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来自专栏深度学习与python
掌握这个开源工具，更快速地构建计算机视觉模型
有了 Flash+ FiftyOne，你就可以加载资料集，训练模型，然后分析下列所有计算机视觉任务的结果：图像分类图像目标检测图像语义分割视频分类嵌入式可视化概述 Flash 和 FiftyOne 将 FiftyOne 数据集加载到 Flash 尽管使用 FiftyOne 开发数据集一直都很容易，但是与 PyTorch Lightning Flash 集成后，你就可以将这些数据加载到 Flash 用 FiftyOne 进行可视化 Flash 视频分类预测。首先，你需要安装 PyTorch Lightning Flash 和 FiftyOne： pip install fiftyone lightning-flash 对于嵌入可视化工作流，你还需要安装降维软件包 from itertools import chainimport fiftyone as foimport fiftyone.zoo as fozfrom flash import Trainerfrom
46910编辑于 2023-04-01
来自专栏OpenCV与AI深度学习
基于OpenVINO实现无监督异常检测
在本文中，您将学习如何使用OpenVINO 工具包中的FiftyOne和Anomalib对视觉数据执行异常检测。它涵盖以下内容：在 FiftyOne 中加载 MVTec AD 数据集使用 Anomalib 训练异常检测模型评估 FiftyOne 中的异常检测模型安装依赖项确保你在虚拟环境中运行它导入我们需要的所有相关模块： import fiftyone as fo # 基础库和应用程序 import fiftyone.brain as fob # ML 方法 import fiftyone.zoo as foz # zoo 数据集和模型 from fiftyone import ViewField as F # 定义视图的助手 import fiftyone.utils.huggingface FiftyOne 的评估 API使这变得简单。我们将评估模型的全图像分类性能以及分割性能。我们需要准备评估数据。
2.1K10编辑于 2024-06-04
来自专栏新智元
让手机跑SOTA模型快8倍！Facebook AI开源最强全栈视频库：PyTorchVideo！
这不，在FiftyOne项目中，开源社区的吃瓜群众就利用Lightning-Flash搞出了一个浏览视频的工具箱，可以直接查看视频的动作类别。 ? FiftyOne: https://medium.com/pytorch/ushering-in-the-new-age-of-video-understanding-with-pytorch-1d85078e8015
86010发布于 2021-07-29
来自专栏机器之心
数行代码训练视频模型，PyTorch视频理解利器出炉
如，在 FiftyOne 项目中，开源社区的吃瓜群众就利 Lightning-Flash 鬼畜出了一个浏览视频的工具箱，可以直接查看视频的动作类别。 ?
1.2K50发布于 2021-07-14
来自专栏AI科技评论
时隔两年，Facebook又出视频理解利器
这不，在FiftyOne项目中，开源社区的吃瓜群众就利Lightning-Flash鬼畜出了一个浏览视频的工具箱，可以直接查看视频的动作类别。
79830发布于 2021-07-27

掌握这个开源工具，更快速地构建计算机视觉模型

基于OpenVINO实现无监督异常检测

让手机跑SOTA模型快8倍！Facebook AI开源最强全栈视频库：PyTorchVideo！

数行代码训练视频模型，PyTorch视频理解利器出炉

时隔两年，Facebook又出视频理解利器

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