
使用场景
使用Mamba进行Temporal Action Localization以提高动作识别的准确性。
集成Video Temporal Grounding模型以增强视频内容的交互式分析。
利用Video Mamba Suite进行Long-form Video Question-Answer任务,提升视频问答系统的智能度。
产品特色
视频时间建模:用于时间动作定位、时间动作分割、视频密集字幕生成等任务。
跨模态交互:实现视频时间定位和高亮检测等交互式任务。
视频时间适配器:支持零样本/微调多实例检索和微调动作识别。
空间-时间建模:提供零样本/微调多实例检索和微调动作识别功能。
模型动物园:包含多种预训练模型,如TimeSformer-B、CLIP-400M、Ego4D-4M等。
使用教程
步骤1:克隆Video Mamba Suite的代码库到本地。
步骤2:创建并激活Python 3.9环境。
步骤3:安装PyTorch及相关依赖库。
步骤4:根据requirements.txt安装其他必要的Python库。
步骤5:进入causal-conv1d和mamba目录,分别运行setup.py进行开发环境设置。
步骤6:根据具体任务的文件夹中的安装指南进行操作。
步骤7:运行相关脚本或命令,开始使用Video Mamba Suite进行视频理解任务。
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