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來源：機(jī)器之心

Facebook人工智能實驗室在 PySlowFast 之后時隔兩年，攜 PyTorchVideo 重入戰(zhàn)場。

視頻作為當(dāng)今最被廣為使用的媒體形式，已逐漸占超過文字和圖片，據(jù)了人們更多的瀏覽時間。這使得視頻理解變得尤為重要。各大互聯(lián)網(wǎng)公司與頂尖高校紛紛絞盡腦汁，競相研究前沿視頻理解模型與算法。在谷歌，F(xiàn)acebook，亞麻，Open-MM Lab 等分別祭出各家殺器之后，F(xiàn)acebook人工智能實驗室在 PySlowFast 之后時隔兩年，攜 PyTorchVideo 重入戰(zhàn)場。

官方網(wǎng)站：https://pytorchvideo.org/

PyTorchVideo 好像哪兒都能用

不同于在座的各位視頻代碼理解框架只醉心于自家框架，無法移步與其他代碼庫。PyTorchVideo 似乎如同 torchvision 等基礎(chǔ)代碼庫一般，“哪兒都能用”！PyTorchVideo 不但可以用在視頻理解任務(wù)中，甚至可以用在其他任務(wù)的代碼庫。Facebook人工實驗室不但 PySlowFast 代碼庫上無縫使用上了 PyTorchVideo，并且還在 Classy Vision，PyTorch Lightening 等等框架上無縫插入。

作為含著金鑰匙出生的 PyTorchVideo，其直接成為了 PyTorch Lightning-Flash 的視頻理解擔(dān)當(dāng)，作為基礎(chǔ)庫被默認(rèn)使用。如，在 FiftyOne 項目中，開源社區(qū)的吃瓜群眾就利 Lightning-Flash 鬼畜出了一個瀏覽視頻的工具箱，可以直接查看視頻的動作類別。

PyTorchVideo 好像啥都管

更厲害的是，PyTorchVideo 似乎“啥都管”！不但在視頻分類，動作檢測等任務(wù)中深耕前沿，還“略懂”Lecun 最愛的自監(jiān)督學(xué)習(xí)，甚至音頻事件檢測等等千奇百怪的任務(wù)也不在話下。

PyTorchVideo 好像手機(jī)也能玩

更喪心病狂的是，PyTorchVideo 一并開源了移動端的加速優(yōu)化。不但提供了手把手的教程，將視頻模型一步步優(yōu)化核心 Kernel，量化（quantilize）加速，數(shù)倍加速后在移動端實時運(yùn)行，甚至官方直接暴力放出 Android 和 iOS 移動端開源代碼，將前沿的視頻模型直接塞到手機(jī)里跑著玩玩。

PyTorchVideo 到底是個啥

PyTorchVideo 的真身是一個基礎(chǔ)視頻庫，可以服務(wù)于各種代碼庫。除了全方位的前沿視頻模型模型，開源視頻模型，其中還含有各類視頻基礎(chǔ)算法，視頻數(shù)據(jù)操作，各類流行視頻數(shù)據(jù)集，視頻增廣，視頻模型加速量化，等等一些列的全棧視頻相關(guān)內(nèi)容。據(jù)官方博客透露，PyTorchVideo 開源了一大票視頻模型，包括Facebook人工智能實驗室近期出現(xiàn)在 ICCV，ICML 等回憶中的工作：

●Multiscale Vision Transformers

●A large-scale study on unsupervised spatiotemporal representation learning

●Multiview pseudo-labeling for semi-supervised learning from video

●Is space-time attention all you need for video understanding?

●Keeping Your Eye on the Ball: Trajectory Attention in Video Transformers

●SlowFast networks for video recognition

●X3D: Expanding architectures for efficient video recognition

●Audiovisual SlowFast networks for video recognition

●Non-local neural networks

●A closer look at spatiotemporal

● convolutions for action recognition

●Video classification with channel-separated convolutional networks

似乎其 MultiScale Vision Transform 也位列其中，有興趣的朋友可以去一探究竟。

PyTorchVideo 怎么玩

瀏覽一下官方的教程并上手實驗一下，發(fā)現(xiàn)通過 PyTorchVideo 只需要寥寥幾行就可以訓(xùn)練一個視頻模型：

開發(fā)者們也可從開源的訓(xùn)練模型庫中直接使用模型。

Kinetics-400

Something-Something V2

Charades

AVA (V2.2)

甚至通過 PyTorchVideo 加持的 Lightning Flash，分類視頻僅僅只需三行。

參考鏈接:

https://pytorchvideo.org/

https://ai.facebook.com/blog/pytorchvideo-a-deep-learning-library-for-video-understanding/

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