Videomaev2 Giant

🚀 VideoMAE-v2 (巨大サイズのモデル、UnlabeledHybrid-1Mで事前学習済み)

VideoMAEv2-giantモデルは、UnlabeldHybrid-1Mデータセットで自己教師付き学習により1200エポック事前学習されています。このモデルは、Wangらによる論文[CVPR23]VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Maskingで紹介され、GitHubで最初に公開されました。

🚀 クイックスタート

このセクションでは、VideoMAE-v2モデルの基本的な使い方を説明します。

想定される用途と制限

このモデルは、生のモデルを使用してビデオの特徴抽出に利用できます。

使い方

以下は、このモデルを使用してビデオの特徴を抽出する方法です。

from transformers import VideoMAEImageProcessor, AutoModel, AutoConfig
import numpy as np
import torch


config = AutoConfig.from_pretrained("OpenGVLab/VideoMAEv2-giant", trust_remote_code=True)
processor = VideoMAEImageProcessor.from_pretrained("OpenGVLab/VideoMAEv2-giant")
model = AutoModel.from_pretrained('OpenGVLab/VideoMAEv2-giant', config=config, trust_remote_code=True)


video = list(np.random.rand(16, 3, 224, 224))

# B, T, C, H, W -> B, C, T, H, W
inputs = processor(video, return_tensors="pt")
inputs['pixel_values'] = inputs['pixel_values'].permute(0, 2, 1, 3, 4)

with torch.no_grad():
  outputs = model(**inputs)

📚 ドキュメント

BibTeXエントリと引用情報

@InProceedings{wang2023videomaev2,
    author    = {Wang, Limin and Huang, Bingkun and Zhao, Zhiyu and Tong, Zhan and He, Yinan and Wang, Yi and Wang, Yali and Qiao, Yu},
    title     = {VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders With Dual Masking},
    booktitle = {Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR)},
    month     = {June},
    year      = {2023},
    pages     = {14549-14560}
}

@misc{videomaev2,
      title={VideoMAE V2: Scaling Video Masked Autoencoders with Dual Masking},
      author={Limin Wang and Bingkun Huang and Zhiyu Zhao and Zhan Tong and Yinan He and Yi Wang and Yali Wang and Yu Qiao},
      year={2023},
      eprint={2303.16727},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CV}
}

📄 ライセンス

このプロジェクトは、CC BY-NC 4.0ライセンスの下で提供されています。