Facebook人工智能实验室在 PySlowFast 之后时隔两年，携 PyTorchVideo 重入战场。视频作为当今最被广为使用的媒体形式，已逐渐占超过文字和图片，据了人们更多的浏览时间。这使得视频理解变得尤为重要。各大互联网公司与顶尖高校纷纷绞尽脑汁，竞相研究前沿视频理解模型与算法。在谷歌，Facebook，亚麻，Open-MM Lab 等分别祭出各家杀器之后，Facebook人工智能实验
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2024-06-04 17:19:46
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数据读取datasettensorboardadd_scale()add_image()transformcompose的使用torchvision数据集dataloader 数据读取主要使用dataset和dataloader类。datasetdataset函数在乱序的输入数据中，实现对数据的整理和排序，输入数据列表，支持下表检测。 dataloader函数将dataset输出的数据列表打包分
# 如何使用PyTorch处理视频
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你需要教导一位刚入行的小白如何使用PyTorch处理视频。这篇文章将向你展示整个流程，并提供每个步骤需要执行的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(读取视频) --> B(处理视频帧)
B --> C(应用PyTorch模型)
C --> D(输出结果)
```
原创
2024-07-05 04:06:10
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要说当下最火的手机APP，今日头条非“她"莫属！同时伴随着"她"火起来的当然是做自媒体的大咖大神们。那么在制作这些视频的时候，他们究竟用的什么电脑配置呢，今天我就给大家推出一套专业做视频处理的专业电脑配置。 编辑视频，对电脑配置一般要求都高，CPU、内存、显卡......一个不能怠慢，如果我们对电脑硬件知道不太了解，在选搭硬件不合理的话，可能钱花了，效果却不好。今天 我给大家推荐这套配置就是让大
文章目录前言一、config.py二、datalist.py三.common.py四.model.py五.model_common.py六.train.py总结 前言该算法是从github上找的onion peel network算法，但是由于开发者只提供了demo部分，所以我试着自己把train的部分自己实现了，目前来看多少有点能补全的意思。目前来看还不是很成熟，但我还是发出来给大家看看。当然
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2024-08-13 08:53:34
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之前说过要用PyTorch的方法重新实现一遍对于UCF101的处理。 # pytorch 为 c h w 一般常规为 h w c 二 具体目标按照trainlist(testllist)中的列表去确定要用哪些数据集。 对于每一个视频随机取连续的16帧 每一帧都减去RGB平均值 对于每帧先将大小修改到(182,242) 然后对修改过大小的帧随机截取(160,160) 每次返回视频表示: x[b
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2024-01-25 17:10:40
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使用OpenCV和Python上对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。本文分两个部分。在第一部分中，我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和OpenCV将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过VideoStream类来完成。现在，我们将开始把深度学习+目标检测的代码应用于视频流中，同时测量FP
场景： 采用深度学习的方案处理视频流的任务，比如：
原创
2021-09-07 11:04:17
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1.2 为什么要行为识别行为识别事实上在很多地方有非常广 泛的应用，下面举几个例子。第一个例 子，据估计在中国已经安装了 6 000 万以 上的监控摄像头。现在技术瓶颈在哪里？ 在于计算机系统不理解监控摄像头录下 的视频里面有什么人、在发生什么行为。 所以说，目前的监控系统还不能很好地 理解这个世界。从这个意义来讲，要想 把目前的监控系统变得真正智能化，真 正能够充分发挥监控数据的作用，还需 要对
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2024-06-15 22:38:11
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2.1 数据操作为了能够完成各种数据操作，我们需要某种方法来存储和操作数据。 通常，我们需要做两件重要的事：（1）获取数据；（2）将数据读入计算机后对其进行处理。 如果没有某种方法来存储数据，那么获取数据是没有意义的。 首先，我们介绍维数组，也称为张量（tensor）。 使用过Python中NumPy计算包的读者会对本部分很熟悉。 无论使用哪个深度学习框架，它的张量类（在MXNet中为ndarra
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2024-08-23 13:57:09
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最近在做有关视频异常检测方面的实验，需要用到UCSD数据集，pytorch自定义加载自己的数据集时需要将自己的数据的路径以及标签存放到txt文档中，方便后续的数据加载。最后我会给出生成好的UCSD数据集txt文档下载链接，有需要的可以自行下载。1、UCSD异常检测数据集UCSD数据集是通过固定摄像头俯瞰人行道拍摄的，它有两个子文件夹，分别是UCSDped1和UCSDped2，每个文件夹下都有剪辑好
