mmaction2

开源视频理解工具箱MMAction2基于PyTorch实现

OpenMMLab MMAction2 视频理解行动识别模型库 Github 开源项目

MMAction2为基于PyTorch的开源视频理解工具箱，涵盖动作识别、动作定位、时空动作检测等多种任务。项目特点包括模块化设计、丰富的模型库以及详尽文档，支持灵活的自定义配置。

imgclsmob - 深度学习卷积网络的研究与实现，涵盖多种框架和预训练模型

GithubMXNetPyTorchTensorFlowcomputer visiondeep learning开源项目

此存储库专注于计算机视觉领域的卷积网络研究，包含多种分类、分割、检测和姿态估计模型的实现，支持MXNet/Gluon、PyTorch、Chainer、Keras和TensorFlow等框架。提供了训练、评估和转换的脚本以及针对不同框架的PIP包，模型预训练于ImageNet、CIFAR-10/100、SVHN等数据集，能够自动加载预训练权重。

AVDC - 从无动作视频学习行为的AI训练框架

AVDCGithub实验代码开源项目无动作视频深度对应视频策略训练

AVDC是一个创新的AI训练框架，能够从无动作视频中学习行为策略。该项目支持Meta-World、iTHOR等多个环境，提供完整的代码库、预训练模型和详细文档。AVDC具有灵活的训练和推理功能，方便研究人员快速上手和复现实验结果，为计算机视觉和机器人学习领域带来新的可能性。

videocomposer - 灵活可控的视频合成与运动模式生成工具

AI生成GithubVideoComposer动作控制开源项目扩散模型视频合成

VideoComposer是一个开源的视频合成模型，能够同时控制生成视频的空间和时间特征。它支持文本、草图、参考视频等多种输入形式，为用户提供灵活的创作方式。项目包含预训练模型和用户界面，便于研究人员和开发者进行视频合成实验。

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。

Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统

AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割

Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式，适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置，使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。

ezML - 专业的计算机视觉视频分析解决方案

AIAI工具Computer VisionezML视频分析运动分析

ezML提供专业的计算机视觉视频分析解决方案，通过预构建模型和分析工具实现视觉任务自动化和时序洞察提取。产品覆盖体育、制造、物流、电商等行业，包括运动分析引擎、咨询服务和API接口，便于企业集成和部署先进的计算机视觉应用。

SportsLabKit - 专业体育分析工具包实现比赛视频数据化

GithubSportsLabKit体育分析开源项目数据处理目标跟踪计算机视觉

SportsLabKit是一个开源的体育分析工具包,可将比赛视频转换为可分析的数据。目前主要用于足球领域,计划扩展到其他运动。核心功能包括高性能追踪、灵活架构、2D场地校准和数据封装,便于进行运动员追踪和数据分析。该项目集成了SORT、DeepSORT、ByteTrack等多种追踪算法,支持YOLOv8等检测模型,为研究人员和开发者提供了灵活的开发环境。SportsLabKit正在持续开发中,旨在提供更多计算机视觉工具和统一的数据表示方法。

MovieChat - 高效长视频处理工具

AIGithubMovieChat开源项目机器学习视频理解长视频

MovieChat能够在24GB显卡上处理超过1万帧的视频，与其他方法相比，GPU显存成本平均减少10000倍（21.3KB/f到约200MB/f）。它集成了视频问答、情感分析和场景理解等功能，显著提高了长视频处理的效率和准确性，适用于大型视频数据集和复杂视频场景的智能问答系统。

MiVOS - 交互式视频对象分割方法与差异感知融合

DAVISGithubMiVOSPyTorch交互式分割开源项目视频对象分割

该项目介绍了一种模块化的交互视频对象分割方法，通过交互生成对象掩码并采用差异感知的融合模块进行处理。该方法在DAVIS和YouTube等基准测试中表现出色，并支持用户交互的GUI工具，简化了视频对象标注过程。项目还集成了多个预训练模型，并提供了快速下载和数据生成脚本，为研究人员和开发者提供了便捷高效的解决方案。

MMSA - 多模态情感分析统一框架助力研究

GithubMMSAPython工具包多模态情感分析开源项目数据集深度学习模型

MMSA是一个多模态情感分析统一框架，集成15种先进MSA模型，支持MOSI、MOSEI和CH-SIMS数据集。框架提供Python API和命令行工具，方便使用。结合MMSA-FET工具包，可进行自定义多模态特征提取实验。MMSA为多模态情感分析研究提供了全面系统的支持平台，助力相关领域的深入研究与创新。

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