Implementação do TimeSformer do Facebook AI, uma solução puramente baseada em atenção para classificação de vídeo
Classifique vídeos usando um modelo baseado em atenção que foca no tempo e no espaço para maior precisão.
Reivindique a sua pagina: indexada seja qual for a posicao, traduzida em seis linguas e enriquecida com as suas palavras.
Receba um alerta por e-mail no próximo lançamento ou quando começar a bombar.
Grátis · sem cartão · cancele quando quiserImplementação do TimeSformer do Facebook AI, uma solução puramente baseada em atenção para classificação de vídeo
TimeSformer-pytorch tem 729 estrelas no GitHub. Foi bifurcado 89 vezes. TimeSformer-pytorch é escrito principalmente em Python. Está em desenvolvimento ativo desde 2021. TimeSformer-pytorch está disponível sob a licença MIT. Os seus principais temas são: artificial-intelligence, attention-mechanism, deep-learning, transformers.
Implementação do TimeSformer do Facebook AI, uma solução puramente baseada em atenção para classificação de vídeo
TimeSformer-pytorch é um projeto de código aberto. É distribuído sob a licença MIT.
Sim. TimeSformer-pytorch é gratuito e de código aberto — você pode usá-lo, modificá-lo e hospedá-lo por conta própria.
TimeSformer-pytorch está disponível sob a licença MIT.
TimeSformer-pytorch é escrito principalmente em Python.
Adicione este badge ao vivo ao seu README — suas estrelas do GitHub e classificação no diretório, atualizadas diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/lucidrains-timesformer-pytorch.html)
Medido a partir dos topics do GitHub comuns aos dois projetos, ponderados pela sua raridade.