Описание
V-JEPA, или Video Joint Embedding Predictive Architecture, представляет собой официальный код на PyTorch, разработанный Meta AI Research (FAIR) для самообучения визуальных представлений на основе видео. Этот метод фокусируется на изучении надежных визуальных представлений путем пассивного наблюдения за пикселями видео из таких наборов данных, как VideoMix2M. В отличие от генеративных моделей, которые полагаются на реконструкцию пикселей, V-JEPA использует объект предсказания признаков без учителя. Он не требует предварительно обученных кодировщиков изображений, текста, отрицательных примеров, аннотаций человека или реконструкции на уровне пикселей, что делает его чисто неконтролируемым подходом.
Читать далее
Суть методологии V-JEPA заключается в использовании предиктора, который работает в латентном пространстве, а не в декодере пикселей. Этот предиктор делает предсказания для недостающих областей видео на основе наблюдаемых частей. Для визуализации этих предсказаний используется условная диффузионная модель для декодирования предсказаний из латентного пространства в интерпретируемые пиксели. Важно отметить, что в процессе декодирования предварительно обученные сети кодировщика и предиктора V-JEPA остаются замороженными, что гарантирует сохранение изученных представлений.
Кодовая база структурирована для облегчения как предварительного обучения, так и оценки. Файлы конфигурации в каталоге `configs` определяют параметры экспериментов, позволяя пользователям настраивать пути для логов, контрольных точек и обучающих данных. Каталог `app` содержит циклы обучения, где `main.py` предназначен для локальной отладки, а `main_distributed.py` — для запуска распределенного обучения на кластерах с использованием таких инструментов, как submitit и SLURM. Каталог `evals` содержит скрипты оценки для таких задач, как классификация изображений и видео, также поддерживая как локальное, так и распределенное выполнение.
Подготовка данных включает создание CSV-файлов для видео наборов данных, где каждая строка указывает абсолютный путь к видеофайлу и целочисленную метку класса (которая игнорируется во время самообучения без учителя, но используется для контролируемых оценок). Наборы данных изображений подготавливаются с использованием стандартного класса PyTorch ImageFolder, требующего определенной структуры каталогов. Проект предоставляет предварительно обученные модели, включая варианты ViT-L и ViT-H, наряду с внимательными зондами для различных последующих задач, таких как K400, SSv2, ImageNet1K, Places205 и iNat21, демонстрируя универсальность изученных представлений.
- КатегорияИИ-модели и LLM
- Модель ценообразованияОткрытый код
- РазвёртываниеОблако, На своём сервере
- ПлатформыВеб
Основные функции V-JEPA
Самообучение на основе видео с использованием архитектуры совместного предсказания встраиваний (JEPA)
Объект предсказания признаков без учителя в латентном пространстве
Отсутствие зависимости от реконструкции на уровне пикселей или аннотаций человека
Универсальные визуальные представления для последующих задач обработки видео и изображений
Официальный код на PyTorch с предоставленными моделями и конфигурациями
Поддержка локального и распределенного обучения и оценки
Включает предварительно обученные модели (ViT-L, ViT-H) и внимательные зонды
Гибкая подготовка данных для видео и изображений
Кодовая база включает скрипты для предварительного обучения и оценки
Визуализация с помощью условных диффузионных моделей в латентном пространстве
Начало работы с V-JEPA
Клонировать репозиторий: Получите кодовую базу V-JEPA с GitHub.
Установить зависимости: Настройте среду Python (например, с помощью conda) и установите необходимые пакеты.
Настроить эксперименты: Обновите пути в файлах конфигурации в каталоге `configs` для данных, логов и контрольных точек.
Подготовить данные: Отформатируйте наборы данных видео и изображений в соответствии с указанной структурой CSV или ImageFolder.
Запустить предварительное обучение: Выполните локальное или распределенное предварительное обучение с помощью `app/main.py` или `app/main_distributed.py`.
Запустить оценку: Выполните локальную или распределенную оценку для последующих задач с помощью `evals/main.py` или `evals/main_distributed.py`.
Использовать предварительно обученные модели: Загрузите и интегрируйте предоставленные предварительно обученные модели V-JEPA для ваших приложений.
Варианты использования V-JEPA
- Обучение представлений видео
- Классификация изображений
- Классификация видео
- Адаптация для последующих задач
- Исследования и разработки
- Предсказание признаков
