5.3. Video视频¶

5.3.1. PyTorchVideo¶

https://pytorchvideo.org/

PyTorchVideo是一个针对视频理解研究的深度学习库,基于PyTorch构建,主要特点包括:

- 实现了针对视频理解的主流模型架构,如SlowFast、X3D、TimeSformer等。
- 支持多种视频理解任务,包括动作识别、时空动作检测、视频分割等。
- 提供了训练、验证和推理的模块化框架。
- 实现了视频数据加载器,支持常见的数据集如Kinetics、Moments in Time等。
- 支持分布式多GPU训练。
- 提供了可复用的组件,如视频变换、优化策略、损失函数等。
- 语义版本化,社区维护。

PyTorchVideo的优点是提供了统一的视频理解研究平台,降低了研究的门槛,可以快速实现想法并复现论文中的模型。它也使得不同模型架构的比较更加方便。目前PyTorchVideo正在积极开发和维护中,已成为视频领域一个重要的开源工具库。它可以帮助研究人员更快更好地推进视频理解技术的发展。