Esta es la aplicación para Linux llamada PyTorchVideo, cuya última versión se puede descargar como PyTorchVideoVersion0.1.3sourcecode.tar.gz. Se puede ejecutar en línea en el proveedor de alojamiento gratuito OnWorks para estaciones de trabajo.
Descargue y ejecute en línea esta aplicación llamada PyTorchVideo con OnWorks de forma gratuita.
Siga estas instrucciones para ejecutar esta aplicación:
- 1. Descargue esta aplicación en su PC.
- 2. Ingrese en nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 3. Cargue esta aplicación en dicho administrador de archivos.
- 4. Inicie el emulador en línea OnWorks Linux o Windows en línea o el emulador en línea MACOS desde este sitio web.
- 5. Desde el SO OnWorks Linux que acaba de iniciar, vaya a nuestro administrador de archivos https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX con el nombre de usuario que desee.
- 6. Descarga la aplicación, instálala y ejecútala.
SCREENSHOTS
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PyTorchVideo
DESCRIPCIÓN
PyTorchVideo es una biblioteca de aprendizaje profundo para la comprensión de video. Ofrece componentes modulares y modelos preentrenados para tareas como reconocimiento de acciones, clasificación de video, detección y aprendizaje autosupervisado. Está estrechamente integrada con PyTorch y PyTorch Lightning, ofreciendo API flexibles para construir y entrenar redes espaciotemporales. La biblioteca incluye implementaciones eficientes de arquitecturas de vanguardia como SlowFast, X3D y MViT, optimizadas tanto para la creación de prototipos de investigación como para la inferencia de producción. Admite canalizaciones de E/S de video, aumento de datos, entrenamiento distribuido y computación de precisión mixta para experimentos a gran escala. PyTorchVideo también se conecta fluidamente con otras herramientas de Meta IA, como Detectron2 y PyTorch3D, para el análisis de video multimodal. Diseñada para acelerar la investigación y la implementación, sirve como un marco unificado para el desarrollo de IA de video reproducible y de alto rendimiento.
Caracteristicas
- Biblioteca modular para la comprensión de videos con integración con PyTorch
- Modelos preentrenados para reconocimiento, detección y clasificación de acciones
- Cargadores de datos eficientes y canales de ampliación para grandes conjuntos de datos
- Implementaciones optimizadas de arquitecturas SlowFast, X3D y MViT
- Entrenamiento distribuido, precisión mixta y herramientas de inferencia listas para producción
- Compatibilidad con Detectron2 y PyTorch3D para flujos de trabajo multimodales
Lenguaje de programación
Python
Categorías
Esta aplicación también se puede descargar desde https://sourceforge.net/projects/pytorchvideo.mirror/. Está alojada en OnWorks para facilitar su ejecución en línea desde uno de nuestros sistemas operativos gratuitos.
