机器之心发布 作者：张皓 本文将介绍视频理解中的三大基础领域:动作识别(Action Recognition)、时序动作定位(Temporal Action Localization)和视频 Embedding。 1.视频理解背景 根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第 47 次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2020 年 12 月，中国网民规模达到 9.89 亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到 9.27 亿人，占网民整体的 93.7%，短视频用户规模为 8.73 亿人，占网民整体的 88
在线“看片”时，我们经常会遇到这些事情：视频画面突然卡住进入缓冲状态或者视频画面突然变得模糊而不忍直视。这些事情的背后很可能是网络环境突然变差了导致下载速度很慢，也可能是码率调整算法没有对当前环境做出合理的决策导致。 事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。 当然，有些主流的视频播放客户端也提供了自适应（自动）这个选项，比如Y
事实上，如何感知网络环境的变化并作出合理的码率调整并非易事。目前很多视频播放的客户端都提供了几种码率档位（标清、高清、超清、蓝光等）供用户自主选择，在网络环境好时用户可以自主切到高码率档位，网络环境差时切到低码率档位。
人工智能技术正被科技公司广泛应用在产品中，谷歌等公司已在搜索引擎中加入了 BERT 这样的预训练模型，而强化学习这种需要耗费大量算力的方法也已成为快手推荐系统的核心。
很高兴可以和大家分享深度学习在短视频视觉内容分析中的应用，分享包括四个方面，首先回顾深度学习的发展历程和讲述深度学习在短视频领域进行自动化视频内容分析的意义和必要性，再结合美拍短视频业务分享我们将深度学习应用到视频内容理解中遇到的问题和解决思路，最后从产品、数据以及技术层面展望后续的一些优化方向。
本文简要介绍了基于强化学习的码率自适应算法，在实践预研验证和分析的基础上，将该AI算法模型应用于实际项目。
【新智元导读】LeCun曾在演讲中提到，2016年深度学习领域最让他兴奋的技术莫过于对抗学习，而无监督学习一直都是人工智能研究者孜孜追求的“终极目标”之一。MIT 计算机科学和人工智能实验室的研究员们在本年度的NIPS上提交了结合对抗学习和无监督学习两种方法的研究——让计算机在观看了200万条视频后自动“创作”视频内容，结果非常逼真。研究所开发的深度学习神经网络也可以直接用到现有的图片和视频中，把静态图片变成动态视频，并且对人类的动作具有一定的判断和预测能力。 MIT 计算机科学和人工智能实验室（CSAIL
听听这是人话么，我帮你们翻译一下，其实数据结构就是用来描述计算机里存储数据的一种数学模型，因为计算机里要存储很多乱七八糟的数据，所以也需要不同的数据结构来描述。
全球算法达人注意啦，2021腾讯广告算法大赛强势归来！本届赛事围绕视频广告议题开设两大赛道——“视频广告秒级语义解析”与“多模态视频广告标签”两大前沿命题等你来战！ 即日起至5月31日，2021腾讯广告算法大赛报名通道（https://algo.qq.com/）正式开启！现诚邀全球算法圈层技术达人登上竞技舞台，与各路高手一同挑战前沿技术命题。 腾讯广告算法大赛已成功举办四届，随着比赛规模的逐渐升级，赛事影响力的不断扩大，腾讯广告算法大赛已然成为全球最受瞩目的算法竞技赛事之一。2021腾讯广告算法大赛由腾
感谢李宏毅老师的分享，他的课程帮助我更好地学习、理解和应用机器学习。李老师的网站：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/index.html。这个学习笔记是根据李老师2017年秋季机器学习课程的视频和讲义做的记录和总结。
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本文介绍了机器学习的概念、应用、理论和技术，包括监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习等，还介绍了机器学习工具和编程语言以及机器学习面试题和参考复习资料。
这门课，共有36个视频，每个视频播放的时间不一。我按着视频播放的顺序，观看，聆听和学习，并结合讲义，做学习笔记。我做学习笔记目的有三：
