This is the Linux app named YouTube-8M whose latest release can be downloaded as youtube-8msourcecode.zip. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks を使用して、YouTube-8M というこのアプリを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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YouTube-8M
DESCRIPTION
youtube-8m は、Google のオープンソース スターター コードであり、公開されている最大規模の動画理解データセットの 1 つである YouTube-8M データセットで機械学習モデルをトレーニングおよび評価するためのリファレンス実装です。リポジトリは、データの読み取り、モデルのトレーニング、評価、推論など、TensorFlow を使用した動画レベルおよびフレームレベルのモデリングのための完全なパイプラインを提供します。これは、YouTube-8M Video Understanding Challenge (Kaggle でホストされ、ICCV 2019 で紹介されました) をサポートするために開発され、研究者や実務家が数百万本を超えるラベル付き動画を含む大規模データセットで動画分類モデルのベンチマークを実行できるようにしています。このコードは、フレームレベルの特徴を処理し、ロジスティックおよびディープラーニング モデルをトレーニングし、グローバル平均精度 (gAP) や平均平均精度 (mAP) などの指標を使用して評価し、トレーニング済みモデルを MediaPipe 推論用にエクスポートする方法を示しています。
オプション
- ビデオモデルのトレーニングと評価のための TensorFlow スターター コードを提供します
- フレームレベルおよびビデオレベルの特徴モデリングパイプラインをサポート
- 評価、推論、Kaggleコンペティションへの応募のためのツールが含まれています
- GPUアクセラレーションとGoogle Cloud AI Platformと互換性あり
- リアルタイム推論のためのMediaPipeへの展開のためのモデルエクスポートを提供
- カスタムTFRecordベースのデータセットの微調整やトレーニングが可能
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/youtube-8m.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。