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2024-06-19 07:04:37
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# PyTorch目标检测：实时视频流处理
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以从图像或视频中识别出感兴趣的目标并进行定位。随着技术的进步，实时视频流的目标检测变得越来越重要，因为它可以应用于许多实际问题，如智能监控、自动驾驶等。本文将介绍如何使用PyTorch处理实时视频流中的目标检测，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们需要设计一个实时的目标检测系统
原创
2023-08-16 16:58:36
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# PyTorch视频上色简介
在计算机视觉领域，视频上色是一个重要的任务。它的目标是将黑白视频帧转换成彩色视频，使得观众可以更好地理解视频内容。近年来，深度学习技术的快速发展为视频上色提供了新的解决方案。PyTorch作为一种流行的深度学习框架，可以用于训练视频上色模型。
## 视频上色的挑战
视频上色的挑战在于如何准确地恢复丢失的颜色信息。由于黑白视频仅包含灰度信息，因此很难确定每个像素
原创
2023-08-03 08:14:34
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探索PyTorch在对象检测中的深度实践：一个全面教程 a-PyTorch-Tutorial-to-Object-DetectionSSD: Single Shot MultiBox Detector | a PyTorch Tutorial to Object Detection项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ap/a-PyTorch-Tutorial-t
# PyTorch 视频识别
## 引言
随着视频数据的广泛应用，视频识别成为了计算机视觉领域的重要研究方向。PyTorch 是一个流行的深度学习框架，提供了丰富的工具和库，使得视频识别的任务更加容易实现。本文将介绍使用 PyTorch 进行视频识别的基本流程，并提供相应的代码示例。
## 1. 数据集准备
在进行视频识别之前，我们
原创
2023-09-01 06:12:36
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pytorch基础1.张量（1）创建一个没有初始化的5*3矩阵（2）创建一个随机初始化矩阵（3）构造一个填满0且数据类型为long的矩阵（4）直接从数据构造张量（5）根据已有的tensor建立新的tensor。除非用户提供新的值，否则这些方法将重用输入张量的属性。2.运算（1）加法：形式一（2）加法：形式二（3）加法：形式三,给定一个输出张量作为参数（4）加法：原位/原地操作(in-place）
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2024-01-12 00:57:23
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今天学习pytorch图像预处理模块——transforms一、transforms运行机制在下载pytorch时，我们下载两个安装包，一个是torch，一个是torchvision，torchvision是计算机视觉工具包，它有三个主要的模块。torchvision. transforms：常用的图像预处理方法torchvision.datasets：常用数据集的dataset实现，MNIST，
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2023-12-09 21:23:23
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torchvision.transforms 是一个包含了常用的图像变化方法的工具包，该工具包主要用于图像预处理、数据增强等工作之中。本文将详细介绍 torchvision.transforms 中常用的数据处理函数。 数据预处理一、预处理的批量操作1.Compose2.葡萄酒数据预处理二、图像预处理1.transforms.CenterCrop2.transforms.ColorJitter
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2023-07-27 20:17:49
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前言无论是在作分类任务或者是目标检测任务都需要数据集的处理，一种是txt文件保存标签的信息，另一种只有图片如下图的形式，这一步也是学会faster-rcnn的关键点 分为训练和验证的照片 | 每个分类的类别 一种是猫的照片，另一种是狗的照片，这种是自己的数据集，其实官方的数据集也是这样放置的，比如CIFAR10，其中的是有10个文件夹，每个文件夹下是很多张一种数字的照片，正常情况下我们引进官方数
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2024-02-05 11:27:29
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Pytorch预训练模型以及修改pytorch中自带几种常用的深度学习网络预训练模型，torchvision.models包中包含alexnet、densenet、inception、resnet、squeezenet、vgg等常用网络结构，并且提供了预训练模型，可通过调用来读取网络结构和预训练模型（模型参数）。往往为了加快学习进度，训练的初期直接加载pretrain模型中预先训练好的参数。加载m
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2023-08-09 16:47:09
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