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MAD

大规模电影音频数据集用于视频语言定位研究

MAD是一个用于视频语言定位研究的大规模数据集,源自电影音频描述。它包含384K个句子,涵盖650部电影的1.2K小时视频内容。数据集横跨22个电影类型和90年电影史,提供多样化的动作、场景和语言素材。MAD的独特之处在于其长形式定位设置,具有庞大的语言词汇量,对准确性和效率提出了挑战。这一资源为研究人员开拓了视频语言理解的新领域。

Awesome-LLMs-for-Video-Understanding - 视频理解领域大型语言模型应用综述
Github多模态大语言模型开源项目指令微调视频分析视频理解
该项目汇集了大型语言模型在视频理解领域的最新应用进展,包括视频LLM模型、训练策略、相关任务、数据集、基准测试和评估方法。项目全面概述了LLM如何推动视频理解技术发展,并探讨了其应用前景。这是研究人员和开发者了解视频LLM最新进展的重要资源。
awesome-large-audio-models - 音频AI模型前沿进展与资源汇总
Github大型音频模型开源项目语音合成语音识别跨模态AI音乐生成
本项目汇总了音频AI领域的精选资源,涵盖语音识别、合成、翻译等多个方向的前沿进展。定期更新最新论文和开源实现,为研究者和开发者提供全面了解音频AI发展的平台。内容包括主流大型音频模型、各应用领域技术及大规模数据集,是音频AI研究的重要参考资料。
awesome-ml - 机器学习资源库 涵盖语言模型图像视频和音频AI
Github图像模型大语言模型开源项目机器学习视频模型音频模型
该项目是一个综合性机器学习资源集合,包括大型语言模型、图像生成、视频处理和音频AI等领域的开源模型、工具、库和研究资料。适合开发者、研究人员和AI爱好者探索AI技术和应用。项目持续更新,欢迎贡献,为了解和实践机器学习最新进展提供参考。
MMVP - 探索多模态大语言模型的视觉局限
GithubInterleaved-MoFMMVP基准测试多模态LLM开源项目视觉模式视觉能力
MMVP基准测试揭示了多模态大语言模型在视觉理解方面的局限。即使是顶尖模型也难以准确完成基本视觉定位任务。项目开发的Interleaved-MoF模型旨在改善这些问题。MMVP还提供了开放的评估工具和数据集,为多模态AI技术的发展做出了贡献。
VideoLLaMA2-7B - 多模态大语言模型在视频时空建模和音频理解上的应用
GithubHuggingfaceVideoLLaMA 2多模态大语言模型开源项目模型模型推理空间-时间建模视频问答
VideoLLaMA2-7B 项目聚焦于视频时空的建模与音频理解,利用先进的视觉和语音编码技术提升视频内容分析能力。项目支持视频聊天和多选视频问答,提供训练与推理代码,适用于多种场景需求,并开放模型权重及技术报告以支持研究与开发。
Video-LLaMA - 指令微调的音视频语言模型实现多模态视频理解
AI对话GithubVideo-LLaMA多模态开源项目视频理解语言模型
Video-LLaMA是一个多模态AI项目,为大型语言模型赋予视频和音频理解能力。该项目基于BLIP-2和MiniGPT-4构建,包含视觉-语言和音频-语言两个分支。经过大规模视频和图像数据预训练及指令微调后,Video-LLaMA能够进行视频分析、音频理解和多轮对话。该模型支持英文和中文交互,为视频内容分析提供了新的AI解决方案。
dataset - 摩洛哥方言Darija与英语双语开源数据集DODa
DODaDarijaGithub开源数据集开源项目摩洛哥方言自然语言处理
Darija Open Dataset (DODa)是一个专注于摩洛哥方言的开源项目,包含约15万条条目。该数据集提供语义和语法分类、多种拼写形式、词形变化以及大量翻译句子。DODa采用拉丁字母和阿拉伯字母,反映了Darija拼写的多样性,为自然语言处理应用提供了丰富资源。项目目标是成为Darija NLP的重要参考,并鼓励社区贡献。
Ego4d - 大规模多模态视频数据集与基准测试的最新发展
Ego-Exo4DEgo4DGithub多模态数据集开源项目机器学习视频数据集
Ego-Exo4D和Ego4D是全球最大的第一人称和多视角视频机器学习数据集,含有时间同步的视频和丰富的注释。Ego4D数据集包括超过3700小时的注释视频,Ego-Exo4D的V2版本新增了1286.30小时的视频内容,提供数据下载、特征提取和研究的CLI工具和API。详细信息请查阅官方网站和文档。
MVHumanNet - 多视角日常穿着人体捕捉大规模数据集
GithubMVHumanNet人体捕捉多视角开源项目数据集计算机视觉
MVHumanNet是一个大规模多视角人体捕捉数据集,包含4,500个人物身份、9,000套日常服装和60,000个动作序列。数据集提供645百万帧图像,附带丰富标注,如人体遮罩、相机参数、2D/3D关键点、SMPL/SMPLX参数及相应文本描述。这一资源为计算机视觉和人体建模研究提供了重要支持,适用于多种应用场景。
LanguageBind_Video_merge - 实现多模态与语言的语义对齐
GithubHuggingfaceLanguageBindVIDAL-10M多模态预训练应急零样本开源项目模型视频语言
LanguageBind项目提出一种基于语言的多模态预训练方法,通过语言对齐视频、红外、深度、音频等多种模态。该方法无需中间模态,性能优异。项目构建了VIDAL-10M数据集,包含1000万条多模态数据及对应语言描述。通过多视角增强和ChatGPT优化的语言描述,为各模态创建了语义空间。该方法在多个数据集上达到了最先进水平。
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