本次演主要讲述了视频机器学习以及相关工具的使用。...Jun Heider首先介绍了各种各样的视频机器学习供应商和解决方案如Amazon Rekognition、Azure Video Indexer和Google Video Intelligence等，...然后介绍了不同的视频分析类型如目标检测、人脸识别和目标追踪等。...接着，Jun Heider演示了如何使用两个开箱即用的视频索引工具：Valossa和Azure Video Indexer。...这些视频工具可以直接分析视频中人物的标签、视频场景的类型和语音转换的文字等信息。 然后，Jun Heider介绍了一些机器学习的基本概念，并演示了如何使用opencv检测视频中的人和宠物。
与未来：04:20 视频 知乎 bilibili 腾讯云 Youtube 知识点 监督学习：有明确答案，可供寻找问题与答案之间关系的学习方式 模型：描述问题与答案之间关系的方法 训练：学习问题与答案之间关系的过程...需要提前搜集 机器学习：用数据来训练出模型并再应用
视频内容
密码: 26hc 机器学习入门课程首选，斯坦福大学教授，Coursera联合创始人Andrew Ng老师的课程，课程图谱上多达400多人关注，20余条课程评论，绝大多数同学认为这门课程比较适合入门...很多人诟病作业的代码给得太全，但我认为作为一门入门课程，编程作业设置得十分好，各种机器学习的作用能很直观地展示出来，这样很能激发学习兴趣。...除去初学者之外，这门课程也很适合工作中需要用到一些机器学习但不打算深入研究的程序员。...2、华盛顿大学 Pedro Domingos 机器学习 (Machine Learning) 该课程一直没有开课，但是可以preview，视频量很足，类容丰富，用Coursera Downloader...链接: http://pan.baidu.com/s/1hsmAsNq 密码: kxfj 4、中国台湾大学 林軒田 机器学习技法(Machine Learning Techniques) 机器学习基石
机器学习入门系列，黄海广老师主讲。本站将持续更新，ppt、代码、课后习题见文末。...本系列的目录 01.引言 02.回归 03.逻辑回归 04.朴素贝叶斯 05.机器学习实践 06.机器学习库Scikit-learn 07.KNN算法 08.决策树 09.集成学习 10.人工神经网络...11.支持向量机 12.聚类 13.降维 14.关联规则 15.机器学习项目流程 本章目录 5.1 数据集划分 5.2 评价指标 5.3 正则化、偏差与方差 5.1 数据集划分 视频讲解 图文内容...5.2 评价指标 视频讲解 图文内容 5.3 正则化、偏差与方差 视频讲解 图文内容 相关资源 课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识...WZU-1464096179 课程资源（pdf版本课件和代码）公布在Github： https://github.com/fengdu78/WZU-machine-learning-course 课程视频也可以在
课程提供了机器学习的总体介绍，旨在让所有参与者保持相同的学习进度，掌握概念定义和基本知识背景。在简要地概述各种机器学习问题后，我们讨论线性回归，它的目标函数和闭合解。...我们简明地讨论贝叶斯方法论，方便你们学习。最后，我们讲解逻辑回归、交叉熵优化准则及其以第一和第二阶方法来求解的方案。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?...教学视频：http://videolectures.net/deeplearning2016_precup_machine_learning/