视频物体分割（Video Object Segmentation，简称 VOS)，顾名思义就是从视频所有图像中把感兴趣的物体区域完整的分割出来。为了方便大家的理解，先给出一个我们自己的视频物体分割的结果：
当你在看视频的时候，不断地缓冲提示是不是让你感到很烦躁？麻省理工学院的研究人员正在用基于人工智能的流媒体算法开辟新的领域，这些算法可能会导致缓冲轮消失，让我们大胆地看到了视频流的未来。 最近的一项研究
我们生活在物理世界里，但往往没有深入思考这样一个问题：自己是如何迅速理解周边事物的？ 人类能够对背景的变化、事物之间的相互关联等等做出非常自然的反应。而且，这些反应并不会耗费我们多少注意力，同时还能处理得非常妥帖。 但是，人类的这种与生俱来的能力对于机器来说就没那么简单了。对于一个事物，其潜在发展的变化方式有成千上万种可能，这让计算机学会如何正确地做出预测是非常困难的。 近期，麻省理工学院（MIT）计算科学与人工智能实验室（CSAIL）的研究工作者的一项研究成果再次推进了机器学习的发展。深度学习算法仅仅通过
很多人对自我的学习路线没有清楚的定位，鉴于此，我就来写一篇适合普通大众的学习路线，就从大一入学那一刻开始入门说起，虽然不一定适合你，但或许能给没有明确目标的人带来一些学习的方向，那么这篇文章，我就觉得值了。
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视频分级介绍 视频分析是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。它借助计算机和视频采集设备，在无人监督的情况下，自动完成人类视觉的部分功能。对人类视觉皮层机理的研究无疑对视频分析有着重要的借鉴和指导意义。在这方面，根据人类大脑研究发展出来的深度学习具备了独特的优势。 ---- 视觉处理的层级结构 神经科学领域的研究表明，具有认知能力的大脑皮层不是直接对传感器信号进行处理，而是通过复杂的分布式层级结构对信息进行传播，完成了对信号的表达之后再进行处理。层级模型是视觉研究中最经典的基于神经科学研究建立的视觉计算模型
近日，腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法DVQA在Github上正式开源，该算法模型的性能目前在公开测试数据集上取得业界领先成绩。 开源地址： https://github.com/Tencent/DVQA 国内镜像地址： https://git.code.tencent.com/Tencent_Open_Source/DVQA （登录后才能访问公开项目） 腾讯工蜂源码系统为开源开发者提供完整、最新的腾讯开源项目国内镜像 视听时代，音视频应用越来越广泛：直播、短视频、视频节目、音
目前多家人工智能公司已开始布局鉴黄业务，阿里巴巴和腾讯分别拥有阿里绿网、万象优图两大鉴黄系统。而在创业公司方面，较为知名的有图普科技、飞搜科技、深图智服等公司。 近期在线直播火爆，因此有些公司开始切入直播鉴黄这个细分领域。为此，AI科技评论就以下问题请教了来自专攻色情识别的图普科技和在计算机视觉公司云从科技的技术专家进行解读。 ● ● ● 一. 直播（如花椒、映客）、在线视频（如优酷、爱奇艺）、图片鉴黄的区别在哪儿？直播的鉴黄难度是否最大？要解决哪些技术问题？ 云从科技高级算法工程师周翔： 其实这三项（
很多时候，你即使提前复习了这些最常见的面试算法题，你依旧无法通过算法面试！ 为什么？ 1. 你在提前准备复习的时候，在网上找了半天相应题目的分析文章，但你看了就是不懂。 2. 你在面试的时候，卡壳了，一时间忘了怎么写代码了 怎么办？ 我来助你一臂之力！！ 我们联合了来自阿里、百度、微软等一线互联网科技公司的 6 位资深研发工程师，以及互联网大厂多年担任校招、社招的招聘面试官，共同研发了一门快速通关互联网大厂算法面试的视频专栏，如果你体验过《看动画，拿 Offer：算法面试真题解析》，你一定会改变现状，因为
背景介绍 视频对象分割（Video Object Segmentation），目的是将视频段中的物体连续地“抠”出来以得到视频每一帧的前景、背景分割结果。分割得到的结果可被用于更高级的识别、理解等计算机视觉任务，是目前基于内容的视频检索、视频编辑、视频自动标注的基础和关键环节。传统的视频对象分割算法有很多，根据在测试视频上执行是否需要人工标注可将其分为半监督算法和无监督算法两类。这里半监督算法在执行时需要人工对某些帧进行精确或非精确标注并根据标注结果得到其他帧的分割结果；而无监督算法在执行时完全自动地对所有
