Implementación de TimeSformer de Facebook AI, una solución puramente basada en atención para la clasificación de video
Clasifica videos utilizando un modelo basado en atención que se centra en el tiempo y el espacio para mejorar la precisión.
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TimeSformer-pytorch tiene 729 estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 89 veces. TimeSformer-pytorch está escrito principalmente en Python. Se desarrolla activamente desde 2021. TimeSformer-pytorch está disponible bajo la licencia MIT. Sus temas principales son: artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning, transformers.
Implementación de TimeSformer de Facebook AI, una solución puramente basada en atención para la clasificación de video
TimeSformer-pytorch es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia MIT.
Sí. TimeSformer-pytorch es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
TimeSformer-pytorch está disponible bajo la licencia MIT.
TimeSformer-pytorch está escrito principalmente en Python.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/lucidrains-timesformer-pytorch.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.