PyTorchVideo实战：从零开始构建高效视频分类模型

视频理解作为机器学习的核心领域，为动作识别、视频摘要和监控等应用提供了技术基础。本教程将详细介绍如何利用PyTorchVideo和PyTorch Lightning两个强大框架，构建基于Kinetics数据集训练的3D ResNet模型，实现高效的视频分类流程。

PyTorchVideo与PyTorch Lightning的技术优势

PyTorchVideo提供了视频处理专用的预构建模型、数据集和增强功能，极大简化了视频分析任务的实现复杂度。而PyTorch Lightning则通过抽象训练过程中的样板代码，使开发者能够专注于模型结构设计和核心业务逻辑，提升开发效率。这两个框架的结合为视频分类模型的开发提供了理想的技术栈。

下面将逐步讲解完整的实现过程。

 

https://avoid.overfit.cn/post/7eff2056467042508a584561d2e0d11b