视频结构化相关调研

视频结构化是一种视频内容信息提取的技术,它对视频内容按照语义关系,采用时空分割、特征提取、对象识别等处理手段,组织成可供计算机和人理解的文本信息的技术。

深度学习为视觉和语言之间搭建了一座桥梁
https://weibo.com/ttarticle/p/show?id=2309404128390117477519

NLP注意力模型
https://mp.weixin.qq.com/s/5miocWSsDyOtUUwiTaUZdw
人脑的注意力模型,说到底是一种资源分配模型,注意力总是集中在画面中的某个焦点部分,而对其它部分视而不见。

微博反垃圾系统
反垃圾系统由微博机器学习团队研发,针对有害信息及人身攻击言论做到大规模的智能处理。该系统在浅层模型的基础上引入深度语义模型,通过对垃圾文本进行文本深度表示(word embedding),然后串联长短时记忆网络(LSTM),有效提升垃圾内容识别的准确率和召回率。

DeepMind提出SCAN:仅需五对样本,学会新的视觉概念!
https://www.leiphone.com/news/201707/b4RTBYI0kiYOF4VY.html

资源 | 从全连接层到大型卷积核:深度学习语义分割全指南
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/4476.html

分析海量视频中的违规内容,七牛如何构建弹性深度学习计算平台
http://www.infoq.com/cn/articles/qiniu-build-an-elastic-depth-learning-computing-platform
1.提到场景识别相关

Peter Cnudde谈雅虎如何使用Hadoop、深度学习和大数据平台
http://www.infoq.com/cn/articles/peter-cnudde-yahoo-big-data
在类似Flickr和Esports这样的产品中,你们如何使用深度学习?您可以谈一下你们正在使用的算法和技术吗?
1.提到了自动简化照片的分类
2.自动从现场直播视频流中实时地检测比赛的精彩片段

用两个使用Caffe的小项目案例演示迁移学习的实用性
http://www.infoq.com/cn/news/2016/12/Two-Caffe-practical-migration
案例一新加坡政府机构组织的视频分析挑战赛
比赛内容就是通过视频分析,检测出视频中出现的人脸并定位。
提到的代码及paper:https://github.com/Russell91/ReInspect

播放量从每天 100 万到 10 亿,我们做对了哪些
http://www.infoq.com/cn/presentations/play-volume-from-1-million-to-1-billion-per-day-which-we-do-right
http://www.infoq.com/cn/presentations/play-volume-from-1-million-to-1-billion-per-day-which-we-do-right#downloadPdf
文本分析
视频内容分析
用户行为分析
视频自动加频道,视频封面自动化,消重自动化

时间: 2024-10-07 16:40:17

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如何用 AI 实现视频结构化管理?

继图片之后,视频结构化成为了深度学习领域又一个热点.相比图片,视频内容无疑具有更大的复杂性.面对不同场景的视频结构化需求,需要采用什么策略才能取得最大化的效果? AI 视频结构化对于互联网.广电等行业的变革又有什么样的价值? 在 4 月 20 日 QCon 全球软件开发大会上,七牛云人工智能实验室首席架构师姚唐仁分享了在深度学习视频结构化的实践经验. 1. 人工视频摘要与 AI 视频结构化的优势 根据哈佛商学院的研究,视觉是人获取信息最主要的方式,占全部感官的 83%.因为通过图片和视频的载体,

文本结构化(信息抽取)技术调研与综述

文本结构化技术调研 1. 引言 文本数据一般由有序的段落.句子.单词文本流组成,而这种形式的文本通常是非结构化的,并不是结构化的表格数据,文本的特征也与噪声混杂在一起,很难直接提取出特征,也就没有办法将机器学习方法应用在原始的非结构化文本数据中.因此,我们需要一种文本结构化技术,能够自动化处理非结构化文本,并且在不损失重要信息的情况下,用结构化数据提取出该文本的主要信息. 出于不同的目的,一般采用信息抽取与特征工程的方式实现文本结构化技术,但是这两种方法在本质上属于不同类型的方法,信息抽取一般是

深入研究 Win32 结构化异常处理(好多相关文章)

摘要 就像人们常说的那样,Win32 结构化异常处理(SEH)是一个操作系统提供的服务.你能找到的所有关于 SEH 的文档讲的都是针对某个特定编译器的.建立在操作系统层之上的封装库.我将从 SEH 的最基本概念讲起. Matt Pietrek 著董岩 译Victor 转载自 Xfocus 并整理 在所有 Win32 操作系统提供的机制中,使用最广泛的未公开的机制恐怕就要数结构化异常处理(structured exception handling,SEH)了.一提到结构化异常处理,可能就会令人想起

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第一章: 新的结构化元素

事实再一次证明了,选一本好的书是多么的重要啊!弃掉一开始的坑,换一本书来继续我们的学习吧. (1) 结构化构建块 div: 这是我们都知道且喜爱的一种一般性容器.它是一种无附加语义含义的流式内容元素. section: 这是文档或应用程序的一般性小节. article: 这是文档或网站的一个独立的小节. 听起来十分的相似对吧?确实.但是我们区分一下: div是没有任何的语义的,比如<div class="nav">和<div class="mick"

[转]概念:结构化数据、半结构化数据、非结构数据

原:http://blog.csdn.net/liangyihuai/article/details/54864952 结构化数据.半结构化数据和非结构化数据 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据.一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的.举一个例子: id name age gender 1 lyh 12 male 2 liangyh 13 female 3 liang 18 male 所以,结构化的数据的存储

结构化,半结构化,非结构化数据总结

前言: Hive可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能.在学习Hive之前 我们先了解下结构化数据,半结构化数据以及非结构化数据的区别. 1.结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据.一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的.举一个例子: id name age gender 1 lyh 12 male 2 liangyh 13 female 3 liang 18 male 所以,结构化的数

构化数据、半结构化数据和非结构化数据

结 结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储,表现为二维形式的数据.一般特点是:数据以行为单位,一行数据表示一个实体的信息,每一行数据的属性是相同的.举一个例子: id name age gender 1 lyh 12 male 2 liangyh 13 female 3 liang 18 male 1 2 3 4 所以,结构化的数据的存储和排列是很有规律的,这对查询和修改等操作很有帮助.但是,显然,它的扩展性不好(比如,我希望增加一个字段,怎么办?). 半结构化数据 半结构化

杉岩数据:对象存储是企业海量非结构化数据存储的最佳选择

海量数据的爆炸式增长,使存储技术近五年的发展速度远超过去n年的发展历程.C端用户一个明显的感觉就是:U盘存储容量从过去物以稀为贵的几十M迅速发展到今天几十G.甚至TB级,家用电脑硬盘容量更是TB级标配. 那么,企业级又迎来了怎样的变化? IDC数据显示,到2020年,企业数据总体将达到44ZB,其中80%的数据将会是非结构化数据(图片.视频.归档以及企业级备份等各种数据).显然,海量数据的产生正在促使企业级存储从需求到产品形态都发生了改变. "相对于NAS.SAN这种传统企业级存储解决方案,对象