HolmesVAD
Official implementation of "Holmes-VAD: Towards Unbiased and Explainable Video Anomaly Detection via Multi-modal LLM"
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- data_engine.png
- demo.gif
- framework.png
- A.Beautiful.Mind.2001__#01-14-30_01-16-59_label_A_1845_2101.mp4
- Fighting033_x264_570_841.mp4
- RoadAccidents133_x264_270_451.mp4
- v=1djrJ0wxlYo__#1_label_B4-0-0_0_759.mp4
- v=JfLYNEsrTew__#1_label_G-0-0_52_431.mp4
- cli.py
- gradio_demo.py
- utils.py
- adapt_tokenizer.py
- attention.py
- blocks.py
- configuration_mpt.py
- custom_embedding.py
- flash_attn_triton.py
- hf_prefixlm_converter.py
- meta_init_context.py
- modeling_mpt.py
- norm.py
- param_init_fns.py
- llava_llama.py
- llava_mpt.py
- configuration_audio.py
- modeling_audio.py
- processing_audio.py
- tokenization_audio.py
- configuration_depth.py
- modeling_depth.py
- processing_depth.py
- tokenization_depth.py
- configuration_image.py
- modeling_image.py
- processing_image.py
- tokenization_image.py
- configuration_thermal.py
- modeling_thermal.py
- processing_thermal.py
- tokenization_thermal.py
- configuration_video.py
- modeling_video.py
- processing_video.py
- tokenization_video.py
- __init__.py
- builder.py
- clip_encoder.py
- builder.py
- __init__.py
- apply_delta.py
- builder.py
- consolidate.py
- llava_arch.py
- make_delta.py
- utils.py
- llama_flash_attn_monkey_patch.py
- llama_xformers_attn_monkey_patch.py
- llava_trainer.py
- train.py
- train_mem.py
- train_xformers.py
- __init__.py
- constants.py
- conversation.py
- mm_utils.py
- utils.py
- .gitignore
- LICENSE
- pyproject.toml
- README.md
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/pipixin321/HolmesVAD
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd HolmesVAD
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install decord opencv-python pytorchvideo
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install flash-attn --no-build-isolation
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
설치 후 새 터미널을 열고, 프로그램의 버전 확인 명령(예: --version)으로 정상 설치됐는지 확인하세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
pip install --upgrade pip # enable PEP 660 support
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -e .
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install decord opencv-python pytorchvideo
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install -e ".[train]"
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
pip install flash-attn --no-build-isolation
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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