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timesformer-base-finetuned-k600

采用空间时间注意力的视频分类技术,提升视频理解能力

TimeSformer模型运用空间时间注意力机制进行视频分类,能够识别Kinetics-600中的600种标签。该工具旨在提升视频理解的准确性,提供简便的视觉分析能力。

timesformer-hr-finetuned-k600 - TimeSformer:空间-时间注意力机制的视频分类模型
GithubHuggingfaceTimeSformer开源项目机器学习模型深度学习视频分类计算机视觉
TimeSformer-hr-finetuned-k600是基于Kinetics-600数据集微调的视频分类模型。该模型利用创新的空间-时间注意力机制,可对600个类别的视频进行分类。由Facebook AI Research开发,适用于多种视频理解任务。研究者和开发者可通过Transformers库轻松应用此模型,实现高效的视频内容分析。
timesformer-base-finetuned-k400 - TimeSformer视频分类模型的Kinetics-400数据集实现
GithubHuggingfaceKinetics-400TimeSformer开源项目机器学习模型视频分类视频理解
TimeSformer是一个基于空间-时间注意力机制的视频分类模型,在Kinetics-400数据集上完成微调。该模型支持400类视频标签分类,由Facebook Research开发并在Hugging Face平台开源。模型采用transformer架构处理视频序列,可通过Python接口实现快速部署和预测。
videomae-base-finetuned-kinetics - VideoMAE模型基于自监督学习实现Kinetics-400数据集80.9%分类准确率
GithubHuggingfaceVideoMAE开源项目模型神经网络自监督学习视频分类计算机视觉
VideoMAE是一个基于MAE架构的视频分析模型,采用Vision Transformer结构。经过1600轮自监督预训练和有监督微调,该模型在Kinetics-400数据集上实现了80.9%的top-1准确率和94.7%的top-5准确率。模型将视频切分为16x16的图像块进行处理,支持400种视频类别的分类任务,可应用于视频内容分析和行为识别等领域。
actionformer_release - 基于Transformer的高精度动作时刻定位模型
ActionFormerActivityNetGithubTHUMOS14Transformer开源项目时序动作定位
actionformer_release是一个基于Transformer的动作定位模型,能够检测动作实例的起止点并识别动作类别。在THUMOS14数据集上,该模型取得了71.0%的mAP,超越之前的最佳模型14.1个百分点,并首次突破60%的mAP。此外,该模型在ActivityNet 1.3和EPIC-Kitchens 100数据集上也取得了优异成绩。该项目设计简洁,通过局部自注意力机制对未剪辑视频进行时间上下文建模,并可一次性精确定位动作时刻。代码和预训练模型已开源,可供下载和试用。
videomae-large - 视频自监督学习的高效模型
GithubHuggingfaceVideoMAE开源项目模型自监督视频分类视频预训练
VideoMAE大型模型在Kinetics-400数据集上进行自监督预训练,采用掩码自编码器方法,有效学习视频的内在表示。利用视觉Transformer架构,通过将视频划分为固定大小的图像块,结合线性嵌入和位置编码,进行深度分析和像素预测,适用于多种后续任务和特征提取,包括视频分类和处理。
vivit-b-16x2-kinetics400 - ViViT 扩展Vision Transformer至视频分析领域的创新模型
GithubHuggingfaceViViT开源项目模型深度学习视觉变换器视频分类计算机视觉
ViViT是Arnab等人提出的视频视觉Transformer模型,将Vision Transformer的概念扩展到视频领域。这一模型主要应用于视频分类等任务的微调,在视频数据处理方面表现出色。ViViT为视频分析和理解开辟了新途径,为研究人员和开发者提供了进行视频相关任务开发的有力工具。该模型的出现推动了计算机视觉技术在视频领域的发展,为未来的视频智能分析奠定了基础。
VTimeLLM - 创新视频大语言模型实现精准时刻理解
GithubVTimeLLM多阶段训练大语言模型开源项目时间边界感知视频理解
VTimeLLM是一种先进的视频大语言模型,专注于精细化视频时刻理解和推理。该模型采用边界感知三阶段训练策略,包括图像-文本特征对齐、多事件视频时间边界识别和高质量视频指令微调。这种方法显著提升了模型的时间理解能力,使其在多项视频理解任务中表现优异。
videomae-base - 基于掩码自编码器的视频自监督预训练模型
GithubHuggingfaceVideoMAE开源项目模型自监督学习视觉Transformer视频处理预训练模型
VideoMAE是一种基于掩码自编码器的视频自监督预训练模型。该模型在Kinetics-400数据集上经过1600轮预训练,采用Vision Transformer架构处理固定大小的视频图像块。VideoMAE不仅可预测被遮挡的视频片段,还能通过微调应用于下游任务。作为视频理解领域的重要进展,它为视频分类等任务提供了强大的特征提取能力。
vit_base_r50_s16_384.orig_in21k_ft_in1k - ResNet-Vision Transformer混合模型用于高精度图像分类
GithubHuggingfaceImageNetResNetVision Transformertimm图像分类开源项目模型
本模型结合ResNet与Vision Transformer优势,在大规模ImageNet-21k数据集上预训练,并在ImageNet-1k上微调,实现高效准确的图像分类。具备9900万参数,支持384x384像素输入,可用于分类任务和特征提取。研究人员可通过timm库轻松应用此模型,进行推理或深入研究。
CrossFormer - 融合跨尺度注意力的高效视觉Transformer
CrossFormer++Github图像分类开源项目目标检测视觉Transformer跨尺度注意力
CrossFormer++是一种创新的视觉Transformer模型,通过跨尺度注意力机制解决了不同尺度对象特征间建立关联的问题。该模型引入跨尺度嵌入层和长短距离注意力等设计,并采用渐进式分组策略和激活冷却层来平衡性能与计算效率。在图像分类、目标检测和语义分割等视觉任务中表现优异,尤其在密集预测任务中效果显著。CrossFormer++为计算机视觉领域提供了一种灵活高效的新型架构。
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