以下文章来源于腾讯云AI ,作者Jerry 想做视频博主的你是不是总会被作品流量所困扰? 精心策划的内容观看量总是很低,明明都用上了专业的拍摄、录音设备,反复修改了脚本文案,发出去后却没太大水花。 但是其他人发出去同样的内容却能收获十万、百万级的观看和点赞认可。 这或许是你还没有掌握热点标签的正确用法。 01 标签质量决定视频的运营质量 据悉,2021年互联网中,网友创作并上传的短视频数量已经高达数十亿,短视频平台每天有接近6亿用户平均花费两小时观看短视频内容。 而目前短视频平台上标签总数已达到千万
随着内容时代的来临,多媒体信息,特别是视频信息的分析和理解需求,如图像分类、图像打标签、视频处理等等,变得越发迫切。目前图像分类已经发展了多年,在一定条件下已经取得了很好的效果。本文因实际产品需求,主要探讨一下视频打标签的问题。 查阅了部分资料,笔者拙见,打标签问题无论是文本、图像和视频,涉及到较多对内容的“理解”,目前没有解决得很好。主要原因有以下一些方面,标签具有多样性,有背景内容标签,细节内容标签,内容属性标签,风格标签等等;一些标签的样本的实际表现方式多种多样,样本的规律不明显则不利于模型学习;标
想做视频博主的你是不是总会被作品流量所困扰? 精心策划的内容观看量总是很低,明明都用上了专业的拍摄、录音设备,反复修改了脚本文案,发出去后却没太大水花。 但是其他人发出去同样的内容却能收获十万、百万级的观看和点赞认可。 这或许是你还没有掌握热点标签的正确用法。 01 标签质量决定视频的运营质量 据悉,2021年互联网中,网友创作并上传的短视频数量已经高达数十亿,短视频平台每天有接近6亿用户平均花费两小时观看短视频内容。 而目前短视频平台上标签总数已达到千万量级,标签与作品间的相关性接近九成,选择一个合适的标
RTMP 视频数据包格式与 flv 视频格式类似 , 使用二进制分析工具分析 flv 视频文件 , 相关工具都在博客资源中 ;
视频识别是计算机视觉中的一项核心任务,其应用范围从视频内容分析到动作识别。 然而,用于视频识别的训练模型通常需要手动注释未修剪的视频,这可能非常耗时。 为了减少收集带有注释的视频的工作量,从带有弱标签的视频中学习视觉知识,即注释是在没有人工干预的情况下自动生成的,由于大量易于访问的视频数据而引起了越来越多的研究兴趣 . 例如,通常通过使用关键字查询视频识别模型旨在分类的类别来获取未修剪的视频。 然后将一个关键字(我们称为弱标签)分配给获得的每个未修剪视频。
HTML5出现之前,我们想要在浏览器中进行视频的播放是很麻烦的,需要使用到浏览器中的插件,其中以flash插件为主,但是在HTML5中规定了浏览器可以播放视频的标准:使用video标签可以控制播放给定格式的视频,因为HTML是标记语言,它所有的功能实现都是以标签为主,所以播放视频当然也使用了标签语法
导语:作者在《基于内容的推荐算法》这篇文章中对基于内容的推荐算法做了比较详细的讲解,其中一类非常重要的内容推荐算法是基于标签的倒排索引算法,也是工业界用的比较多的算法,特别是新闻资讯类、短视频类产品大量采用该类算法。在本篇文章中作者会结合电视猫的业务场景及工程实践经验来详细讲解基于标签的倒排索引算法的原理及工程落地方案细节。
大家好,我是马彬,在美团主要负责短视频相关的算法研发,很荣幸能够来到LVS跟各位分享我们在美团业务场景下的短视频理解与生成技术实践。
1、信息多维理解:视频的标题、字幕、画面、语音等信息中蕴含了丰富的视频信息,如何利用多维信息,提升模型高层次语义理解能力仍有很大难度。
机器之心专栏 QQ 浏览器搜索技术中心、腾讯 PCG ARC Lab 近年来,互联网短小视频内容的爆发式增长,对视频 - 文本检索(Video-Text Retrieval)的能力提出了更高的要求。在 QQ 浏览器搜索中,视频通常包含标题、封面图、视频帧、音频等多种模态信息,因此视频检索模型引入了多模态特征,以刻画 query 与视频在多个模态上的相关程度,并进行综合排序,提升视频搜索结果的整体满意度。此外,QQ 浏览器还能根据用户正在观看的视频内容,推荐用户可能感兴趣的搜索词,推词的挖掘、排序同样需要模型
HTML 5 的 视频标签 , 支持 ogg / mpeg 4 ( mp4 ) / webM 三种格式的音频 , 不同的浏览器支持的音频格式不同 ;
抖音相信大家都听说过,但是知道有 Web 版抖音 的人可能要少一些,和 TikTok 一样抖音也有 Web 版本,可以让我们在浏览器中就可以刷短视频和观看抖音直播。抖音是如何实现在浏览器中直播的呢?本篇文章来解析抖音直播的技术原理。
今天一位朋友Q我说:为什么我录制的MP4视频在本地可以播放但是使用html5的video多媒体播放标签不能正常播放只有一个进度条而不显示图像?当时我也很好奇MP4视频可以用video标签播放呀,我就经
DarkLabel是一个轻量的视频标注软件,相比于ViTBAT等软件而言,不需要安装就可以使用, 本文将介绍darklabel软件的使用指南。
