从视频中提取帧的速度可以通过以下几种方法来提升:
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我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签。
随着机器学习的模型在现实世界中的应用和部署越来越多,AI 的决策也能够用于帮助人们在日常生活中做出决策。
Adobe Research和英属哥伦比亚大学的研究人员发现,使用INVE(交互式神经视频编辑),只需在单帧上“画笔涂鸦”,就能自动应用改动到整个视频中。
雷锋网 AI 科技评论按:本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年,现在在运营一家深度学习咨询公司,她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署,如果有兴趣与她合作,请联系 priya.toronto3@gmail.com。
雷锋网 AI 科技评论按:本文作者 Priyanka Kochhar 从事数据科学十多年,现在在运营一家深度学习咨询公司,她曾帮助多家创业公司完成人工智能解决方案的计划和部署,如果有兴趣与她合作,请联系 priya.toronto3@gmail.com。 最近,TensorFlow 的「物体检测 API」有了一个新功能,它能根据目标对象的像素位置来确定该对象的像素。换句话来说,TensorFlow 的物体检测从原来的图像级别成功上升到了像素级别。 使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物
今天是美好的周一,也是国际调节椅子日。经常坐椅子工作的人,因为久坐不动,时间长了就会产生各种问题。所以设立这个节日也是为了提醒大家,椅子一定要买人体工程学的!
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID|ComputerVisionGzq 学习群|扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者:Edison_G 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一,因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。今天分享这个框架有点陈旧,但精髓! 一、前言 目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一,因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近,与其他方法相比,深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能,其中YOLO
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据(表格、特征向量)和非结构化数据(视频、播客、PDF 等)进行操作的数据库应用程序。 它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化,包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序,将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言,专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型,包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。
它本乖乖坐在小桌板上专心卖萌,房间却突然暗了下来,还有奇怪的小光球开始绕着它转圈圈!
本文来自streaming media的研讨会,主题是:低延迟仍然是一个挑战。主持人是流媒体视频联盟执行总监Jason Thibeault。
目标检测被认为是计算机视觉领域中最具挑战性的问题之一,因为它涉及场景中对象分类和对象定位的组合。最近,与其他方法相比,深度神经网络 (DNN) 已被证明可以实现卓越的目标检测性能,其中YOLOv2是基于DNN的最先进技术之一。
[1]提出了一种无卷积的视频分类方法,该方法专门基于名为“ TimeSformer”的空间和时间上的自注意力而构建,通过直接从一系列帧级块中启用时空特征学习,将标准的Transformer体系结构应用于视频。
近两年,抖音、快手将短视频推到风口浪尖上,要生产出高质量的视频,离不开视频剪辑这一环节;在全民剪片浪潮中,大众使用最多的剪辑软件如:Pr、FCPX、剪印、Vue 等。
GAIR 今年夏天,雷锋网将在深圳举办一场盛况空前的“全球人工智能与机器人创新大会”(简称GAIR)。大会现场,雷锋网将发布“人工智能&机器人Top25创新企业榜”榜单。目前,我们正在四处拜访人工智能、机器人领域的相关公司,从而筛选最终入选榜单的公司名单。如果你的公司也想加入我们的榜单之中,请联系:2020@leiphone.com 作为世界上最大的视频平台,YouTube 每天都会新增来自世界各地的数百万个视频。这些视频具有非常大的多样性,对 YouTube 来说,要将这些不同的视频和相关的音频都转换成
Bags of Binary Words for Fast Place Recognition in Image Sequences
想做计算机视觉?深度学习是最近的发展方向。大规模数据集加上深度卷积神经网络(CNNs)的表征能力使得超精确和稳健的模型成为可能。现在只剩下一个挑战:如何设计你的模型。
