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  1. slowfast-network 何凯明源码

  2. slow-fast network 何凯明最新论文源码,内含部分注释
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2019-03-06
    • 文件大小:8192
    • 提供者:u011689890
  1. mmaction2:OpenMMLab的下一代视频理解工具箱和基准-源码

  2. 介绍 English | MMAction2是一个基于PyTorch的用于视频理解的开源工具箱。 它是项目的一部分。 master分支可与PyTorch 1.3+一起使用。 Kinetics-400上的动作识别结果 AVA-2.1的时空行为检测结果 主要特点 模块化设计 我们将视频理解框架分解为不同的组件,并且可以通过组合不同的模块轻松地构建自定义的视频理解框架。 支持各种数据集 该工具箱直接支持多个数据集,UCF101,Kinetics- [400/600/700],Somethi
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-17
    • 文件大小:10485760
    • 提供者:weixin_42138780
  1. SlowFast:PySlowFast:FAIR的视频理解代码库,用于再现最新的视频模型-源码

  2. PySlowFast PySlowFast是FAIR的开源视频理解代码库,可提供经过有效培训的最新视频分类模型。 该存储库包括以下方法的实现: 介绍 PySlowFast的目标是提供高性能,轻量级的pytorch代码库,提供最新的视频主干,以用于对不同任务(分类,检测等)的视频理解研究。 它旨在支持快速实施和评估新颖的视频研究思想。 PySlowFast包括以下骨干网络体系结构的实现: 慢快 慢 C2D I3D 非本地网络 X3D 更新 现在,我们支持。 有关更多信息,请参见 。 我们
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-28
    • 文件大小:30408704
    • 提供者:weixin_42118701
  1. PaddleVideo:全面,最新且可部署的视频深度学习算法,包括视频识别,动作本地化和临时动作检测任务。 这是一个高性能,轻量级的代码库,为视频理解研究和应用提供了实用的模型-源码

  2. | 英语 PaddleVideo 介绍 PaddleVideo是用于为行业和学术界准备的视频识别,动作本地化和时空动作检测任务的工具集。 该存储库提供了示例和最佳实践指南,用于在视频区域的场景中探索深度学习算法。 我们致力于支持可以大大减少“部署时间”的实验和实用程序。 顺便说一句,这也是视频领域最新PaddlePaddle 2.0的熟练度验证和实现。 特征 先进的模型动物园设计PaddleVideo统一了视频理解任务,包括识别,本地化,时空行为检测等。 借助基于IOC / DI的清晰配置系统
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-31
    • 文件大小:46137344
    • 提供者:weixin_42120275