Команда исследователей Google представила новую модель стриминговой плотной тайминговой аннотации видео, которая позволяет локализовать события в видео и генерировать подписи для них. Модель обладает рядом преимуществ по сравнению с текущими моделями, так как позволяет обрабатывать длинные видео в реальном времени или до обработки всего видео.
Практические решения и ценность:
Предложенная модель плотной тайминговой аннотации видео предлагает практические решения по сравнению с текущими моделями. Она внедряет модуль памяти на основе кластеризации входящих токенов, что позволяет обрабатывать произвольно длинные видео с фиксированным объемом памяти. Кроме того, разрабатывается алгоритм стриминговой декодирования, позволяющий модели делать предсказания до обработки всего видео, улучшая ее применимость в реальном времени.
Модуль памяти использует алгоритм кластеризации, похожий на K-средних, для суммирования соответствующей информации из видеокадров, обеспечивая вычислительную эффективность при сохранении разнообразия захваченных особенностей. Это позволяет модели обрабатывать переменное количество кадров без превышения фиксированного вычислительного бюджета для декодирования. Алгоритм стримингового декодирования определяет промежуточные метки времени, называемые “точками декодирования”, где модель предсказывает подписи событий на основе характеристик памяти в этой метке времени.
Сравнение предложенной модели со тремя наборами данных плотной тайминговой аннотации видео показывает, что она работает лучше текущих методов. Модель достигает ведущую производительность на нескольких бенчмарках плотной тайминговой аннотации видео, что делает ее многообещающей для различных приложений, включая видеоконференции, безопасность и непрерывный мониторинг.
Если вы хотите использовать модель стриминговой плотной тайминговой аннотации видео от Google AI в свою пользу, обратите внимание на следующие практические шаги:
1. Определите возможности автоматизации: найдите ключевые точки взаимодействия с клиентами, которые могут принести пользу от использования искусственного интеллекта.
2. Определите ключевые показатели эффективности: убедитесь, что ваши усилия в области искусственного интеллекта оказывают измеримое влияние на бизнес-результаты.
3. Выберите решение в области искусственного интеллекта: выберите инструменты, которые соответствуют вашим потребностям и предоставляют возможность настройки.
4. Внедряйте постепенно: начните с пилотного проекта, собирайте данные и осторожно расширяйте использование искусственного интеллекта.
Для консультаций и руководства по управлению ключевыми показателями эффективности обратитесь к нам по адресу hello@itinai.com. Для непрерывного получения информации о применении искусственного интеллекта, оставайтесь с нами в Telegram или Twitter.
Основные моменты практического применения решений в области искусственного интеллекта:
Обратите внимание на AI Sales Bot от itinai.com/aisalesbot, разработанный для автоматизации взаимодействия с клиентами круглосуточно и управления взаимодействием на всех этапах пути клиента.
Узнайте, как искусственный интеллект может изменить ваши процессы продаж и взаимодействие с клиентами. Исследуйте решения на itinai.com.
Список полезных ссылок:
AI Lab в Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Google AI Unveils New Benchmarks in Video Analysis with Streaming Dense Captioning Model
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
