[video] foundation model

0. 들어가기 전에 0.1. 논문 정보 https://arxiv.org/pdf/2212.03191 2022/12, 317회 인용 internvideo 2: https://arxiv.org/pdf/2403.15377 2024, 63회 인용 https://github.com/OpenGVLab/InternVideo 1500 stars 0. 논문 4줄...

https://github.com/OpenGVLab/InternVideohttps://github.com/InternLM/InternLM-XComposerhttps://github.com/ShareGPT4Omni/ShareGPT4Videoht

Video Encoder가 비디오의 시공간적 특징을 포착하는 능력을 학습하도록 하는 단계Video Encoder는 마스킹되지 않은(unmasked) 비디오 토큰을 입력받아, Expert Encoder의 출력과 유사한 (여러개의) 토큰을 생성하도록 학습두 개의 Exper

https://openaccess.thecvf.com/content/ICCV2021/papers/Arnab_ViViT_A_Video_Vision_Transformer_ICCV_2021_paper.pdfhttps://openaccess.thecvf.co

https://arxiv.org/pdf/2501.13106 25, 1 https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3 384 stars 왜 internVL로 captioning? 아래는 두 논문이 re-captioning에 활용될 수

video LLM 코드로 사용하는 법 배우기video LLM 코드 분석하기video LLM을 축구 골 장면에서 fine-tuning 하는 좋은 방법 없는지 생각해보기video LLM의 pre-trained vision encoder만 가져오기action recognit

https://github.com/DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3requirementsPython >= 3.10Pytorch >= 2.4.0CUDA Version >= 11.8transformers >= 4.46.3inference-onlyTrain

4개 했음 (6개 남음) 해결해야할 의문점 Vision Encoder에 비디오 input 넣는 법 찾기 질문 Video Language Model("DAMO-NLP-SG/VideoLLaMA3-7B") 내의 Vision Encoder 가 video input을 어떤

요약하면, \_process_conversation 메서드는 멀티모달 대화를 입력받아, 내부적으로 멀티모달 데이터를 추출하고, 텍스트와 이미지(또는 영상)를 각각 전처리한 후, 모델이 요구하는 형식의 입력 데이터(토큰화된 텍스트와 이미지 특징)를 생성대화와 멀티모달 데

요약하면, load_video 메서드는 ffmpeg 기반의 강력한 비디오 전처리 파이프라인을 구현하여, 사용자가 원하는 구간, 해상도, 프레임 속도에 맞추어 비디오를 로드하고, 모델에 적합한 형태의 프레임 데이터와 타임스탬프를 제공하는 역할을 수행load_video 메