选自MIT 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 人们对于在线视频加载速度与清晰度的要求总是无止境的。最近，来自麻省理工学院（MIT）的研究者们展示了使用机器学习进行视频缓存优化的新方法。在实践中，这种名
随着4G的普及和5G的推出，内容消费的诉求越来越受到人们的重视。2019年互联网趋势报告指出在移动互联网行业整体增速放缓的大背景下，短视频行业异军突起，成为“行业黑洞”抢夺用户时间，尽管移动互联网人口红利见顶，新的增长点难以寻觅，但中国短视频人均使用时长及头部短视频平台日均活跃用户均持续增常(如图1所示)。
疑惑一 如何学好算法？ 很多初学的小白都问，我数学不好，算法没感觉咋办啊，诚然算法和数学有着直接的关系，一个普通程序员和高级的程序员差距基本上在算法上，但是算法的学习不是孤立的，就拿c/c++学习的小伙伴来说，学习算法的前提是把数据结构搞好，数据搞好的前提是把指针彻底的搞明白，要不然真不知道那些链表，二叉树这些东西怎么去运算，c++里面的泛型编程很多函数或者方法都是一些优质算法的体现，不懂的可以继续在微信后台来问，输入关键字算法获取更多信息 疑惑二 刚上大一的新生，想学编程该怎么入手？ 很多刚上大学的小伙伴
在腾讯，我们有多个视频业务线，点播视频有腾讯视频，企鹅影视；短视频有微视，K歌；直播类有Now直播，企鹅电竞；实时传输类有QQ和微信的音视频通话，无线投屏和腾讯会议等。
据思科统计数据，互联网视频流在网络带宽中占有很大份额，到2022年将增长到消费互联网流量的82%以上。视频服务已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
“Advice for applying machine learning:——Deciding what to try next”
说实话，对于学习路线这种文章我一般是不写的，大家看我的文章也知道，我是很少写建议别人怎么样怎么样的文章，更多的是，写自己的真实经历，然后供大家去参考，这样子，我内心也比较踏实，也不怕误导他人。
大家好，我是来自清华大学计算机系的博士生王莫为，导师是崔勇教授，本次分享的主题是机器学习在ABR算法中的应用，机器学习在网络、系统和流媒体中都有各种各样的应用。
视听时代，音视频应用越来越广泛：直播、短视频、视频节目、音视频通话……近期由于新冠疫情带来的在线协同办公、在线教育类产品的崛起，更带来了线上音视频需求的爆发，用户对音视频质量诉求也愈加强烈。
接下来的一段时间，帅地会总结各种技术栈的学习路线，例如 Java 开发，C++ 开发，python 开发，前端开发等等，假如你没有明确的目标，或许可以按照我说的学习路线来学习一波，我写的每一份学习路线，不会很全面，因为我认为，东西列的太多，反而不利于新手的学习，所以我列举的，都是比较必要的知识，当你把这些知识学了的时候，我相信你不需要别人的学习路线，也能知道自己接下来需要学啥了。
今天跟大家分享一篇 ICCV 2019 的文章An Internal Learning Approach to Video Inpainting，该文在CVPR 2018 非常有意思的论文 Deep Image Prior（DIP）的启发下，使用视频内部学习（Internal Learning）的方式，同时建模表观与光流，解决视频修补中不连续的情况。
DVQA是腾讯多媒体实验室设计的基于深度学习的全参考视频质量评估算法。在整个视频链路中，我们可以量化大部分模块，如采集，上传，预处理，转码，分发。我们最未知的却恰恰是最关键的部分，即用户的视频观看体验。DVQA适用于在源参考视频可用的场景下，精确衡量视频内容的人眼感知质量。 DVQA包含多个质量评估算法模型，本次开源的算法为C3DVQA。本项目使用Python开发，深度学习模块使用PyTorch。代码使用模块化设计，方便集成较新的深度学习技术，灵活的自定义模型，训练和测试新的数据集。 算法设计 C3DVQ
目前，人工智能（AI）非常热门，许多人都想一窥究竟。如果你对人工智能有所了解，但对机器学习（Machine Learning）的理解有很多的困惑，那么看完本文后你将会对此有进一步深入理解。在这里，不会详细介绍机器学习算法的基本原理，而是通过将比较有意思的视频（YouTube）和文字相结合，逐渐增加对机器学习基础的理解。 当看到本文时，请坐下来放松一下。因为下面的这些视频需要花费一点时间，但看完视频后，你肯定会被吸引继续阅读下去。此外，当阅读完本文后，你应该会对现在最热门的技术——机器学习有了全面的知识基础，并对此产生学习热情，最终能学到什么程度完全取决于个人的努力，本文只是一块敲门砖。
