GitHubDaily（@GitHub_Daily）のスレッド

検出、認識、追跡、行動分析などの機能を必要とするビデオ分析アプリケーションの開発には、コードをゼロから書き始めると膨大な作業が必要になります。 私は GitHub で VideoPipe オープンソース フレームワークを発見しました。これはビデオ分析アプリケーションを構築するために特別に設計されており、さまざまな機能ノードをビルディング ブロックのように組み合わせることができます。 ビデオの読み取りとデコード、多段階推論、ターゲット追跡、行動分析、データプッシュ、ビデオの録画とスクリーンショット、画像オーバーレイ、ビデオのエンコードとストリーミングなど、幅広い機能を網羅しています。また、マルチモーダルな大規模モデルの統合もサポートしています。 GitHub: https://t.co/8iM5WSZqcr 顔認識と追跡、車両検出、ポーズ推定、顔の交換などのシナリオを含む 40 を超えるプロトタイプ例と、詳細なビデオ チュートリアルおよびドキュメントが提供されます。 C++で記述されているため、依存関係が少なく、移植が容易です。パイプライン設計を採用しており、各ノードは独立して動作し、柔軟な組み合わせが可能です。OpenCV、TensorRT、PaddleInferenceなど、複数の推論バックエンドをサポートしています。 ビデオ構造化、インテリジェント監視、トラフィック分析などのプロジェクトに取り組んでいる場合、またはビデオ AI アプリケーションのプロトタイプを迅速に構築したい場合は、このフレームワークを試してみる価値があります。