
使用場景
使用Mamba進行Temporal Action Localization以提高動作識別的準確性。
集成Video Temporal Grounding模型以增強視頻內容的交互式分析。
利用Video Mamba Suite進行Long-form Video Question-Answer任務,提升視頻問答系統的智能度。
產品特色
視頻時間建模:用於時間動作定位、時間動作分割、視頻密集字幕生成等任務。
跨模態交互:實現視頻時間定位和高亮檢測等交互式任務。
視頻時間適配器:支持零樣本/微調多實例檢索和微調動作識別。
空間-時間建模:提供零樣本/微調多實例檢索和微調動作識別功能。
模型動物園:包含多種預訓練模型,如TimeSformer-B、CLIP-400M、Ego4D-4M等。
使用教程
步驟1:克隆Video Mamba Suite的代碼庫到本地。
步驟2:創建並激活Python 3.9環境。
步驟3:安裝PyTorch及相關依賴庫。
步驟4:根據requirements.txt安裝其他必要的Python庫。
步驟5:進入causal-conv1d和mamba目錄,分別運行setup.py進行開發環境設置。
步驟6:根據具體任務的文件夾中的安裝指南進行操作。
步驟7:運行相關腳本或命令,開始使用Video Mamba Suite進行視頻理解任務。
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