视频理解任务最基础也是最主要的预处理任务是图像帧的提取。因为在视频理解任务中,视频可以看作是由一系列连续的图像帧组成的。因此,要对视频进行理解和分析,首先需要从视频中提取出每一帧的图像。
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前言 人工智能和机器学习技术的进步,使得制造商和广播公司能够开发和实现更加智能的工具和应用,以加速整个产品的生命周期。对广播公司而言,人工智能的吸引力在于其在利用机器来了解受众需求,管理数据,过滤特定主题的内容以及生产原创内容等方面表现出的高效性。本文将分生成视频,决定创意,简化编辑和优化存档四个方面介绍人工智能在媒体生产中的应用,重点是生成视频。 生成视频 视频摘要 好莱坞开始使用人工智能来简化预告片的生成方式。基本方法是利用人工智能识别影片中的关键情节点,并根据已经知道的预告片和观众对这些预告片的反应来
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现,并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。
SlowFast 是一个新型视频识别方法,它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理,同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息,从而提高动作分类及动作识别效果。与其他方法相比,SlowFast 的整体计算复杂度更低,准确度更高。
计算机视觉顶会CVPR 2020在不久前公布了论文接收列表。本届CVPR共收到了6656篇有效投稿,接收1470篇,其接受率在逐年下降,今年接受率仅为22%。近期,一些Paper放出来,本文整理了CVPR 2020 图神经网络(GNN)相关的比较有意思的值得阅读的五篇论文,供大家参考—点云分析、视频描述生成、轨迹预测、场景图生成、视频理解等。
机器之心专栏 作者:图鸭科技 现如今城市生活节奏越来越快,我们每天接收的信息越来越多。在庞大视频信息中,作为用户的我们在看完整视频之前,更想知道视频主题是什么、视频精华信息是哪些,也是基于这种需求,谷阿莫等影视评论者才得到如此多的关注。此时,视频摘要就体现出其价值所在了。 什么是视频摘要? 视频摘要,就是以自动或半自动的方式,通过分析视频的结构和内容存在的时空冗余,从原始视频中提取有意义的片段/帧。从摘要的技术处理过程来讲,视频摘要一般可以分成两种,静态视频摘要和动态视频摘要。现阶段,我们公司主要致力于静
本文提出了ORB-SLAM,在大小场景、室内室外环境下都可以实时操作的一种基于特征的单目SLAM系统。系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性,允许宽基线的闭环和重定位,且包含完整的自动初始化。基于最近几年的优秀算法之上,我们从头开始设计了一种新颖的系统,它对所有SLAM任务使用相同的特征:追踪、建图、重定位和闭环。合适策略的存在使得选择的重建点和关键帧具有很好的鲁棒性,并能够生成紧凑的可追踪的地图,只有当场景内容发生变化地图才改变,从而允许长时间操作。本文从最受欢迎的数据集中提供了27个序列的详尽评估。相对于其他最先进的单目SLAM方法,ORB-SLAM实现了前所未有的性能。为了社会的利益,我们将源代码公开。
意料之外,一场疫情解锁了上班族的存封已久厨艺技能,“秒会陕西正宗凉皮”、“电饭煲实现蛋糕梦”……无数美食短视频帮助帅哥靓妹登上了厨房的舞台,舌尖上的中国再次风靡互联网。更惊喜的是,手机APP上的美食短视频就总能在合适的时间、推荐合适的菜谱,让小伙伴们不必为晚餐吃什么而发愁。我不仅暗自感叹,它为啥如此“懂”我?
Adobe Premiere Pro 2020是一款用于电影,知识兔电视和网络的领先视频编辑软件。创意工具,知识兔与其他Adobe应用程序和服务的知识兔集成以及Adobe Sensei的强大功能可帮助您在一个无缝的知识兔工作流程中将素材制作成精美的电知识兔影和视频。知识兔订阅中还包括我们的新应用程序Premiere Rush,因此您可以捕获素材并知识兔开始在任何位置的所有设备上进行编辑。
与主要处理网络带宽不确定性的传统视频不同,360°视频还必须处理用户与视频交互方式的不确定性(运动不确定性)。目前关于 360° 视频的传输有两类解决方案:
CNN在大尺度上的超分往往缺乏精细的细节纹理,生成性对抗网络能够缓解这个问题。为此,本文提出了一种基于GAN的时空视频超分方法——iSeeBetter,亮点如下:结合了SR中的SOTA技术: 使用循环反投影网络(RBPN)的作为其生成器,从当前帧和相邻帧中提取时空信息。使用SRGAN中的鉴别器,提高了超分辨率图像的“自然性”,减轻了传统算法中的伪影。优化了损失函数的架构: 本文使用了四重损失函数(MSE、感知损失、对抗损失和全变差损失(TV))来捕捉均方误差(MSE)可能无法捕捉到的图像中的精细细节,加强生成视频的感知质量。
嗯,好久没写文章了。因为最近没有熬夜了,天天背电脑也很辛苦。 工作嘛,手工为主,没有啥技术成长,也没啥好写的。 疫情期间,总听到有人叹气,总听到抖音里面“我太难了”。
相比而言,AVFoundation 框架则提供了更加上层的接口,更简单易用,但因此对于一些特殊需求和高级功能,可能无法满足。VideoToolbox 则提供了更直接的对硬件编码器的访问,允许开发者能更细致的控制编码器的配置和参数,并且可以直接操作编码器的输入和输出数据,灵活性更好。
本文分享论文『SWIN BERT: End-to-End Transformers with Sparse Attention for Video Captioning』,微软提出第一个端到端的Video Captioning方法《SWIN BERT》,涨点显著!
