A Meta V-JEPA 2 modelljét, amelyet nemrégiben tettek elérhetővé, egyre többen finomhangolják különböző feladatokra. Ebben a videóban azt vizsgálják meg, hogyan alkalmazható a V-JEPA 2 valós idejű objektumdetektálásra, különösen egy egyedi, ‘something something’ nevű adatkészlettel.
A bemutató során lépésről lépésre ismertetik a modell helyi telepítését Ubuntu rendszeren, különös tekintettel a szükséges hardver- és szoftverfeltételekre, például az Nvidia RTX A6000 GPU-ra és a kapcsolódó könyvtárakra.
Az objektumdetektáló demó működés közben szemlélteti, hogyan képes a modell a valós idejű kameraképen mozgó vagy manipulált tárgyakat felismerni, és érdekes módon nem konkrét tárgyakat, hanem inkább tevékenységeket, mozgásokat ismer fel, mint például forgatás, szorítás vagy közelítés.
Szó esik arról is, hogy a V-JEPA 2 egy nem-generatív, önfelügyelt tanulási architektúra, amely a videók hiányzó részeit absztrakt reprezentációs térben próbálja meg előre jelezni. Ez a megközelítés hatékonyabb és gyorsabb tréninget tesz lehetővé, mint sok korábbi modellnél, és kibővíti a mesterséges intelligencia lehetőségeit az emberhez hasonló tanulás felé vezető úton.
