时隔两年,Facebook又出视频理解利器
2021.07.12 08:20浏览量:184简介:深扒一下PyTorchVideo 究竟是怎样的一个代码库
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,脸书,亚麻,Open-MM Lab等分别祭出各家杀器之后,脸书人工智能实验室在PySlowFast之后时隔两年,携PyTorchVideo 重入战场。
作为资深的从业者,小编今天就深扒一下,PyTorchVideo 究竟是怎样的一个代码库,又如何能在开源当天就跻身于GitHub Trending 的榜首。
PyTorchVideo好像哪儿都能用
不同于在座的各位视频代码理解框架只醉心于自家框架,无法移步与其他代码库。PyTorchVideo 似乎如同 torchvision 等基础代码库一般,“哪儿都能用”!PyTorchVideo 不但可以用在视频理解任务中,甚至可以用在其他任务的代码库。脸书人工实验室的大佬们不但在“自家人”的 PySlowFast 代码库上无缝使用上了PyTorchVideo,并且还在 Classy Vision,PyTorch Lightening等等框架上无缝插入。作为含着金钥匙出生的 PyTorchVideo,其直接成为了 PyTorch Lightning-Flash的视频理解担当,作为基础库被默认使用。这不,在 FiftyOne项目中,开源社区的吃瓜群众就利 Lightning-Flash 鬼畜出了一个浏览视频的工具箱,可以直接查看视频的动作类别。
PyTorchVideo好像啥都管
更厉害的是,PyTorchVideo似乎“啥都管”!不但在视频分类,动作检测等任务中深耕前沿,还“略懂”Lecun最爱的自监督学习,甚至音频事件检测等等千奇百怪的任务也不在话下。
PyTorchVideo好像手机也能玩
更丧心病狂的是,PyTorchVideo一并开源了移动端的加速优化。不但提供了手把手的教程,将视频模型一步步优化核心Kernel,量化(Quantilize)加速,数倍加速后在移动端实时运行,甚至官方直接暴力放出 Android 和 iOS 移动端开源代码,将前沿的视频模型直接塞到手机里跑着玩玩。
PyTorchVideo到底是个啥
PyTorchVideo 的真身是一个基础视频库,可以服务于各种代码库。除了全方位的前沿视频模型模型,开源视频模型,其中还含有各类视频基础算法,视频数据操作,各类流行视频数据集,视频增广,视频模型加速量化,等等一些列的全栈视频相关内容。据官方博客透露,PyTorchVideo开源了一大票视频模型,包括脸书人工智能实验室近期出现在ICCV,ICML等回忆中的工作:
· Multiscale Vision Transformers
· A large-scale study on unsupervisedspatiotemporal representation learning
· Multiview pseudo-labeling for semi-supervisedlearning from video
· Is space-time attention all you need for videounderstanding?
· Keeping Your Eye on the Ball: TrajectoryAttention in Video Transformers
· SlowFast networks forvideo recognition
· X3D: Expandingarchitectures for efficient video recognition
· Audiovisual SlowFast networks for videorecognition
· Non-local neural networks
· A closer look at spatiotemporal
· convolutions for action recognition
· Video classification with channel-separatedconvolutional networks
似乎其MultiScale Vision Transform也位列其中,有兴趣的朋友可以去一探究竟。
PyTorchVideo怎么玩
笔者浏览了一下官方的教程并上手实验了一下,发现通过PyTorchVideo只需要寥寥几行就可以训练一个视频模型:
笔者继而从开源的训练模型库中直接使用模型,在官方的模型库中眼花缭乱。
甚至通过PyTorchVideo加持的 Lightning Flash,分类视频仅仅只需三行。
Kinetics-400
Something-Something V2
Charades
AVA (V2.2)
官方网站:
参考链接:
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