作者 | Matt Gielen 编译 | 聂震坤 去年，在波士顿举办的第10届ACM推荐系统大会（ACM’s RecSys ‘16）上，来自Google的一个研究团队公布了YouTube推荐系统的深度学习论文：Deep Neural Networks for YouTube Recommendations 论文作者是Google的软件工程师 Jay Adams 与高级软件工程师 Paul Covington、Embre Sargin，他们向业界展示了YouTube在机器学习推荐算法上的深度神经网络使用
原文：http://news.mit.edu/2017/high-quality-online-video-with-less-rebuffering-pensieve-0814
来源 / Two Minute Papers 翻译 / 林立宏 校对 / J叔 整理 / 雷锋字幕组 Look, Listen and Learn 熟悉机器学习的朋友们对“监督学习”的概念一定不会陌生
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。 随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，参数越多，模型对知识的理解就越深刻。而深度学习模型也从传统的针对单一任务，比如文本识别、物品识别、语音识别等，向多任务处理发生转移，我们称这种一个模型可以同时处理文本识别与理解、图片识别与理解，实现跨领
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
在我们每天的日常生活中充斥着大量的视频内容，而用户对于视频画质在不同场景下又有着不同要求。对此，我们很荣幸地邀请到了来自声网的视频算法工程师郑林儒老师，来和我们聊一聊为了满足用户需求，针对不同场景选取哪种视频质量评价方法才是最优解。 郑林儒 声网 视频算法工程师 郑林儒，声网视频算法工程师。上海大学工学硕士，现于声网视频算法部门担任算法工程师。主要负责图像、视频质量与视频QoE评估，模型压缩以及视频编解码等研究，推动相关模型在移动端的应用。 LiveVideoStack：郑老师好，欢迎您接受LiveVi
当地时间 10 月 11 日，UC 伯克利电气工程与计算机科学系（EECS）助理教授 Sergey Levine 在推特上宣布，他讲授的 CS285 深度强化学习（RL）课程已经放出了部分视频，并表示之后每周会实时更新后续课程。
腾讯犀牛鸟专项研究计划旨在连接产学智脑，搭建面向科技创新的产学研深度合作平台。2022年度三大专项研究计划已经发布，共计近20个研究主题，拟立项约70项。
前言：最近在跟着吴恩达老师(Andrew Ng)的视频课程学习机器学习，该视频是2014年拍的，虽然有点老，但理论却并不过时，是非常经典的机器学习入门教程，也正是因为这是入门教程，所以视频中的有些数学知识只给出了结论却未进行推导，这对于入门来说再适合不过了，但如果想深入学习机器学习理论和算法就得对那些数学公式的来龙去脉有比较清楚的认识。所以随着学习的深入，我不知道为什么的地方也越来越多，所以我决定先搞清楚视频中涉及到的那些未被推导的数学公式之后再继续学习后面的视频教程。在搞清楚那些数学知识的时候我会在纸上进行演算，但纸质介质对我来说并不利于长时间保存因而不利于备忘，于是决定把学习到的知识和心得组织成一系列文章发布在公众号上，一方面利于自己温故而知新，另一方面也希望这些文字对有同样疑惑的网友有那么一丁点儿用处。
大家好，我是李晓波（篱悠），目前在淘宝任职高级算法专家。本次分享将从设计原则与整体架构、基础算法和上层应用三个部分来介绍手淘视频业务在客户端上实时视觉算法领域的探索。
要想了解YouTube的召回模型，需要依次掌握召回算法、召回模型网络结构，以及召回特征和样本设计。
对于AI来说，识别视频里发生了什么已经不是难事，训练它的方法就是用带有标签的视频数据集进行监督学习。
随着信息技术的迅猛发展，人工智能（AI）已经逐渐渗透到我们生活的各个领域，从智能家居到自动驾驶，从医疗诊断到金融风控，AI的应用正在改变着我们的生活方式。而数据、算法和算力，正是构成人工智能技术的三大核心要素，它们之间相互关联、相互影响，共同推动着人工智能的发展。
作者简介 郝俊禹：达观数据高级工程师，曾获美国大学生数学建模竞赛二等奖，目前参与达观数据推荐系统研发，负责酷6，wifi万能钥匙和视频看看等项目。 众所周知，YouTube是世界上最大的视频网站，网站
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