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

trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架

GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析

TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理，实现单模型多显卡多实例负载调度，并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码，可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合，适应不同应用场景。

ComputeLibrary - 优化Arm架构的开源机器学习函数库

ARM架构Compute LibraryGithub开源软件开源项目性能优化机器学习

ComputeLibrary是一个专为Arm架构优化的机器学习函数库，支持Cortex-A、Neoverse处理器和Mali GPU。它提供100多个低级机器学习函数，覆盖多种数据类型和卷积算法，并采用微架构优化、内核融合等先进技术。作为开源项目，ComputeLibrary具有高性能、高度可配置的特点，为Arm平台的机器学习应用开发提供了强大支持。

DALI - 加速深度学习应用的GPU加速数据加载与预处理库

GPU加速GithubNVIDIA DALI多框架支持开源项目数据预处理深度学习

NVIDIA DALI是一个GPU加速的数据加载和预处理库，专为提高深度学习应用效率而设计。它提供了一套优化的工具，改善图像、视频和音频的处理，同时解决CPU瓶颈，支持跨多平台框架使用。此外，DALI利用GPUDirect Storage技术，从而实现从存储到GPU内存的直接数据传输，显著提升处理速度。

Videomass - 跨平台FFmpeg和yt-dlp图形界面多媒体处理工具

FFmpegGUIGithubVideomassyt-dlp开源项目跨平台

Videomass是FFmpeg和yt-dlp的跨平台图形界面工具，支持视频编辑、转码和下载。兼容多操作系统，为各级用户提供开源的多媒体处理方案。

FLAVR - 创新视频帧插值方法实现快速多帧预测

FLAVRGithub帧率提升开源项目深度学习视频插帧计算机视觉

FLAVR是一种新型视频帧插值方法，无需光流估计即可实现快速多帧预测。该方法采用特殊的编码器-解码器架构，结合时空卷积和通道门控，能有效捕捉复杂运动轨迹并生成高质量高帧率视频。相比现有技术，FLAVR在速度和准确性间取得更好平衡，为视频慢动作和帧率提升等应用提供新选择。

video-compare - 视频对比分析工具支持多格式和交互控制

C++14FFmpegGithubSDL2video-compare开源项目视频比较工具

video-compare是一款分屏视频对比分析工具,基于C++14开发。该工具整合FFmpeg和SDL2库,实现交互式导航、播放控制和多种分析功能。它支持比较不同编解码器、调整算法等对视频的影响,可处理各种分辨率、帧率、扫描方式、颜色格式、容器格式的视频,还能对比图像或图像序列。工具提供可自定义的显示选项,方便用户进行深入的视频分析。

intel-extension-for-pytorch - 通过最新优化提升Intel硬件的深度学习性能

AIGPUsGithubIntel® Extension for PyTorchLLMs优化开源项目

Intel® Extension for PyTorch* 提供优化功能，利用Intel® AVX-512 VNNI、AMX以及XMX AI引擎，提升Intel CPU和GPU上的深度学习性能。该扩展优化了大规模语言模型（LLMs），如LLAMA、GPT-J、GPT-NEOX等，支持多种量化方法（如FP32、BF16、INT8、INT4）。此外，自2.3.0版本起，还引入了模块级优化API，为定制模型优化提供了更多选项。

mpv - 跨平台开源命令行媒体播放器

Githubmpv命令行媒体播放器开源软件开源项目跨平台

mpv是一个开源的命令行媒体播放器，支持广泛的媒体格式和编解码器。它采用GPLv2或更新版本许可，可在Linux、Windows和macOS上运行。mpv提供硬件解码和着色器渲染等功能，并支持脚本扩展。项目社区活跃，定期更新以优化播放性能。

oneDNN - 优化深度学习应用的跨平台性能库，支持多种处理器架构

CPU优化GithubUXL Foundationdeep learningoneAPI specificationoneDNN开源项目

oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 是一个开源的跨平台性能库，提供深度学习应用的核心模块。oneDNN 专为Intel架构处理器、Intel图形处理器和Arm 64位架构处理器进行优化，并实验性支持NVIDIA、AMD、OpenPOWER、IBMz 和 RISC-V 等架构的 GPU 和 CPU。深度学习应用及框架开发者可以利用oneDNN提升在多种硬件上的性能表现。

mlt - 开源视频编辑多媒体框架

GithubLGPLMLT多媒体框架开源软件开源项目视频编辑

MLT是一个专为视频编辑设计的LGPL多媒体框架。该项目采用CMake进行配置和编译，便于开发者在系统中测试和安装。MLT提供了丰富的功能和灵活的接口，适用于各种视频编辑需求。项目官方网站包含详细文档和贡献指南，有助于开发者深入了解和参与项目。

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