これはPyTorchVideoというLinuxアプリで、最新リリースはPyTorchVideoVersion0.1.3sourcecode.tar.gzとしてダウンロードできます。ワークステーション向けの無料ホスティングプロバイダーであるOnWorksでオンラインで実行できます。
PyTorchVideo というアプリを OnWorks で無料でダウンロードしてオンラインで実行します。
このアプリを実行するには、次の手順に従ってください。
-1。このアプリケーションをPCにダウンロードしました。
--2。ファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXに必要なユーザー名を入力します。
-3。このアプリケーションをそのようなファイルマネージャにアップロードします。
-4。このWebサイトからOnWorksLinuxオンラインまたはWindowsオンラインエミュレーターまたはMACOSオンラインエミュレーターを起動します。
-5。起動したばかりのOnWorksLinux OSから、必要なユーザー名でファイルマネージャーhttps://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXXにアクセスします。
-6。アプリケーションをダウンロードし、インストールして実行します。
スクリーンショットは
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PyTorchビデオ
DESCRIPTION
PyTorchVideoは、動画理解のためのディープラーニングライブラリです。動作認識、動画分類、検出、自己教師学習といったタスクに対応するモジュール式コンポーネントと事前学習済みモデルを提供します。PyTorchおよびPyTorch Lightningと緊密に統合され、時空間ネットワークの構築と学習のための柔軟なAPIを提供します。このライブラリには、SlowFast、X3D、MViTといった最先端アーキテクチャの効率的な実装が含まれており、研究用プロトタイピングと実稼働推論の両方に最適化されています。動画I/Oパイプライン、データ拡張、分散学習、大規模実験のための混合精度計算をサポートしています。また、PyTorchVideoは、Detectron2やPyTorch3Dなどの他のMeta AIツールともシームレスに接続し、マルチモーダル動画解析を実現します。研究と展開を加速するように設計されており、再現性の高い高性能動画AI開発のための統合フレームワークとして機能します。
オプション
- PyTorch 統合によるビデオ理解のためのモジュラー ライブラリ
- 行動認識、検出、分類のための事前学習済みモデル
- 大規模データセット向けの効率的なデータローダーと拡張パイプライン
- SlowFast、X3D、MViTアーキテクチャの最適化された実装
- 分散トレーニング、混合精度、本番環境対応の推論ツール
- マルチモーダルワークフローのためのDetectron2およびPyTorch3Dとの互換性
プログラミング言語
Python
カテゴリー
このアプリケーションは、https://sourceforge.net/projects/pytorchvideo.mirror/ からも入手できます。OnWorks でホストされているため、無料のオペレーティングシステムから最も簡単にオンラインで実行できます。
