PyTorchVideo是一个深度学习库，专注于视频理解工作-Python开发
PyTorchVideo是一个深度学习库，专注于视频理解工作。
PytorchVideo提供了可重用，模块化和高效的组件，这些组件可加快视频理解研究的速度。
PyTorchVideo使用PyTorch开发，并支持不同的深度学习视频组件，例如视频模型，视频数据集和特定于视频的转换。
用于视频理解研究的深度学习库。
检查网站以获取更多信息。
在Samsung Galaxy S10手机上运行的PyTorchVideo加速X3D模型。
该模型的运行速度比实时速度快约8倍，大约需要130毫秒才能处理一秒钟的视频。
一个基于PyTorchVideo的SlowFast模型，用于执行视频动作检测。
简介PyTorchVideo是一个深度学习库，专注于视频理解工作。
PytorchVideo提供可重复使用的模块化
文件下载
评论信息
其他资源
- vs2017编译的libcurl7.5.3静态库
- 基于FFT的相位解包裹（相位解缠）
- helm-v3.5.1-linux-amd64.tar.gz
- ESPRIT算法及估计性能误差分析
- Wampserver(php+mysql+apache)简易的购物系统
- 基于轮廓的物体尺寸、面积测量（非圆形物体）.rar
- 旅游管理系统
- 微分几何初步-陈维桓
- Ftp服务器与客户端VC++完整版源码
- 电子科技大学《计算机网络基础》期末试卷真题（含答案）.pdf
- Power Designer 的資料庫操作(Sybase).doc
- 培训必杀技资料.doc
- 学习笔记docker.zip
- TextInfoExp.zip
- 双色球历史中奖数据20210207.xlsx
- QPST 2.472.4
- 毛纲源：线性代数解题方法和技巧
- eclipse+JSF开发配置图解
- MODUBUS C#代码
- 全国手机号短归属地区号数据库excel文件xlsx（号段+省份+城市+区号）
- 数学公式大全，高中数学，大学数学，概率，线代
- modelsim 10.1的破解
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明