-400、Something-Something V1 和 V2 等等。 - 动作理解框架实现:工具箱实现了流行的动作识别和时间动作定位算法。 - 对于动作识别,包括 TSN、TSM、R(2+1)D、I3D、SlowOnly 和 SlowFast。 - 时间动作定位方面,则有 BSN 和 BMN 的支持。 - 良好的测试与记录:提供了详细的文档和 API 参考,并且包含单元测试以保证框架的稳定性。 该项目使用 Apache 许可证发布。
  • JSMpeg是JavaScriptMPEG1
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    简介:JSMpeg 是一个开源项目,它使用 JavaScript 实现了 MPEG-1 视频解码功能,允许在浏览器中直接播放未经压缩的 MPEG-1 格式视频流。 JSMpeg 是一个基于 JavaScript 的 MPEG1 视频解码器,在移动端进行视频直播时可以考虑使用 JSMpeg 进行解码。在 H5 端实现音视频直播,也可以利用 JSMpeg 来处理视频的解码工作,这已经成为最近流行的 H5 抓娃娃游戏的主要策略之一。
  • torch2trt:便PyTorch至TensorRT转换-python
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    torch2trt是一款易于使用的Python库,旨在帮助开发者将基于PyTorch的模型高效地转换为适用于TensorRT的格式,从而优化深度学习推理性能。 torch2trt 是一个易于使用的 PyTorch 到 TensorRT 转换器,它利用了 TensorRT Python API 实现转换功能。该工具不仅易于使用——只需调用 torch2trt 函数即可将模块进行转换,还支持扩展性——用户可以用 Python 编写自己的层转换器,并通过 @tensorrt_converter 注册。 如果在使用过程中遇到问题,请反馈给我们。请注意,此转换器对 TensorRT 和 PyTorch 的覆盖范围有限。我们开发它主要是为了方便优化 JetBot 项目中使用的模型。如果您发现该工具对于其他模型同样有帮助,请告知我们。 以下是一些用法示例: ```python import torch from torch2trt import torch2trt from torchvision.models.alexnet import alexnet # 创建一些常规的 PyTorch 模型... model = alexnet() ``` 更多详细信息请参考相关文档和笔记。
  • 将文转换为-Text2Video
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    Text2Video是一款创新的文字转视频工具,它能够轻松地将您的文字内容转化为生动、吸引人的视频素材,适用于各类创意表达和信息传播。 在开发过程中安装依赖需要使用 macOS 和 Python 3.10.12 环境,其他环境可能存在兼容性问题,请通过命令 `pip install -r requirements.txt` 安装所需库。 项目中利用了 Huggingface 上的开源文生图模型来生成图片。由于中文输入的效果不佳,本项目将中文翻译为英文后再进行图像生成,这提高了最终图像的质量。感谢有道翻译的帮助,使得整个过程更加便捷。 如果使用的是 pollinations-ai 服务,则无需提供 token;否则,请在 .env 文件中添加你的 Huggingface API key 来完成设置。 安装 ffmpeg 是为了合成视频和音频的需要。之后可以运行 `python3.10 app.py` 开始项目,并通过 http://127.0.0.1:5000/ 访问应用。
  • PyTorch图像恢复与去噪- Python
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    这是一个使用Python和PyTorch开发的图像恢复与去噪工具箱,旨在帮助用户处理受损或质量低下的图片。 PyTorch实现的图像恢复/去噪工具箱包括DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN和IMDN的训练与测试代码,由Kai Zhang在瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室开发。近期将添加USRNet (CVPR 2020) 的训练及测试代码。
  • AI文生StreamingT2V
