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video2dataset

快速构建大规模视频数据集的开源工具

video2dataset是一个开源工具,用于从视频URL快速创建大规模视频数据集。它支持多种输入输出格式和文件系统,可在12小时内处理1000万个视频。该工具提供增量模式、分布式处理和Weights & Biases集成,适合机器学习训练等场景。其灵活的API和配置选项让用户能够精细控制数据处理流程。

img2dataset - 高效处理大规模图像数据集的开源工具
Githubimg2dataset下载工具图像数据集开源项目数据处理机器学习
img2dataset是一个开源工具,用于将大量图像URL转换为结构化数据集。它能在20小时内处理1亿个URL,支持下载、调整大小和打包功能。该工具提供多种输出格式、编码选项,以及增量模式和过滤功能,适用于机器学习训练等需要处理大规模图像数据的场景。img2dataset还支持保存URL和标题对,为研究人员和开发者提供了灵活的数据处理选项。
webdataset - 大规模深度学习数据集的管理工具
GithubPyTorchWebDatasettar文件开源项目数据管道深度学习
WebDataset是一种高性能的数据管理工具,专为大规模深度学习任务设计。它支持从本地存储和云对象存储读取数据,兼容PyTorch、TensorFlow和JAX。WebDataset能高效处理和读取多种格式的数据集,如图像、音频和视频,极大地提升I/O性能并简化数据预处理。其优势包括低延迟、无需本地存储及并行数据访问,适用于不同规模的深度学习任务。
VideoCrafter - 突破数据限制的开源视频生成与编辑工具
AI模型GithubVideoCrafter2图像转视频开源项目文本转视频视频生成
VideoCrafter2是一个开源的视频生成和编辑工具,致力于克服数据限制,提高视频扩散模型质量。它支持文本到视频和图像到视频的生成,在有限数据条件下实现了更好的动态效果和概念组合。该工具提供高分辨率输出和更高的一致性,为研究人员和创作者提供了实用的视频内容制作方案。
deepdataspace - 开源计算机视觉数据集工具 提供可视化 标注和分析功能
DeepDataSpaceGithub开源数据集工具开源项目数据可视化数据标注模型分析
DeepDataSpace是一个开源计算机视觉数据集工具,提供交互式数据可视化、探索和智能标注功能。支持多平台和协作工作流,易于安装使用。通过直观界面帮助用户高效管理和分析大规模图像数据集,适用于CV项目开发和研究。
sound_dataset_tools2 - 多功能语音数据集制作工具
GUI界面GithubVITSsound_dataset_tools2开源项目语音数据集音频处理
sound_dataset_tools2是一款语音数据集制作工具。它具有GUI界面,支持音频+字幕和纯音频自动切割两种数据导入方式。该工具优化音频切割效果,减少断音问题,可导出符合VITS等项目要求的数据集格式。它还包含语音评测功能,有助于从大量数据中筛选出高质量数据集。此工具适用于需要创建语音数据集的研究人员和爱好者。
InternVideo - 视频基础模型助力多模态理解进展
GithubInternVideo多模态理解开源项目模型更新视频基础模型视频文本数据集
InternVideo项目致力于开发通用视频基础模型,提升多模态视频理解能力。项目包含InternVideo和InternVideo2两个主要版本,以及大规模视频-文本数据集InternVid。InternVideo2采用生成式和判别式学习方法,在多模态视频理解任务中表现突出。项目不断更新,提供多种规模的模型和丰富的视频注释数据,为研究和开发提供有力支持。
Text2Video - 文本生成视频模型
GithubText2Video开源项目深度学习生成对抗网络视频合成语音合成
Text2Video采用深度学习技术,通过建立音素姿势字典与训练生成对抗网络,从文本生成视频,该技术相较于传统音频驱动的视频生成方法,具有更少的数据需求、更高的灵活性和更低的时间成本。在标准数据集上的广泛测试证明了其显著的效果和优势。
speech-dataset-generator - 多语言语音数据集生成与处理工具
GithubSpeech Dataset Generator多语言支持开源项目数据集生成语音识别音频处理
speech-dataset-generator是一款开源的多语言语音数据集处理工具。它支持从多种来源获取音频,包括YouTube、LibriVox和TED Talks等。该工具提供音频转录、质量增强、静音移除、性别识别、多说话者检测等功能,还能计算语速指标。通过集成多种音频增强器,speech-dataset-generator为文本转语音和语音转文本模型的训练提供了全面的数据准备解决方案。
MiraData - 长时视频数据集助力AI视频生成研究
GithubMiraData开源项目结构化标注视频数据集视频生成长视频
MiraData是一个为长视频生成任务设计的大规模数据集。其特点包括平均72秒的视频长度和详细的结构化字幕。数据集提供330K、93K、42K和9K四个版本,每个视频配有六类字幕:主要对象、背景、风格、相机运动、简短摘要和详细描述。这些特性使MiraData成为改进长序列视频处理和镜头转换建模的重要资源。
Labelme2YOLO - LabelMe标注转YOLO格式数据集转换工具
GithubLabelme2YOLO开源项目数据转换数据集处理机器学习目标检测
Labelme2YOLO是一个开源工具,用于将LabelMe标注工具的JSON格式转换为YOLO文本文件格式。它支持批量转换和单文件转换,能自动分割训练验证集,并可生成YOLOv5 v7.0实例分割数据集。通过简单的命令行操作,用户可获得YOLO格式的标签、图像文件和dataset.yaml配置。这个工具简化了数据集准备过程,方便了YOLO目标检测和实例分割任务的开展。
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