[ECCV2024] Modèles de Fond Vidéo & Données pour la Compréhension Multimodale
Utilisez des modèles de fond vidéo pour comprendre et générer du contenu multimodal.
Revendiquez sa page : indexée quel que soit son rang, traduite en six langues, et enrichie de vos propres mots.
Recevez une alerte par e-mail à sa prochaine version ou quand il décolle — ne ratez plus rien.
Gratuit · sans carte · désinscription à tout moment[ECCV2024] Modèles de Fond Vidéo & Données pour la Compréhension Multimodale
InternVideo compte 2.3k étoiles sur GitHub. Il a été forké 158 fois. InternVideo est écrit principalement en Python. Il est développé activement depuis 2022. InternVideo est disponible sous licence Apache-2.0. Ses principaux thèmes sont : action-recognition, benchmark, contrastive-learning, foundation-models.
[ECCV2024] Modèles de Fond Vidéo & Données pour la Compréhension Multimodale
InternVideo est un projet open source. Il est distribué sous licence Apache-2.0.
Oui. InternVideo est gratuit et open source — vous pouvez l'utiliser, le modifier et l'héberger vous-même.
InternVideo est disponible sous licence Apache-2.0.
InternVideo est écrit principalement en Python.
Ajoutez ce badge en direct à votre README — vos étoiles GitHub et votre classement dans le répertoire, actualisés quotidiennement.
[](https://opensourceai.tech/project/opengvlab-internvideo.html)