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    StreamingT2V是一款创新性的开源软件,专门用于将文本直接转化为流畅生动的视频流。它利用先进的人工智能技术,为内容创作者提供高效、灵活的内容生成解决方案。 StreamingT2V是一个基于人工智能技术的开源项目,其主要功能是将文本转化为视频(Text-to-Video)。这个工具可以将用户输入的文字描述转换为生动的视频流,为内容创作者提供了强大的创新手段。在数字化时代背景下,这样的技术对媒体、教育和娱乐等行业产生了深远的影响。 从技术实现的角度来看,StreamingT2V的一大亮点在于它能够与SVD(奇异值分解)和animatediff等模型无缝结合。SVD是一种线性代数方法,在数据分析和图像处理领域广泛应用,特别是在降维及推荐系统中。在文本到视频生成场景下,SVD可能用于解析输入文本的语义信息,并据此匹配相应的视觉元素。 另一方面,animatediff模型则可能是为了实现平滑动画效果而设计的。它通过计算相邻帧之间的差异并进行适当融合来确保生成视频既连贯又自然流畅。这一特性使得StreamingT2V在处理每一帧细微变化时能够保持内容的一致性与动态感。 作为开源软件/插件,StreamingT2V允许开发者社区自由访问、修改和分发代码,从而促进了技术创新并鼓励用户根据自身需求定制功能。这种开放的合作模式有助于吸引更多的贡献者来优化和完善项目,使其具有更长久的生命力和影响力。 在实际应用中,StreamingT2V可以被用于创建新闻报道的自动视频摘要、教育领域的讲解视频、社交媒体上的动态故事以及游戏中的过场动画等场景。只需提供文字描述即可自动生成相应视频内容,这大大降低了创作成本并提高了效率。 项目的主要源代码和相关资源通常位于名为“StreamingT2V-main”的文件夹中。这个文件夹内包含项目的主程序、配置文件、依赖库、示例数据以及开发与运行的说明文档等信息。用户及开发者可以通过阅读这些材料来了解项目的工作原理,并根据需要进行二次开发。 总之,作为一个集成了先进人工智能技术的开源项目,StreamingT2V通过结合SVD和animatediff模型实现了高效的文本到视频转换功能。它的出现不仅推动了AI在多媒体创作领域的应用发展,也为用户与开发者提供了一个探索学习的新平台。无论是专业人士还是业余爱好者都能够从中受益,并创造出更多富有创意的作品。
  • Dojo是JavaScriptDHTML
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    Dojo是一款强大的、模块化的JavaScript框架,旨在简化网页开发并提供丰富的用户界面组件。作为一款开源DHTML工具库,它支持快速构建高效且可扩展的应用程序。 Dojo是一个用JavaScript语言开发的开源DHTML工具包。它基于几个项目(如nWidgets、Burstlib 和 f(m))建立而成,因此被称为统一工具包。其目标是解决在创建 DHTML 应用程序时遇到的历史性问题和跨浏览器兼容性问题。 使用 Dojo 可以让网页更容易具备动态功能,并且可以在任何支持 JavaScript 的环境中运行稳定。 Dojo 具有以下特点: 1. 通过利用 Dojo 提供的组件,可以提升 Web 应用程序的功能、可用性和交互性能。 2. 它使创建互动用户界面变得更加容易。同时提供小巧高效的工具来处理动态操作。 3. 使用其低级 API 和兼容性代码,能够编写简洁且风格一致(复杂程度较低)的 JavaScript 代码。Dojo 的事件系统、I/O 接口以及通用语言结构基于强大的编程环境构建。 4. 提供命令行单元测试功能,便于为自己的代码创建测试脚本。 5. Dojo 扩展包有助于提高自己编写代码的可维护性,并降低耦合度。 尽管具备这些强大特性,Dojo 却通过少量的代码实现。在编写脚本时仅需包含少数几个 JavaScript 文件即可使用其功能;同时也可以选择下载 dojo 提供的各种扩展库以获取更多功能支持。
  • VideoCapX试用高效捕捉和处
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    VideoCapX试用版是一款功能强大的视频捕捉与编辑软件,提供高效、便捷的一站式解决方案,适用于各种视频制作需求。 VideoCapX 试用版是使用ActiveX开发的组件,适用于VC/VB/Delphi平台,当前版本为v6.3。VideoCapX多媒体ActiveX组件让开发者能够轻松地在数字视频撷取卡和相机中添加应用程序功能。无论是创建多媒体播放器、数字录像机、电视协调器、网络摄像机、网络安全程序、身份证数据库,还是工业监视系统或医学成像设备,VideoCapX都能帮助捕捉并保存图像和视频序列。