但它需要原始参考非失真视频来计算压缩后的视频质量得分。该方法很好地适用于非失真视频预先录制内容的视频流，但不适用于RTC，因为RTC通常无法提供原始视频。...可以从源端记录原始视频，但是不能实时地进行视频质量评估。此外，在实时通信期间录制实况视频会带来法律和安全问题。由于这些原因，执行视频质量评估的实体（例如第三方平台即服务）可能不能被授权存储视频文件。...因此，RTC的特殊情况不能通过需要参考视频的度量来解决。因此，有必要使用无需参考指标的评估方法。这些指标称为无参考视频质量评估（NR-VQA）指标。 I. 视频质量指标 视频质量评估技术可分为三类。...由于这些NR指标中没有一个能够准确评估此类受损视频的质量，因此他们建议使用机器学习技术将若干NR指标与两个网络测量（比特率和数据包丢失水平）相结合，以提供改进NR度量标准能够提供与视频质量度量（VQM）...WebRTC视频的质量由28人主观评估，得分从1（质量差）到5（优质）。然后，作者使用了几个指标，这些指标均基于原始视频和WebRTC视频之间计算的错误，以客观地评估WebRTC视频的质量。
该会议来自于IBC2020 TECHNICAL PAPERS，本期内容主要为基于机器学习和深度学习的视频处理。主持人为Dr....当对视频进行上采样时十分有用，分辨率，帧率，动态范围。本次会议中提到的两篇文章都在这个任务中使用了机器学习。第一个演讲者为Taeyoung Na，SK Telecom的经理。...机器学习在视觉内容处理方向中已经有了很多进展，如上文中的超分，以及图像预测上色等。...在视频编码中，于2020年6月推出的H.266/VVC编码规格包含了简化的机器学习工具，机器学习已经被证明可以提升视频编码的压缩率，但是随之而来的也有无法使用的复杂度计算时间，因此，需要找到方法去让这个算法更加简单...在分布式广播流中，传统的视频处理和编码已经可以为多个设备推流，然而在深度学习的帮助下，可以为更加庞大数量的设备推流。然而，对于深度学习内部算法的不理解可能会导致无法预料的场景出现。
视频编码标准的演进 视频编码标准的演进 H.264 运动补偿 变换编码（可能是 DCT） MPEG-4 亚像素运动补偿 帧内预测 H.264 可变大小块分区 环路滤波 多参考系 CABAC...H.265/HEVC 四叉树结构 CU（编码单元）/PU（预测单元）/TU（变换单元）分区 改进的帧内/帧间预测 VVC QTBT（四叉树加二叉树） 自适应多重变换 如何使用机器学习？...然而，机器很难分析视频或图像的质量。 但是，我们可以从数据中学习！...基于机器学习的视频质量分析VQA，可以被分为以下几类： 人工特征 人工特征 + 基于学习 也就是说，我们可以使用模型利用人工特征来进行分类。...基于特征学习（Feature Learning） 基于端到端的学习
/s/1mhVNIkC 密码: cvp3 第二部分 数据篇 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu 第三部分 机器学习部分 吴恩达机器学习 链接...p3t2 林轩田：机器学习基石 链接: https://pan.baidu.com/s/1nvuimnR 密码: b8zn 林轩田：机器学习技巧 链接: https://pan.baidu.com.../s/1jHO0njw 密码: 246v Ng视频课程和讲义 链接: https://pan.baidu.com/s/1i48TjGp 密码: hnnn 机器学习 链接: https://pan.baidu.com.../s/1miOCuKw 密码: h8kg hinton 深度学习视频课程 链接: https://pan.baidu.com/s/1c11BO56 密码: 34vw deep learning...《统计学习方法》李航 《机器学习（西瓜书)》周志华 《机器学习实践》 《Python机器学习预测分析核心算法》 《图解机器学习》 第六部分 深度学习书籍 《神经网络与深度学习》 《TensorFlow实践
本文为你介绍机器学习和深度学习的视频资料。.../s/1mhVNIkC 密码: cvp3 第二部分 数据篇 链接: https://pan.baidu.com/s/1pLK25zP 密码: qtuu 第三部分 机器学习部分 吴恩达机器学习链接: https...视频课程和讲义链接: https://pan.baidu.com/s/1i48TjGp 密码: hnnn 机器学习链接: https://pan.baidu.com/s/1qXP9Sao 密码: ri67.../s/1ccTE7k 密码: s3he 第四部分 深度学习 Udacity 深度学习链接: https://pan.baidu.com/s/1miOCuKw 密码: h8kg hinton 深度学习视频课程链接...《统计学习方法》李航 《机器学习（西瓜书)》周志华 《机器学习实践》 《Python机器学习预测分析核心算法》 《图解机器学习》 第六部分 深度学习书籍 《神经网络与深度学习》 《TensorFlow实践
