MMAction：基于PyTorch的动作理解开源工具箱

MMAction：基于PyTorch的动作理解开源工具箱

mmaction An open-source toolbox for action understanding based on PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmaction

1. 项目基础介绍及编程语言

MMAction 是一个基于 PyTorch 的动作理解开源工具箱，由多媒体实验室（Multimedia Laboratory, CUHK）开发。它是 open-mmlab 项目的一部分，旨在为动作识别、动作检测等任务提供高效、灵活的工具。项目主要使用 Python 编程语言，同时使用 Cuda、C++ 和 Shell 脚本进行部分实现。

2. 项目核心功能

MMAction 的核心功能包括：

• 动作识别：从剪辑视频中识别动作。
• 动作定位：在未剪辑视频中检测动作。
• 空间时间动作检测：在未剪辑视频中进行空间时间动作的检测。

此外，MMAction 支持多种数据集，并实现了多种动作理解框架，如：

• 动作识别框架：TSN、I3D、SlowFast、R(2+1)D、CSN 等。
• 动作检测框架：SSN。
• 空间时间原子动作检测框架：Fast-RCNN 基线。

项目采用模块化设计，使得不同任务之间可以共享模块，如骨架、长期和短期采样方案等，从而提高模型的性能。

3. 项目最近更新的功能

• OmniSource 模型发布（2020年8月22日）：发布了与 Kinetics-400 和 OmniSourced 网络数据集联合训练的多个模型，这些模型在动作识别任务上表现出色，并在其他任务上具有很好的迁移性。
• v0.2.0 版本更新（2020年3月15日）：为动作识别构建了一个多样化的模型库，包括 TSN、I3D、SlowFast、R(2+1)D、CSN 等流行算法，性能与原始论文相当或更好。
• v0.1.0 版本发布（2019年6月19日）：MMAction 正式上线，提供了模型库、数据准备、开始使用等详细文档和示例。

mmaction An open-source toolbox for action understanding based on PyTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mm/mmaction