  • Python-Meshroom:AliceVision框架免费3D建模
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    Meshroom是由法国国家信息与自动化研究所开发的一款免费开源软件,它基于AliceVision框架,利用Python编程语言支持用户轻松创建高质量的3D模型。 **Python-Meshroom:基于AliceVision的免费开源3D重建技术** Meshroom是一款强大的3D重建软件,完全免费且开源,它基于AliceVision框架开发而成。这款软件利用计算机视觉算法从一系列照片生成高质量的三维模型,在建筑、考古学、游戏开发和虚拟现实等领域有着广泛的应用价值。它的核心优势在于自动化处理流程:用户只需提供一组照片,Meshroom就能自动完成相机参数估计、特征匹配、多视图几何分析及表面重建等一系列复杂任务。 **AliceVision框架** AliceVision是支撑Meshroom的核心技术基础,它是一个模块化的计算机视觉系统,涵盖从相机标定到特征检测与匹配再到三维几何重建的多种功能。开发人员可以根据具体需求选择和组合不同的算法模块来构建解决方案。尽管该框架使用C++编写,但是通过Python接口,用户可以更方便地调用其各项功能,大大降低了技术门槛。 **Python开发** 在Meshroom中,Python主要用于提供一个直观的操作界面以及自动化工作流程的支持。作为脚本语言的代表之一,Python拥有丰富的库和工具来处理数据并调度任务执行。借助于Meshroom提供的Python接口,用户可以自由定制重建过程中的参数设置,并且能够轻松地与诸如OpenCV、NumPy等其他流行库集成以实现更高级别的图像分析。 **图片处理** 在3D建模的过程中,对输入照片的预处理步骤至关重要。这包括校正镜头畸变和优化图像质量等工作。接着通过特征检测算法(如SIFT或ORB)确定不同视图之间的对应关系,并计算出相机的位置信息;再利用多视角几何技术将这些点云数据整合起来形成稠密的3D模型。 **主要功能** 1. **相机参数估计**:自动识别并校准照片拍摄时所用相机的各项参数。 2. **立体匹配**:通过比较不同视图中的相同特征来确定它们在三维空间的位置关系。 3. **密集点云生成**:基于多视角几何原理,构建出稠密的三维点阵模型。 4. **表面重建**:将上述得到的点云数据转换为三角网格形式以提供更加逼真的外观效果。 5. **纹理映射**:把原始照片中的颜色信息准确地贴附到生成的3D模型上增强视觉真实感。 6. **优化与后处理**:对最终输出的三维模型进行平滑化、降噪等操作提高其质量和美观度。 **应用场景** Meshroom的应用场景十分广泛: - **建筑遗产记录**: 用于古迹保护,准确地数字化历史建筑物; - **室内设计和房地产营销**: 协助设计师及开发商展示空间布局方案; - **影视特效制作**: 在电影与游戏开发中创建逼真的环境或角色模型; - **地理信息系统建设**: 进行城市规划中的建模工作以及地形测绘任务; - **考古学研究**: 对遗址进行无损探测并复原历史场景。 **安装和使用** 用户需要下载相应的压缩包文件,解压后根据官方文档的指引完成Meshroom软件的安装。无论是通过图形化界面还是命令行工具启动程序,导入照片序列、配置参数之后就可以开始3D重建过程了;完成后可以将生成的结果导出为多种格式用于后续编辑或展示。 综上所述,结合AliceVision的强大功能和Python语言的优点,Meshroom能够提供一套高效且易于使用的解决方案来实现高质量的三维模型创建。无论是专业开发者还是业余爱好者都可从中受益匪浅。
  • MDTraj:,用析分子力学轨迹
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    MDTraaj是一款强大的开源软件工具,专门设计用来高效解析和分析大规模的分子动力学模拟数据,助力科研人员深入探究生物大分子的动力学特性。 MDTraj:用于分子动力学轨迹分析的现代开放库 仅使用几行Python代码即可读取、编写和分析MD轨迹。 使用MDTraj,您可以: - 读取和写入各种各样的MD格式(如pdb, xtc, trr, dcd, binpos, netcdf, mdcrd, prmtop, gsd等)。 - 运行极快的RMSD计算(速度是原西奥博尔德QCP的4倍)。 - 使用大量的分析功能,例如键角二面体、氢键识别、二级结构分配以及NMR观测值。 - 利用轻量级API重点在于速度和矢量化操作。 有关详细信息,请访问MDTraj网站。要参与其中,请查看相关文档或用户论坛。