PyTorchVideo라는 이름의 Linux 앱으로, 최신 릴리스는 PyTorchVideoVersion0.1.3sourcecode.tar.gz 형식으로 다운로드할 수 있습니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
PyTorchVideo with OnWorks라는 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행해보세요.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 OnWorks Linux 온라인 또는 Windows 온라인 에뮬레이터 또는 MACOS 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Linux OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 응용 프로그램을 다운로드하여 설치하고 실행합니다.
스크린 샷
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파이토치비디오
기술
PyTorchVideo는 비디오 이해를 위한 딥러닝 라이브러리로, 동작 인식, 비디오 분류, 탐지, 자기 지도 학습 등의 작업을 위한 모듈식 구성 요소와 사전 학습된 모델을 제공합니다. PyTorch 및 PyTorch Lightning과 긴밀하게 통합되어 시공간 네트워크 구축 및 학습을 위한 유연한 API를 제공합니다. 이 라이브러리는 SlowFast, X3D, MViT와 같은 최첨단 아키텍처의 효율적인 구현을 포함하며, 연구 프로토타입 제작 및 프로덕션 추론에 최적화되어 있습니다. 대규모 실험을 위한 비디오 I/O 파이프라인, 데이터 증강, 분산 학습, 혼합 정밀도 계산을 지원합니다. 또한 PyTorchVideo는 멀티모달 비디오 분석을 위해 Detectron2 및 PyTorch3D와 같은 다른 Meta AI 도구와도 원활하게 연결됩니다. 연구 및 배포 속도를 높이도록 설계된 PyTorchVideo는 재현 가능한 고성능 비디오 AI 개발을 위한 통합 프레임워크 역할을 합니다.
기능
- PyTorch 통합을 통한 비디오 이해를 위한 모듈식 라이브러리
- 동작 인식, 탐지 및 분류를 위한 사전 학습된 모델
- 대용량 데이터 세트를 위한 효율적인 데이터 로더 및 증강 파이프라인
- SlowFast, X3D 및 MViT 아키텍처의 최적화된 구현
- 분산 학습, 혼합 정밀도 및 생산 준비 추론 도구
- 멀티모달 워크플로를 위한 Detectron2 및 PyTorch3D와의 호환성
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/pytorchvideo.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
