需求人群:
["计算机视觉研究人员:提供新的视频理解模型,促进研究进展。","视频分析开发者:集成高效的视频分析工具,提升产品性能。","AI企业:利用先进的视频建模技术,开发创新的AI应用。"]
使用场景示例:
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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面向长期视频理解的大规模多模态模型
MA-LMM是一种基于大语言模型的大规模多模态模型,主要针对长期视频理解进行设计。它采用在线处理视频的方式,并使用记忆库存储过去的视频信息,从而可以在不超过语言模型上下文长度限制或GPU内存限制的情况下,参考历史视频内容进行长期分析。MA-LMM可以无缝集成到当前的多模态语言模型中,并在长视频理解、视频问答和视频字幕等任务上取得了领先的性能。
理解复杂视频,作诗配文的AI视频模型
MiniGPT4-Video是为视频理解设计的多模态大模型,能处理时态视觉数据和文本数据,配标题、宣传语,适用于视频问答。基于MiniGPT-v2,结合视觉主干EVA-CLIP,训练多阶段阶段,包括大规模视频-文本预训练和视频问题解答微调。在MSVD、MSRVTT、TGIF和TVQA基准上取得显著提升。定价未知。
视频理解基础模型
VideoPrism是一个通用的视频编码模型,能够在各种视频理解任务上取得领先的性能,包括分类、定位、检索、字幕生成和问答等。其创新点在于预训练的数据集非常大且多样,包含3600万高质量的视频-文本对,以及5.82亿带有嘈杂文本的视频剪辑。预训练采用两阶段策略,先利用对比学习匹配视频和文本,然后预测遮蔽的视频块,充分利用不同的监督信号。一个固定的VideoPrism模型可以直接适配到下游任务,并在30个视频理解基准上刷新状态最优成绩。
利用视觉令牌与语言令牌的等距离关系,实现可靠的视频叙述。
Vista-LLaMA是一种先进的视频语言模型,旨在改善视频理解。它通过保持视觉令牌与语言令牌之间的一致距离,无论生成文本的长度如何,都能减少与视频内容无关的文本产生。这种方法在计算视觉与文本令牌之间的注意力权重时省略了相对位置编码,使视觉令牌在文本生成过程中的影响更为显著。Vista-LLaMA还引入了一个顺序视觉投影器,能够将当前视频帧投影到语言空间的令牌中,捕捉视频内的时间关系,同时减少了对视觉令牌的需求。在多个开放式视频问答基准测试中,该模型的表现显著优于其他方法。
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利用机器学习自动生成基础设施代码,提高开发效率。
GitHub Copilot for Infrastructure as Code(简称Infra Copilot)是一个利用机器学习技术帮助基础设施专业人员自动生成精确基础设施代码的工具。它通过理解基础设施任务的上下文,允许专业人员使用自然语言表达需求,并接收相应的代码建议。Infra Copilot不仅简化了基础设施即代码(IaC)的开发过程,还确保了跨环境和项目的一致性,加速了新团队成员的上手和学习过程,显著提高了工作效率并节约了时间。
一个能够与人类共同工作的机器人助手。
Robo Coworker是一款智能插件,通过使用机器学习和自然语言处理技术,能够帮助用户完成各种办公任务。它能够自动发送邮件、处理文档、转换文件格式等,极大提高了工作效率。
使用准确可靠的邮政编码检测功能,为用户提供基于其邮编的预计产品交货日期,增强客户体验。
Convert Logistics提供预计产品交货日期的功能,使用先进的机器学习和预测AI技术来确定用户准确的邮政编码,从而提供可靠的产品交货日期预计。通过结合准确的定位和预测的交货日期,您可以增加购物车添加率,并改善用户体验。
AI学习平台
Generative AI Courses是一家提供AI学习课程的在线平台。通过课程学习,用户可以掌握GenAI、AI、机器学习、深度学习、chatGPT、DALLE、图像生成、视频生成、文本生成等技术,并了解2024年AI领域的最新发展。
Google Cloud机器学习工程师学习路径
Google Cloud的机器学习工程师学习路径是一套精选的在线课程和实验,旨在帮助学习者获得Google Cloud技术实操经验,掌握机器学习系统的设计、构建、投产、优化、运转和维护等关键技能。完成此学习路径后,学习者可以进一步考取Google Cloud机器学习工程师认证,为职业发展打下坚实基础。
个人AI合同谈判助手
SpeedLegal是一个利用机器学习技术(特别是深度学习、大型语言模型和通用AI)来突出合同中的条款和关键风险的技术初创公司。我们分析您的文档并发送给您一个简化的报告,以便您在签名前做出更明智的决策。
保护艺术家风格的AI工具
Glaze是一个旨在保护人类艺术家免受AI风格模仿的系统。通过机器学习算法对艺术作品进行微小改动,使其对人类眼睛看起来不变,但对AI模型则呈现出完全不同的艺术风格。这样,当有人试图模仿特定艺术家的风格时,AI生成的结果将与预期大相径庭。Glaze不是永久解决方案,但是一个必要的第一步,为艺术家提供抵抗AI模仿的工具。
通过AI和动手实验学习编程
LabEx是一个结合AI技术和动手实验室的教育平台,专注于提供Linux、Python、Docker、Kubernetes、机器学习等技术的实战学习体验。通过互动式的学习环境和结构化的技能树,用户可以逐步掌握技术技能,并在完成技能树后参与真实世界项目,巩固所学知识。LabEx还拥有AI助手Labby,为用户提供实时的编程帮助和答疑。此外,LabEx承诺每完成一个技能树,就会种植一棵真实的树,让学习之旅也能为地球做出贡献。
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