机器学习入门系列，黄海广老师主讲。本站将持续更新，ppt、代码、课后习题见文末。...本系列的目录 01.引言 02.回归 03.逻辑回归 04.朴素贝叶斯 05.机器学习实践 06.机器学习库Scikit-learn 07.KNN算法 08.决策树 09.集成学习 10.人工神经网络...11.支持向量机 12.聚类 13.降维 14.关联规则 15.机器学习项目流程 本章目录 6.1 Scikit-learn概述 6.2 Scikit-learn的主要用法 6.3 Scikit-learn...案例 6.1 Scikit-learn概述 视频讲解 图文内容 6.2 Scikit-learn主要用法 视频讲解 图文内容 6.3 Scikit-learn...案例 视频讲解 图文内容 相关资源 课程门槛较低，只要有本科三年级以上的数学知识，会一种编程语言，就可以掌握这门课程的绝大部分内容。
背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时...由上可见，对于1080p视频的实时转码（大于30帧），高配CPU也只能做medium配置，但veryslow相对于medium还有17%的压缩空间可用。...因此，我们期待在保证压缩比少量下降情况下，显著提高视频编码的处理能力。 问题分析 一个标准的HEVC编码框架如下： ?...2 支持向量机(SVM)预测模型 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。 ?...将机器学习引入到编码器优化上，是个较大胆的尝试，而且从效果来看，编码速度提升显著，且压缩性能下降不多，说明该方法是可取的，这也为后面编码器优化拓宽一个好的思路。
作者介绍：张宏顺，08年硕士毕业后在桑达电子集团工作，负责车牌自动识别系统及车辆自动检测系统设计；11年加入华为，主要负责图像处理及视频压缩相关算法工作；15年6月加入腾讯，现主要从事视频和图片压缩相关工作...擅长图像处理、模式识别及视频压缩（H.263、H.264、H.265）等。...背景与目标 当前视频编码中应用最广泛的是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代的视频编码算法，在压缩性能上可以再节省40%的码率，优势很明显，但H.265对转码机器性能要求较高，实时编码场景时...支持向量机(SVM)预测模型 支持向量机(Support Vector Machine，SVM)是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。...将机器学习引入到编码器优化上，是个较大胆的尝试，而且从效果来看，编码速度提升显著，且压缩性能下降不多，说明该方法是可取的，这也为后面编码器优化拓宽一个好的思路。
本次演讲主要讲述了机器学习在视频分析领域特别是MVPD视频广告中的应用。...Srilal首先列举了一些机器学习能够用于运营商级视频分析的示例，其中重点讲述了广告摄取的质量控制，在这个工作流程中，机器学习引擎的引入可以用来辨别违规或者有限制内容的视频。...接着，Srilal列举了机器学习在视频分析领域的一些应用，如运动场景中的目标检测、监控以及移动终端的相关软件，同时也介绍了当前面临的挑战：标签不足以准确表达视频内容、活动识别仍旧很难、预测速度较慢等等。...在一段展示农业法案的视频中，机器学习工具成功地提取出了一些有效的内容描述子如农业补贴、拖拉机等等，然而这些工具也会出现错误。...现有的成熟产品大多面向人脸识别，机器学习在运动场景以及监控中很有效，但是MVPD应用有着更严格的要求，有很多基于多流的启发式算法被提出，用于解决现有方法中的一些问题。
