This is the Linux app named Video Nonlocal Net whose latest release can be downloaded as video-nonlocal-netsourcecode.tar.gz. It can be run online in the free hosting provider OnWorks for workstations.
OnWorks가 포함된 Video Nonlocal Net이라는 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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비디오 비로컬 넷
기술
video-nonlocal-net은 비디오 이해를 위한 비로컬 신경망(Non-local Neural Network)을 구현하고, 2D/3D ConvNet 백본에 장거리 의존성 모델링을 추가합니다. 비로컬 블록은 시공간 내 모든 위치에 걸쳐 주의 유사 반응을 계산하여, 특정 프레임과 위치의 특징이 멀리 떨어진 프레임과 영역의 정보를 수집할 수 있도록 합니다. 이러한 공식은 특히 짧은 시간 윈도우를 넘어서는 맥락을 필요로 하는 클래스에 대해 동작 인식 및 시공간 추론을 향상시킵니다. 이 저장소는 표준 데이터셋에 대한 학습 레시피와 모델뿐만 아니라, 삽입할 비로컬 블록의 수와 단계를 보여주는 애블레이션을 제공합니다. 효율적인 구현을 통해 메모리와 컴퓨팅을 효율적으로 관리하여 전체 백본을 다시 작성하지 않고도 블록을 추가할 수 있습니다. 그 결과, 순수 로컬 비디오 모델을 강력한 벤치마크 성능을 갖춘 맥락 인식 네트워크로 업그레이드할 수 있는 실용적인 드롭인 메커니즘이 탄생했습니다.
기능
- 장거리 시공간 종속성 모델링을 위한 비로컬 블록
- 동작 인식을 위한 인기 있는 2D/3D 백본과의 통합
- 참조 교육 스크립트 및 절제 구성
- 다중 GPU 학습에 적합한 메모리 인식 구현
- 일반적인 비디오 데이터 세트 및 메트릭에 대한 평가 도구
- 기존 ConvNet 아키텍처에 포함되는 모듈식 레이어
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이 애플리케이션은 https://sourceforge.net/projects/video-nonlocal-net.mirror/에서도 다운로드할 수 있습니다. OnWorks에 호스팅되어 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉽게 온라인에서 실행할 수 있도록 설계되었습니다.
