探索视频分类的新境界：`video-transformers`

探索视频分类的新境界：video-transformers

video-transformersEasiest way of fine-tuning HuggingFace video classification models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-transformers

在人工智能的世界中，视频理解是当前的热门研究领域之一，而video-transformers正是这个领域的杰出代表。这个开源项目为基于HuggingFace的视频分类模型提供了一流的微调体验，使开发者能够轻松地利用先进的模型和技术，以提升视频分析的准确性和效率。

项目介绍

video-transformers是一个集成度极高的Python库，旨在简化对HuggingFace和timm框架中的视频分类模型进行训练和优化的过程。它包含了数据加载、分布式训练、模型评估以及实验跟踪等多种功能，且支持ONNX导出和模型上传到HuggingFace Hub。不仅如此，该库还提供了自动创建Gradio应用和HuggingFace Spaces的能力，使得模型的部署和展示变得简单易行。

项目技术分析

video-transformers基于一些强大的工具，如：

• accelerate：用于实现高效的分布式训练。
• evaluate：负责模型性能的评估。
• pytorchvideo：强大的视频处理和加载库。

项目支持使用HuggingFace的transformers和timm的图像模型来构建和微调视频模型，并集成了tensorboard、neptune等多款追踪器，以实时监控训练进度和性能指标。此外，还支持将模型转换成ONNX格式，适应多种部署场景。

项目及技术应用场景

无论您是研究人员还是开发人员，video-transformers都能为您的工作带来便利。例如：

• 在学术界，它可以加速视频分类模型的研发，帮助快速验证新理论或技术。
• 对于企业来说，它可以用于构建智能视频分析系统，如安全监控、内容推荐等。
• 对于初学者，通过其简洁的API，可以学习如何处理和训练视频模型。

项目特点

video-transformers的主要优点包括：

1. 易用性：直接使用现有的视频文件夹结构即可启动训练，无需复杂的预处理步骤。
2. 灵活性：支持多种视频模型（如Timesformer, ConvNeXT）和架构组合，如Transformer和GRU。
3. 全面整合：与HuggingFace生态深度集成，易于分享和复用模型。
4. 可视化：支持Tensorboard实时监控，以及通过Gradio和HuggingFace Spaces创建交互式应用。

总之，如果您正在寻找一个强大、灵活且易于使用的工具来进行视频分类任务，那么video-transformers无疑是您的理想选择。现在就尝试安装并开始探索吧！

conda install pytorch=1.11.0 torchvision=0.12.0 cudatoolkit=11.3 -c pytorch
pip install git+https://github.com/facebookresearch/pytorchvideo.git
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install video-transformers

然后按照文档提供的示例代码，开启您的视频识别之旅！

video-transformersEasiest way of fine-tuning HuggingFace video classification models项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/video-transformers