Il s'agit de l'application Linux Video Nonlocal Net, dont la dernière version est téléchargeable sous le nom video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz. Elle peut être exécutée en ligne sur l'hébergeur gratuit OnWorks pour postes de travail.
Téléchargez et exécutez en ligne gratuitement cette application nommée Video Nonlocal Net avec OnWorks.
Suivez ces instructions pour exécuter cette application :
- 1. Téléchargé cette application sur votre PC.
- 2. Entrez dans notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous voulez.
- 3. Téléchargez cette application dans ce gestionnaire de fichiers.
- 4. Démarrez l'émulateur en ligne OnWorks Linux ou Windows en ligne ou l'émulateur en ligne MACOS à partir de ce site Web.
- 5. Depuis le système d'exploitation OnWorks Linux que vous venez de démarrer, accédez à notre gestionnaire de fichiers https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX avec le nom d'utilisateur que vous souhaitez.
- 6. Téléchargez l'application, installez-la et exécutez-la.
CAPTURES D'ÉCRAN
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Vidéo Nonlocal Net
DESCRIPTION
video-nonlocal-net implémente des réseaux de neurones non locaux pour la compréhension vidéo, ajoutant une modélisation des dépendances à longue portée aux réseaux fédérateurs 2D/3D ConvNet. Les blocs non locaux calculent des réponses de type attention sur toutes les positions spatio-temporelles, permettant à une entité d'une image et d'un emplacement d'agréger des informations provenant d'images et de régions distantes. Cette formulation améliore la reconnaissance des actions et le raisonnement spatio-temporel, notamment pour les classes nécessitant un contexte au-delà de courtes fenêtres temporelles. Le référentiel fournit des recettes et des modèles d'entraînement pour des jeux de données standard, ainsi que des ablations indiquant le nombre de blocs non locaux à insérer et à quelles étapes. Des implémentations efficaces permettent de gérer la mémoire et les ressources de calcul, permettant ainsi l'ajout de blocs sans réécrire l'intégralité du réseau fédérateur. Il en résulte un mécanisme pratique et prêt à l'emploi pour la mise à niveau de modèles vidéo purement locaux vers des réseaux sensibles au contexte, avec d'excellentes performances de référence.
Comment ça marche
- Blocs non locaux pour la modélisation de la dépendance spatio-temporelle à longue portée
- Intégrations avec des backbones 2D/3D populaires pour la reconnaissance d'actions
- Scripts de formation de référence et configurations d'ablation
- Implémentations prenant en compte la mémoire et adaptées à la formation multi-GPU
- Outils d'évaluation pour les ensembles de données et les métriques vidéo courants
- Couches modulaires qui s'intègrent dans les architectures ConvNet existantes
Langage de programmation
Python
Catégories
Cette application est également disponible sur https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.mirror/. Elle est hébergée sur OnWorks afin de pouvoir être exécutée en ligne plus facilement depuis l'un de nos systèmes d'exploitation gratuits.
