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MeViS

基于运动表达的大规模视频目标分割数据集

MeViS是一个专注于运动表达引导目标分割的大规模视频数据集。它包含2,006个视频和28,570个描述性句子,为开发利用运动表达进行复杂视频场景分割的算法提供了平台。该数据集突出了运动在语言引导视频目标分割中的重要性,为相关研究提供了新的基准。

sports - 体育中的对象检测与影像分析
GithubRoboflowsports关键点检测图像分割开源项目物体检测
该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术,解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别,以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码,并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。
VideoGPT-plus - 双编码器融合提升视频理解能力
GithubVideoGPT+人工智能多模态模型开源项目视频对话视频理解
VideoGPT+是一个创新的视频对话模型,通过集成图像和视频编码器,实现了更精细的空间理解和全局时间上下文分析。模型采用自适应池化技术处理双编码器特征,大幅提升了视频基准测试性能。项目同时推出VCG+ 112K数据集和VCGBench-Diverse基准,为视频对话任务提供全面评估。VideoGPT+在空间理解、推理和视频问答等多项任务中表现优异。
VideoTetris - 创新视频生成技术 实现复杂语义精确组合
GithubVideoTetris开源项目文本到视频生成时空组合扩散组合式生成长视频生成
VideoTetris是一个视频生成框架,采用时空组合扩散技术实现复杂文本语义的精确表达。通过操控去噪网络的注意力图,在空间和时间维度上控制视频生成。项目提出了视频数据预处理方法,提升了训练数据的动态性和提示理解能力。VideoTetris可生成10秒至2分钟或更长的视频,为复杂场景视频生成提供了新方案。
magvit - 单模型实现多种视频合成任务的创新技术
GithubMAGVIT开源项目机器学习深度学习视频生成计算机视觉
MAGVIT是一种创新的视频生成技术,采用掩码生成视频变换器实现单一模型解决多种视频合成任务。该项目在视频生成质量、效率和灵活性方面表现出色,能够执行类别条件生成、帧预测和多任务视频处理。MAGVIT在UCF-101、BAIR Robot Pushing、Kinetics-600等多个基准测试中取得优异成绩,展示了其在视频生成领域的应用前景。
bdd100k - 大规模驾驶视频数据集赋能自动驾驶多任务学习
BDD100KGithub多任务学习开源项目数据集自动驾驶计算机视觉
BDD100K是一个专为异构多任务学习设计的多样化驾驶数据集,包含10万个视频和10个评估任务。这些数据涵盖了超过1000小时的驾驶经验,体现了地理、环境和天气的多样性。BDD100K支持图像标记、车道检测、可行驶区域分割等多项任务,为自动驾驶技术研究提供了丰富的数据资源,有助于评估图像识别算法在实际驾驶场景中的表现。
sam2.1-hiera-large - Meta开源的新一代图像视频智能分割模型
GithubHuggingfaceSAM2图像分割开源项目机器学习模型视频分割计算机视觉
sam2.1-hiera-large是Meta AI推出的SAM 2项目的核心模型,专注于图像和视频的智能分割任务。模型支持图像和视频预测功能,可通过Python接口快速集成。基于提示式交互,模型能实现自动生成分割掩码,在需要精确物体分割的计算机视觉应用中具有广泛应用价值。
VideoLLaMA2 - 增强视频理解的多模态语言模型
AIGithubVideoLLaMA2多模态大语言模型开源项目视频理解
VideoLLaMA2是一款先进的视频语言模型,通过增强空间-时间建模和音频理解能力,提高了视频问答和描述任务的性能。该模型在零样本视频问答等多项基准测试中表现出色。VideoLLaMA2能处理长视频序列并理解复杂视听内容,为视频理解技术带来新进展。
MultiBench - 多模态学习的多尺度标准基准
BenchmarkGithubMultiBenchMultimodal学习开源项目数据集深度学习
MultiBench是一个系统化、统一的大规模基准,用于多模态表征学习,覆盖15个数据集、10种模态、20个预测任务和6个研究领域。它提供自动化的端到端机器学习管道,简化数据加载、实验设置和模型评估,确保在真实世界中的适用性和鲁棒性。
multiwoz - 大规模多领域任务型对话数据集
GithubMultiWOZ任务型对话对话状态追踪对话生成开源项目数据集
MultiWOZ是一个包含10,000多个人类对话的全标注多领域任务型对话数据集。它涵盖多个领域和主题,规模超过以往任务型语料库。该数据集为对话状态追踪、响应生成等任务提供基准测试,并通过版本更新持续提高数据质量。MultiWOZ为对话系统研究提供了重要资源,促进了该领域的发展。
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。
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