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「苏州股票配资平台放心省心」训练算法通过单独摄取每个帧来产生视频帧的嵌入(数学表示)

发布时间:2019-08-11 09:47 来源:网络整理

在一项尝试中,研究人员陈诉了一种监视进修要领,该要领不利用TCC,需要约50个视频,每个帧标志为到达与自我监视的TCC要领仅用一个完全标志的视频打点的沟通的精确度。另一方面,该团队乐成地将液体的声音从一个视频传输到另一个视频。

首先,练习算法通过单独摄取每个帧来发生视频帧的嵌入(数学暗示)。然后选择用于TCC进修的两个视频,而且利用从两其中的一其中选择的参考帧的嵌入来识别来自第二视频的最近邻人帧。完整性查抄确保最后一帧引用回到起始参考帧,而且在练习进程中的嵌入器在正在执行的行动的上下文中发生对每个视频帧的语义领略。

Google Research研究助理Debidatta Dwibedi写道:“这......对付从事视频领略的研究人员以及但愿操作呆板进修来调解视频以建设人,动物和物体同步移动的马赛克的艺术家很是有用。”

人工智能系统已经很是有本领识别来自差异来历的视频中的工具(和行动)。但它们并不完美,部门原因在于它们大部门都是在包括带有单个标签的剪辑的语料库长举办练习。逐帧跟踪不是一种出格有效的办理方案,因为它需要注释器将标签应用于每个视频中的每个帧,而且因为“辅导”模子以识别之前不曾见过的行动,所以需要标志新的剪辑从新开始。

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这就是为什么谷歌的科学家提出时间周期一致性进修(TCC),这是一种自我监视的AI练习技能,可以在雷同的持续进程(如举重反复或棒球场)的例子之间轻拍“对应”,以进修很是适合的暗示时间视频领略。代码库在GitHub上以开源形式提供。

正如研究人员所表明的那样,捕获某些行为的镜头包括要害的配适时刻 - 或对应 - 这些时刻独立于视点变革,局限,容器气势气魄或事件的速度等因素。TCC试图通过操作周期一致性来查找跨视频的这种对应干系。

研究人员暗示,TCC可用于将差异行动的阶段分类为只有一个标志视频,而且可以通过选择参考视频中每个帧的最近邻人来一次对齐多个剪辑。另外,他们说它可以将与一个视频中的任何帧相关联的元数据(如时间语义标签,声音或文本)传输到另一个视频中的匹配帧,而且可以利用给定视频中的每个帧来检索相似的帧通过在嵌入空间中查找最近的邻人。

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