lighthouse
[EMNLP2024 Demo], [ICASSP 2025], [ICASSP 2026] A user-friendly library for reproducible video moment retrieval and highlight detection. It also supports audio moment retrieval.
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- mypy_ruff.yml
- pytest.yml
- 1a-ODBWMUAE.wav
- amr_demo.py
- demo.py
- RoripwjYFp8_60.0_210.0.mp4
- activitynet.yml
- castella.yml
- charades.yml
- clotho-moment.yml
- qvhighlight.yml
- qvhighlight_pretrain.yml
- tacos.yml
- tut2017.yml
- tvsum.yml
- unav100-subset.yml
- youtube_highlight.yml
- clap.yml
- clip.yml
- clip_slowfast.yml
- clip_slowfast_pann.yml
- i3d_clip.yml
- resnet_glove.yml
- cg_detr.yml
- eatr.yml
- moment_detr.yml
- qd_detr.yml
- taskweave_hd2mr.yml
- taskweave_mr2hd.yml
- tr_detr.yml
- uvcom.yml
- base.yml
- activitynet_train_release.jsonl
- activitynet_val_release.jsonl
- castella_test_release.jsonl
- castella_train_release.jsonl
- castella_val_release.jsonl
- charades_test_release.jsonl
- charades_train_release.jsonl
- clotho_moment_test_release.jsonl
- clotho_moment_train_release.jsonl
- clotho_moment_val_release.jsonl
- highlight_test_release.jsonl
- highlight_train_release.jsonl
- highlight_val_release.jsonl
- subs_train.jsonl
- tacos_test_release.jsonl
- tacos_train_release.jsonl
- tacos_val_release.jsonl
- tut2017_test_release.jsonl
- tvsum_train_release.jsonl
- tvsum_val_release.jsonl
- unav100-subset_test_release.jsonl
- youtube_highlight_train_release.jsonl
- youtube_highlight_val_release.jsonl
- .gitkeep
- .gitkeep
- amr_demo.py
- demo.py
- amr_demo.png
- vmr_demo.png
- __init__.py
- basic_utils.py
- model_utils.py
- span_utils.py
- temporal_nms.py
- tensor_utils.py
- windows_utils.py
- __init__.py
- vectors.py
- vocab.py
- __init__.py
- attention.py
- cg_detr.py
- cg_detr_transformer.py
- CIM.py
- crossattention.py
- eatr.py
- eatr_transformer.py
- loss_func.py
- matcher.py
- misc.py
- moment_detr.py
- moment_transformer.py
- position_encoding.py
- qd_detr.py
- qd_detr_transformer.py
- taskweave.py
- taskweave_transformer.py
- tr_detr.py
- tr_detr_transformer.py
- uvcom.py
- __init__.py
- clap_a.py
- pann.py
- __init__.py
- clap_t.py
- clip_t.py
- glove.py
- __init__.py
- head_helper.py
- model_builder.py
- nonlocal_helper.py
- resnet_helper.py
- stem_helper.py
- video_model_builder.py
- __init__.py
- c2_model_loading.py
- checkpoint.py
- weight_init_helper.py
- __init__.py
- model_loader.py
- __init__.py
- clip_v.py
- resnet152.py
- slowfast.py
- __init__.py
- audio_encoder.py
- base_encoder.py
- text_encoder.py
- vision_encoder.py
- __init__.py
- base_loader.py
- clip_loader.py
- slowfast_loader.py
- __init__.py
- models.py
- .gitkeep
- .gitkeep
- .gitkeep
- test_models.py
- __init__.py
- eval.py
- README.md
- sample_val_preds.jsonl
- sample_val_preds_metrics_raw.json
- utils.py
- cg_detr_dataset.py
- config.py
- dataset.py
- evaluate.py
- postprocessing.py
- train.py
- .gitignore
- LICENSE
- mypy.ini
- README.md
- setup.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/line/lighthouse
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd lighthouse
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. 공식 설치 스크립트
쉬움 추천사전 준비물
- APT (Debian/Ubuntu 계열) Debian/Ubuntu 계열 리눅스에 기본 내장된 패키지 매니저입니다.
- Python 3 pip 명령어를 쓰려면 Python이 필요합니다.
apt install ffmpeg
APT 패키지 저장소에서 바로 설치합니다 (Debian/Ubuntu 계열).
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'git+https://github.com/line/lighthouse.git'
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 torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
PyPI에 배포된 패키지를 바로 설치합니다. 소스 클론이 필요 없습니다.
pip install 'git+https://github.com/line/lighthouse.git'
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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