如何利用机器学习将海量的视频内容充分利用起来，成为 AI 领域研究人员和企业开发应用的重要课题。...演讲大纲： 互联网视频发展现状 视频理解应用场景 深度学习核心算法 实验结果分析 总结与展望 互联网视频发展现状 首先，互联网视频行业的用户和数据量正在飞速增长。...机器筛选出精彩片段后，可用于长视频的内容拆条，生成精彩看点短视频，满足用户对碎片化视频内容的观看需要。 智能播放 接下来介绍一下我们在视频播放方面做的工作。第一个是 ZoomAI 超分辨。...为了提高观看体验，我们研发了视频超分辨技术，通过深度学习把低分辨的视频恢复成高分辨的视频。...短视频分类实践 深度学习、机器学习要解决的根本问题就是分类。检测也是在测试不同的区域，并判断这个区域是否包含指定类别。分类是最基本的一个问题，下面通过案例说明短视频分类中不同方法的实验性能。
文章里作者提出了一种叫做Adsorption的学习框架，这个框架目标是解决少量有标注（labeled）数据集，来预估大的无标注（unlabeled）数据集的问题。...Vi，要找到最相似的视频，ci是不影响排序，而cj直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...另外文章也花了很大篇幅将特征工程相关的工作（这与深度学习自动提取特征有点不符，哈哈）作者说虽然深度学习可以缓解人工构造特征的负担，但是原始数据也是无法直接喂给前馈神经网络，所以特征工程依旧非常重要； 在架构上整个推荐系统是建立在...本文通过对youtube不同时期发表的文章，可以看到其技术的变迁，10年的推荐技术的积累，有很多东西可以值得我们去学习的； 参考文献： [1] Baluja, S. and Seth, R. and Sivakumar
【新智元导读】Facebook 日前开源了机器学习库 TorchCraft，方便研究人员使用控制器，编写能够玩星际争霸游戏的智能代理。...为了给社区提供有用的研究环境，研究人员已经开发了基于视频游戏的平台，如Torcs、Mario AI、Unreal的BotPrize，以及 Atari游戏学习环境，比如 VizDoom 和 Minecraft...LeCun 关于学习深度学习的几点建议 本周五 Facebook 推出一系列人工智能教学视频，FAIR 主管 Yann LeCun 以及应用机器学习部门主管 Joaquin Quiñonero Candela...在 Facebook 的这一系列教学视频中，LeCun 把微积分比作机器学习的“电力”，统计学则相当于机器本身的齿轮。...如果这些人在运用数据之前理解了“学习”的机制，对解决黑盒问题必定会有所帮助。 最后，LeCun 和 Candela 也提到如何在机器学习领域找到一份工作。
文章里作者提出了一种叫做Adsorption的学习框架，这个框架目标是解决少量有标注（labeled）数据集，来预估大的无标注（unlabeled）数据集的问题。...Vi，要找到最相似的视频，ci 是不影响排序，而 cj 直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...另外文章也花了很大篇幅将特征工程相关的工作（这与深度学习自动提取特征有点不符，哈哈）作者说虽然深度学习可以缓解人工构造特征的负担，但是原始数据也是无法直接喂给前馈神经网络，所以特征工程依旧非常重要； 在架构上整个推荐系统是建立在...本文通过对 youtube 不同时期发表的文章，可以看到其技术的变迁，10年的推荐技术的积累，有很多东西可以值得我们去学习的。
文章里作者提出了一种叫做Adsorption的学习框架，这个框架目标是解决少量有标注(labeled)数据集，来预估大的无标注(unlabeled)数据集的问题。...Vi，要找到最相似的视频，ci 是不影响排序，而 cj 直接打压了热门视频的影响，一定程度上提升了多样性，并且对于小曝光视频有扶持作用。...这篇文章比较有开创性的是，在这两个模块中都使用了深度学习，合理的将不同特征和不同数据源融合在一起，并取得非常不错的效果。...另外文章也花了很大篇幅将特征工程相关的工作（这与深度学习自动提取特征有点不符，哈哈）作者说虽然深度学习可以缓解人工构造特征的负担，但是原始数据也是无法直接喂给前馈神经网络，所以特征工程依旧非常重要。...本文通过对 youtube 不同时期发表的文章，可以看到其技术的变迁，10年的推荐技术的积累，有很多东西可以值得我们去学习的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
