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PaddleVideo

简介

PaddleVideo旨在打造一套丰富、领先且实用的Video工具库，旨在帮助开发者更好的进行视频领域的学术研究和产业实践。

近期更新

• 发布轻量化行为识别模型🔥PP-TSMv2, Kinetics-400精度74.38%，25fps的10s视频cpu推理时间仅需433ms.各模型性能对比benchmark.
• 新增知识蒸馏功能.
• 新增基于transformer的行为识别模型TokenShift.
• 新增基于骨骼点的行为识别模型2s-ACGN、CTR-GCN.
• 新增单阶段时空动作检测模型YOWO.

👀 🌟 《产业级视频技术与应用案例》系列课程回放链接: https://aistudio.baidu.com/aistudio/course/introduce/6742 🌟

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特性

支持多种Video相关前沿算法，在此基础上打造产业级特色模型PP-TSM和PP-TSMv2，并打通数据生产、模型训练、压缩、预测部署全流程。

快速开始

• 一行命令快速使用: 快速开始

场景应用

PaddleVideo场景应用覆盖体育、互联网、工业、医疗行业，在PP-TSM的基础能力之上，以案例的形式展示利用场景数据微调、模型优化方法、数据增广等内容，为开发者实际落地提供示范与启发。详情可查看应用。

文档教程

• 快速开始
• 安装说明
• 训练/测试/推理全流程使用指南
• PP-TSM行为识别🔥
  • 模型库
  • 模型训练
  • 模型压缩
    • 模型量化
    • 知识蒸馏
  • 推理部署
    • 基于Python预测引擎推理
    • 基于C++预测引擎推理
    • 服务端部署
    • Paddle2ONNX模型转化与预测
    • Benchmark
• 前沿算法与模型🚀
• 数据集
• 场景应用
• 数据标注
• 赛事支持
• 贡献代码

许可证书

本项目的发布受Apache 2.0 license许可认证。