This is the Linux app named PyTorchVideo whose latest release can be downloaded as PyTorchVideoVersion0.1.3sourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
Laden Sie diese App namens PyTorchVideo mit OnWorks kostenlos herunter und führen Sie sie online aus.
Befolgen Sie diese Anweisungen, um diese App auszuführen:
- 1. Diese Anwendung auf Ihren PC heruntergeladen.
- 2. Geben Sie in unserem Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX den gewünschten Benutzernamen ein.
- 3. Laden Sie diese Anwendung in einem solchen Dateimanager hoch.
- 4. Starten Sie den OnWorks Linux-Online- oder Windows-Online-Emulator oder den MACOS-Online-Emulator von dieser Website.
- 5. Rufen Sie vom gerade gestarteten OnWorks Linux-Betriebssystem aus unseren Dateimanager https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX mit dem gewünschten Benutzernamen auf.
- 6. Laden Sie die Anwendung herunter, installieren Sie sie und führen Sie sie aus.
SCREENSHOTS
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PyTorchVideo
BESCHREIBUNG
PyTorchVideo ist eine Deep-Learning-Bibliothek für Videoverständnis. Sie bietet modulare Komponenten und vortrainierte Modelle für Aufgaben wie Aktionserkennung, Videoklassifizierung, Erkennung und selbstüberwachtes Lernen. Sie ist eng mit PyTorch und PyTorch Lightning integriert und bietet flexible APIs zum Erstellen und Trainieren raumzeitlicher Netzwerke. Die Bibliothek umfasst effiziente Implementierungen modernster Architekturen wie SlowFast, X3D und MViT, die sowohl für Forschungsprototypen als auch für Produktionsinferenz optimiert sind. Sie unterstützt Video-E/A-Pipelines, Datenerweiterung, verteiltes Training und Berechnungen mit gemischter Genauigkeit für groß angelegte Experimente. PyTorchVideo lässt sich außerdem nahtlos mit anderen Meta-KI-Tools wie Detectron2 und PyTorch3D für multimodale Videoanalyse verbinden. Entwickelt, um Forschung und Bereitstellung zu beschleunigen, dient es als einheitliches Framework für reproduzierbare, leistungsstarke Video-KI-Entwicklung.
Eigenschaften
- Modulare Bibliothek zum Videoverständnis mit PyTorch-Integration
- Vortrainierte Modelle zur Aktionserkennung, -detektion und -klassifizierung
- Effiziente Datenlader und Erweiterungspipelines für große Datensätze
- Optimierte Implementierungen von SlowFast-, X3D- und MViT-Architekturen
- Verteiltes Training, gemischte Präzision und produktionsreife Inferenztools
- Kompatibilität mit Detectron2 und PyTorch3D für multimodale Workflows
Programmiersprache
Python
Kategorien
Diese Anwendung kann auch von https://sourceforge.net/projects/pytorchvideo.mirror/ heruntergeladen werden. Sie wurde in OnWorks gehostet, um sie auf einfachste Weise online von einem unserer kostenlosen Betriebssysteme aus ausführen zu können.