CVPR引领计算机视觉领域的顶尖人才,每年都有很多非常令人印象深刻的论文。对CVPR中的论文进行了分析,以了解研究的主要领域和纸质标题中的常用关键词。这可以表明研究的进展。
虽然已经有半自动驾驶汽车在世界各地运行。这篇文章探讨了将移动计算平台用作ADAS副驾驶的程度。
在一些视频分类任务中,往往需要从视频中提取指定帧,提取RGB信息然后进行训练和分类。
如果你没有合适的工具,编辑视频可能会是一件非常痛苦的事情。我们知道有很多工具可用于图像编辑,可以快速裁剪图像、调整图像大小或处理图像,但不能对视频执行批量的操作。
9月28日,谷歌在官方博客上宣布,将含有800万个Youtube 视频URL 的视频数据库开源,视频总时长达到了50万个小时。一并发布的还有从包含了4800个知识图谱分类数据集中提取的视频级别标签。
随着微博成为中国最受欢迎的社交平台之一,其内容已经变得丰富多彩,特别是视频内容吸引了大量用户的关注。然而,尽管用户对微博上的视频内容感兴趣,但却面临着无法直接下载这些视频的难题。本文旨在介绍一个基于Perl的解决方案,以帮助用户轻松地下载微博视频,并深入探讨这一解决方案的实现原理和操作方法。
hi,大家好~我是shadow,一枚设计师/全栈工程师/算法研究员,目前主要研究方向是人工智能写作和人工智能设计,当然偶尔也会跨界到人工智能艺术及其他各种AI产品。
来源:DeepHub IMBA 本文约1000字,建议阅读5分钟 看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 今天我要谈谈 Deep Fake,我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍(并且越来越像真的)并且最近一段时间出现了许多应用程序,这就是我们应该担心的原因。但是我们这里只讨论这种技术。 Deep Fake 包括以下步骤来制作换脸视频: 首先,两人的数千张面部照片将通过一种称为编码器的人
为什么?要弄清这个问题,需要从日常人类生活中的相互作用的多样性说起。我们几乎无时无刻不在进行活动,这些活动中包括简单的动作,比如吃水果,或更复杂一些的,比如做饭。这些活动中都会发生人和周围事物的相互作用,这个过程是多步的,会受到物理学、人类目标,日常习惯和生物力学的支配。
今天我要谈谈 Deep Fake ?,我将解释First Order Motion算法是如何工作的。看完本文本后你也可以制作Deep Fake 视频。 AI 生成的假视频正变得越来越普遍(并且越来越像
本期我们提供 MMTracking 里视频目标检测(VID)任务的食用指南,以及 AAAI2021 论文《Temporal RoI Align for Video Object Recognition》的论文解读以及其在 MMTracking 下的实现细节。
机器之心报道 机器之心编辑部 视频分割效果优于所有现有方法,这篇入选CVPR 2022的论文是用Transformer解决CV任务的又一典范。 基于注意力的深度神经网络(DNN)在NLP和CV等不同领域的各种任务上都表现出了卓越的性能。这些进展使得此类网络(如 Transformer)成为解决多模态问题的有力候选。特别是近一两年,Transformer 模型已经开始在CV任务上大展手脚,从目标识别到检测,效果优于通用的CNN视觉骨干网络。 参考视频对象分割(referring video object se
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机器之心专栏 本专栏由机器之心SOTA!模型资源站出品,每周日于机器之心公众号持续更新。 本专栏将逐一盘点自然语言处理、计算机视觉等领域下的常见任务,并对在这些任务上取得过 SOTA 的经典模型逐一详解。前往 SOTA!模型资源站(sota.jiqizhixin.com)即可获取本文中包含的模型实现代码、预训练模型及 API 等资源。 本文将分 2 期进行连载,共介绍 10 个在目标追踪任务上曾取得 SOTA 的经典模型。 第 1 期:MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM(RNN)
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。本文将延续上一篇的内容,分享近几年该领域一些主流的基于深度学习的方法实现。
本文分享一篇 ACMMM 2021论文『Discriminative Latent Semantic Graph for Video Captioning』,性能SOTA!用GNN和GAN的方式来强化Video Captioning的学习!
萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 赶在春节前,各家国产安卓旗舰机陆续上市,从小米12 Pro、荣耀Magic V、iQOO 9 Pro,到一加10 Pro、realme真我GT2 Pro、moto edge X30…晃眼一看数不过来。 拿到手机后,就能发现挺多有趣的功能细节: 像小米12 Pro的“万物追焦”,一举成为铲屎官心头好,就算宠物跑出画面,也能自动对回焦,雷军看了都要激情转发: 又像是拿手机助手当“一卡通”的荣耀Magic V,特殊场景下自动识别定位并弹出应用窗口,像到快递站
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