Video Mamba Suite
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Video Mamba Suite
紹介 :
Video Mamba Suiteは、動画理解のための新しい状態空間モデルスイートであり、動画モデリングにおけるMambaの可能性を探求および評価することを目的としています。このスイートには14個のモデル/モジュールが含まれており、12個の動画理解タスクを網羅し、動画および動画?言語タスクにおける高い効率性と優れた性能を実証しています。
ターゲットユーザー :
["コンピュータビジョン研究者:新しい動画理解モデルを提供し、研究の進歩を促進します。","動画分析開発者:効率的な動画分析ツールを統合し、製品性能を向上させます。","AI企業:高度な動画モデリング技術を活用し、革新的なAIアプリケーションを開発します。"]
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 66.8K
使用シナリオ
Mambaを使用してTemporal Action Localizationを行い、動作認識の精度を向上させます。
Video Temporal Groundingモデルを統合して、動画コンテンツのインタラクティブな分析を強化します。
Video Mamba Suiteを使用してLong-form Video Question-Answerタスクを行い、動画質疑応答システムの知能度を向上させます。
製品特徴
動画時間モデリング:時間的動作局在化、時間的動作分割、動画密な字幕生成などのタスクに使用されます。
クロスモーダルインタラクション:動画時間位置特定やハイライト検出などのインタラクティブなタスクを実現します。
動画時間アダプター:ゼロショット/ファインチューニングによる多インスタンス検索とファインチューニングによる動作認識をサポートします。
空間時間モデリング:ゼロショット/ファインチューニングによる多インスタンス検索とファインチューニングによる動作認識機能を提供します。
モデル動物園:TimeSformer-B、CLIP-400M、Ego4D-4Mなどの様々な事前学習済みモデルが含まれています。
使用チュートリアル
ステップ1:Video Mamba Suiteのコードリポジトリをローカルにクローンします。
ステップ2:Python 3.9環境を作成し、アクティブにします。
ステップ3:PyTorchおよび関連する依存ライブラリをインストールします。
ステップ4:requirements.txtに従って、その他の必要なPythonライブラリをインストールします。
ステップ5:`causal-conv1d`および`mamba`ディレクトリに移動し、それぞれ`setup.py`を実行して開発環境を設定します。
ステップ6:具体的なタスクのフォルダ内のインストールガイドに従って操作します。
ステップ7:関連するスクリプトまたはコマンドを実行し、Video Mamba Suiteを使用して動画理解タスクを開始します。
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