Unduh mmaction - unduhan kode sumber mmaction

mmaction

ular piton

1.0.0

Unduh

Mmaction

Perkenalan

MMAction adalah kotak alat open source untuk pemahaman tindakan berdasarkan Pytorch. Ini adalah bagian dari proyek Open-Mmlab yang dikembangkan oleh Multimedia Laboratory, Cuhk.

Fitur utama

MMACTION mampu menangani semua tugas di bawah ini.
- pengakuan tindakan dari video yang dipangkas
- Deteksi Tindakan Temporal (juga dikenal sebagai Lokalisasi Tindakan) dalam video yang tidak terputus
- Deteksi aksi spasial-temporal dalam video yang tidak terputus.
Dukungan untuk berbagai set data
Dataset video telah muncul selama beberapa tahun terakhir dan telah sangat menumbuhkan devlopment bidang ini. MMACTION menyediakan alat untuk menangani berbagai dataset.
Dukungan untuk berbagai kerangka kerja pemahaman tindakan
MMACTION mengimplementasikan kerangka kerja populer untuk pemahaman tindakan:
- Untuk pengenalan tindakan, berbagai algoritma diimplementasikan, termasuk TSN, I3D, SlowFast, R (2+1) D, CSN.
- Untuk deteksi tindakan temporal, kami menerapkan SSN.
- Untuk deteksi aksi atom temporal spasial, baseline cepat-RCNN disediakan.
Desain Modular
Tugas-tugas dalam pemahaman aksi manusia berbagi beberapa aspek umum seperti tulang punggung, dan skema pengambilan sampel jangka panjang dan jangka pendek. Juga, tugas dapat mengambil manfaat satu sama lain. Misalnya, tulang punggung yang lebih baik untuk pengakuan tindakan akan membawa perolehan kinerja untuk deteksi tindakan. Desain modular memungkinkan kita untuk melihat pemahaman tindakan dalam perspektif yang lebih terintegrasi.

Lisensi

Proyek ini dirilis di bawah lisensi Apache 2.0.

Pembaruan

Rilis Model Omnisource (22/08/2020)

Kami merilis beberapa model omnisource kerja kami. Model-model ini dilatih bersama dengan Kinetics-400 dan dataset web omnisourced. Model-model tersebut memiliki kinerja yang baik (akurasi TOP1: 75,7% untuk TSN 3-segmen dan 80,4% untuk lambat pada kinetika-400 Val) dan transfer representasi yang dipelajari dengan baik ke tugas-tugas lain.

V0.2.0 (15/03/2020)

Kami membangun ModelZoo yang beragam untuk pengenalan tindakan, yang mencakup algoritma populer (TSN, I3D, SlowFast, R (2+1) D, CSN). Kinerja selaras dengan atau lebih baik dari kertas asli.

V0.1.0 (19/06/2019)

MMaction sedang online!

Model Zoo

Hasil dan model referensi tersedia di Zoo Model.

Instalasi

Silakan merujuk ke install.md untuk instalasi.

UPDATE: Untuk instalasi Docker, silakan merujuk ke Docker.md untuk menggunakan Docker untuk proyek ini.

Persiapan data

Silakan merujuk ke Dataset.md untuk pengetahuan umum tentang persiapan data. Dokumen terperinci untuk set data yang didukung tersedia di data_tools/ .

Mulai

Silakan merujuk ke Geting_Started.md untuk contoh terperinci dan penggunaan abstrak.

Berkontribusi

Kami menghargai semua kontribusi untuk meningkatkan mmaction. Silakan merujuk ke contrubuting.md untuk pedoman yang berkontribusi.

Kutipan

Jika Anda menggunakan basis kode atau model kami dalam penelitian Anda, silakan kutip pekerjaan ini. Kami akan merilis laporan teknis nanti.

 @misc{mmaction2019,
  author =       {Yue Zhao, Yuanjun Xiong, Dahua Lin},
  title =        {MMAction},
  howpublished = {url{https://github.com/open-mmlab/mmaction}},
  year =         {2019}
}