在实际应用中,SlowFast模型已经被广泛应用于各种视频处理任务中,如动作识别、目标跟踪等。通过对视频数据的全面理解,SlowFast模型能够准确地识别出视频中的关键信息,从而帮助人们更好地理解和分析视频内容。 总的来说,SlowFast模型是一种非常有效的视频处理模型,它通过双流卷积输入和注意力机制等技术,实现了对视频数据的全...
我们提出SlowFast-LLaVA(或简称SF-LLaVA),一个基于LLaVA-NeXT构建的免训练视频大语言模型 ( Liu等人,2024),无需进一步微调。 受到用于动作识别的成功双流网络(Simonyan & Zisserman,2014;Feichtenhofer 等人,2019)的启发,我们提出了一种新的视频大语言模型输入的 SlowFast 设计,以捕获详细的空间信息语义和远程时间...
通过将SlowFast模型部署到千帆平台上,我们可以利用平台的算力资源和算法优化能力,进一步提高模型的性能和效率。 例如,在模型训练阶段,我们可以利用千帆平台的分布式训练能力,加速模型的训练过程;在模型测试阶段,我们可以利用千帆平台的自动化测试工具,对模型进行全面的测试和验证;在模型部署阶段,我们可以利用千帆平台的模型管...
TRAIN: ENABLE: Fasle DATASET: ava BATCH_SIZE: 8 #64 EVAL_PERIOD: 5 CHECKPOINT_PERIOD: 1 AUTO_RESUME: True CHECKPOINT_FILE_PATH: '/content/SLOWFAST_32x2_R101_50_50.pkl' #预训练模型地址 CHECKPOINT_TYPE: pytorch DATA: NUM_FRAMES: 32 SAMPLING_RATE: 2 TRAIN_JITTER_SCALES: [256, 320] TR...
SlowFast模型是一种基于深度学习的行为动作识别框架,它结合了慢速高分辨率和快速低分辨率CNN,以实现对视频中静态和动态内容的分析。该模型由Facebook AI研究院(FAIR)提出,并在多个公开数据集上取得了优异的性能表现。 二、SlowFast模型原理 SlowFast模型包含两个通道:一个慢速通道(Slow pathway)和一个快速通道(Fast path...
深度解析SlowFast模型:行为动作识别的创新利器 算法解读+环境配置+源码实深度学习与计算机视觉编辑于 2024年11月26日 17:16 深度解析SlowFast模型:行为动作识别的创新利器分享至 投诉或建议评论 赞与转发4 0 0 0 0 回到旧版 顶部登录哔哩哔哩,高清视频免费看! 更多登录后权益等你解锁...
首先,先来了解slowfast的推理过程 Step1:连续读取64帧并且判断是否满足64帧 while was_read: frames=[] seq_length=64 while was_read and len(frames) < seq_length: was_read, frame =cap.read() frames.append(frame) Step2: 使用yolov5进行目标检测 1.yolov5 推理代码,将sys.path.insert路径和权重路径...
arxiv:https://arxiv.org/abs/2407.15841GitHub:https://github.com/apple/ml-slowfast-llava论文实际是7月release的,但是最新更新了一版,所以我以为是最新的论文,但是也很值得一读。, 视频播放量 1309、弹幕量 0、点赞数 29、投硬币枚数 17、收藏人数 110、转发人数 2
SlowFast 是一种创新的视频识别方法，其设计灵感来源于灵长类视觉系统的视网膜神经运作原理。该模型通过两条路径—慢速路径（Slow）和快速路径（Fast）—同时处理视频信息，实现动作分类与识别效果的优化。相较于其他方法，SlowFast 在整体计算复杂度和准确度方面表现更优。关于 SlowFast 名称的解析：它的名称...
近年来,基于深度学习的人体动作识别的研究越来越多,slowfast模型提出了快慢两通道网络在动作识别数据集上表现十分优异,本文介绍了Slowfast数据准备,如何训练,以及slowfast使用onnx进行推理,着重介绍了Slowfast使用Tensorrt推理,并且使用yolov5和deepsort进行人物追踪,以及使用C++部署。