预测视觉模型（PVM）开源项目教程

1. 项目介绍

预测视觉模型（PVM）是一个开源项目，旨在通过大规模并行模拟，实现从连续视频中进行无监督学习的可扩展预测性循环网络。该项目对应的论文《Unsupervised Learning from Continuous Video in a Scalable Predictive Recurrent Network》（Piekniewski et al., 2016）介绍了如何利用PVM进行视频数据处理和分析。

2. 项目快速启动

环境准备

• 准备一台干净的Ubuntu 16.04机器，建议使用尽可能多的计算核心（也适用于15.10、15.04和14.04版本，但16.04版本经过测试）。

克隆仓库

git clone [e-mail]:braincorp/PVM.git
cd PVM

安装依赖

sudo ./install_ubuntu_dependencies.sh

此脚本将安装所有必要的包，如OpenCV、NumPy、GCC、Cython等。根据您的网络连接速度，这个过程可能需要一些时间。

编译和初始化

source install_local.sh

此脚本会编译Cython/Boost绑定等，确保没有错误信息出现后再继续。脚本还会更新PYTHONPATH变量，以便您可以从当前终端窗口运行内容。请注意，如果您打开另一个窗口，您将需要重新设置PYTHONPATH。

3. 应用案例和最佳实践

运行示例

在PVM_models目录中运行以下示例：

python demo00_run.py

您应该会看到一个充满黑白像素闪烁的窗口。根据您的机器速度，像素将随机更新。

python demo01_run.py

这个示例会模拟在临界温度下的Ising模型。您可以决定观察它一段时间，因为可能会出现有趣的结构。

对于需要摄像头或输入视频文件的示例：

python demo02_run.py -f my_movie_file.avi
python demo03_run.py -f my_movie_file.avi
python demo04_run.py -f my_movie_file.avi

其中my_movie_file.avi是您提供的任何视频文件。

数据下载

要运行某些示例和模型，您需要数据。请按照以下步骤下载并解压数据：

cd
wget http://pvm.braincorporation.net/PVM_data_sequences.zip
unzip PVM_data_sequences.zip
rm PVM_data_sequences.zip

如果需要复现Piekniewski等人的结果，您可能还需要下载一些预训练模型。

4. 典型生态项目

PVM项目包含了多个子模块，例如other_trackers和tracker_tools，它们提供了与最新跟踪算法的集成和额外的数据处理脚本。这些子模块展示了如何将PVM集成到更大的生态系统和项目中，以及如何使用其他开源项目来增强PVM的功能。

通过上述教程，开发者可以快速上手PVM项目，并根据实际需要，将其应用于视频分析和处理的相关研究或产品开发中。