libvpl

开源GPU加速视频处理库

Intel VPL GPU加速视频处理 AI推理硬件加速 Github 开源项目

Intel VPL是开源的GPU加速视频处理库，提供硬件加速的视频解码、编码和处理功能。适用于AI视觉推理、媒体传输、云游戏等场景。包含API头文件、调度器和示例代码，支持多种GPU平台。可通过源码或包管理器安装，并支持CMake和pkg-config集成。使用时需安装至少一个实现库。

文档

videollm-online - 流式视频实时理解与交互的先进模型

GithubVideoLLM-online大语言模型实时交互开源项目流媒体视频视频处理

VideoLLM-online是一款针对流媒体视频的在线大语言模型。该模型支持视频流实时交互，可主动更新响应，如记录活动变化和提供实时指导。项目通过创新的数据合成方法将离线注释转化为流式对话数据，并采用并行化推理技术实现高速处理，在A100 GPU上处理速度可达10-15 FPS。VideoLLM-online在在线和离线环境中均表现出色，能高效处理长达10分钟的视频，为视频理解与交互领域带来新的可能性。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

common_metrics_on_video_quality - 多指标视频质量评估工具包

FVDGithubLPIPSPSNRSSIM开源项目视频质量评估

这是一个开源项目，提供了计算FVD、SSIM、LPIPS和PSNR等多种视频质量评估指标的工具包。支持灰度和RGB视频格式，适用于生成模型和预测模型的视频质量评估。项目在Ubuntu系统上运行稳定，并提供了详细的使用说明和注意事项。研究人员和开发者可以利用此工具包进行便捷的视频质量分析。

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。

dlib - 现代C++机器学习工具包，实现高效复杂软件开发

C++GithubPython APIdlib开源项目机器学习编译

dlib是一个功能丰富的C++工具库，专注于机器学习解决方案，支持快速编译和高效运算。提供完整的Python集成和标准Boost许可，适用于各类项目。

dlprimitives - 开源跨平台深度学习与推理工具库

GPUGithubONNXOpenCL开源项目深度学习跨平台

DLPrimitives是一个开源项目，旨在提供跨平台的OpenCL深度学习和推理工具。该项目创建了支持多种GPU架构的深度学习原语库和高效推理库。DLPrimitives的目标包括开发简约的深度学习框架，并与PyTorch、TensorFlow等主流框架集成，使OpenCL API在深度学习领域得到广泛应用。目前，DLPrimitives已支持多种神经网络模型，并在AMD、Intel、NVIDIA等多种GPU上进行了测试。

gocv - Go语言的OpenCV绑定，支持CUDA和OpenVINO加速

CUDAGithubGo languageGoCVIntel OpenVINOOpenCV 4开源项目

GoCV提供了Go语言对OpenCV 4的绑定，支持最新版本的Go和OpenCV（v4.10.0），兼容Linux、macOS和Windows。它支持Nvidia GPU的CUDA加速和Intel OpenVINO工具包，适用于视频捕捉和人脸检测等计算机视觉任务。详细的安装指南和示例代码帮助用户快速入门，支持Docker开发并可定制安装环境。

DirectML - 跨平台硬件加速机器学习库，支持多种GPU

DirectMLDirectX 12GPU加速Github开源项目机器学习硬件加速

DirectML是一款基于DirectX 12的高性能机器学习库，为常见机器学习任务提供GPU加速。它支持AMD、Intel、NVIDIA等多种DirectX 12兼容GPU，与Direct3D 12无缝集成，具有低开销和跨硬件一致性。DirectML适用于需要高性能和可靠性的机器学习应用，可集成到Windows ML、ONNX Runtime、PyTorch和TensorFlow等主流框架中。

ipex-llm - 在Intel CPU和GPU上运行大型语言模型(LLM)的高性能库

AIGithubIPEX-LLMLLM运行库PyTorch开源项目英特尔

IPEX-LLM是专为Intel CPU和GPU设计的PyTorch库，能高效运行多种大型语言模型如LLaMA2和Mistral，确保极低延迟。支持最新技术如Microsoft的GraphRAG和多模态模型，及英特尔新型NPU。提供一体化易用性并针对多GPU优化，包括实时演示和详尽的性能基准。

awesome-video - 视频流媒体技术全面开源资源库

DASHFFmpegGithubHLS开源项目编码视频流

awesome-video项目汇集了全面的视频流媒体技术资源,包括入门到高级的学习材料、主流流媒体协议、编解码技术、传输方案、服务器、播放器和测试工具等。该项目为开发者和工程师提供了丰富的参考资料,有助于深入理解和应用这一复杂的技术领域。

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