AI科技评论按:在计算机视觉研究中,识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中,都会用到这项至关重要的技术。尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上,我们已经取得了令人振奋的突破,但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说,视频中人的行为更难被明确定义,而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集,比如UCF101、ActivityNet和DeepMind Kinetics,采用基于图像分类的标签方案,为数据
在计算机视觉研究中,识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中,都会用到这项至关重要的技术。 尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上,我们已经取得了令人振奋的突破,但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说,视频中人的行为更难被明确定义,而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集,比如 UCF101、ActivityNet 和 DeepMind Kinetics,采用基于图像分类的标签方案,为数据集中的每
项目中需要计算两个电视节目的相似程度,有人提出将自然语言处理当中的经典TF-IDF(Item frequency-inverse document frequency)引入作为节目的特征,然后使用余弦距离进行相似度计算。由于TF-IDF的应用领域与电视节目的信息表示不符,因此将其应用于电视节目相似度计算当中是不合适的。本文首先介绍视频语义的表示,接着对于文本语义的TF-IDF进行分析,最后描述提出的方案,解释当中的误区并做说明。
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
点击上方“LiveVideoStack”关注我们 ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 编者按:MeshCloud通过与GCP合作为中国出海企业提供强大的全球基础架构。LiveVideoStack邀请到了MeshCloud的陈满老师,为我们介绍如何借助谷歌云在视频智能检测识别方面的技术与能力,实现海外音视频业务的快速与高质量部署。 文/陈满 整理/LiveVideoStack 大家好,我是来自MeshCloud的陈满,今天我分享的主题是使用Google Cloud集成API实
视频标签中的数据位由两部分组成 , 帧类型 和 AVC 视频数据包 , 蓝色部分是标签头 , 红色部分是标签数据 ;
引用我翻译文档《在HTML5页面中嵌入音频和视频》中的介绍文字:“当今,在网页上嵌入视频且所有用户不管使用任何浏览器或者操作系统都能看到的唯一可靠方法是使用Flash。这需要Adobe Flash插件,并且结合<object>和<embed>标签。
导读:本次分享的主题为 AI 在爱奇艺视频广告中的探索。AI 可以对视频内容、广告素材进行理解和加工,并应用于视频广告,尤其在广告的点位挖掘和生成、点位分析、素材创作等方面已产生价值,进而有益于广告库存提升和收入增加。本次分享的主要内容为:
摘要:本篇主要介绍下腾讯2021广告大赛多模态视频广告标签baseline以及优化思路。首先介绍参加比赛的背景,相比于单模态文本理解,多模态视频内容的理解更具挑战;然后介绍了官方提供的一个baseline,包括系统说明、系统整体结构以及baseline源码介绍和运行说明;最后结合工作中的项目实践,介绍了关于优化的几个思路,主要分成从模型层面优化和样本层面优化。对于希望解锁视频内容理解的小伙伴可能有所帮助。
画像数据对于画像平台无疑是非常重要的,按什么样的数据模型存储画像数据直接影响了上层画像平台所能支持的功能范围,本文内容主要介绍3种常见的画像数据模型及其适用的平台功能。
html5是超文本标记语言(html)的第五次重大修改,可以简单的理解为是html的第五个大版本。我们平时所说的html5其实是包含了html5,css3的新特性,以及新增的JavaScript接口。
作者: Chunhui Gu & David Ross 编译:魏子敏,龙牧雪,谭婧 就在昨天,谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA(A Finely Labeled Video Dataset for Human Action Understanding ),为视频动作识别这一图像识别中的重大课题提供了新的“原材料”。这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下,多人执行不同操作的标注空白。 以下为google blog原文,大数据文摘对其进行了编译: 在计算机视觉领域,教会机器在视
一.列表 列表就是信息资源的一种展示形式 1.列表及其应用 1)无序列表 无序列表由标签和标签组成,使用标签作为无序列表的声明,使用标签作为每个列表项的起始 语法: 第一项 第二项 特性: >没有顺序,每个标签独占一行(块元素) >默认标签项前面有个实心的小圆点 >一般用于无序类型的列表,如导航,侧边栏新闻等
1.要处理音频问题是: 问题: 点击播放音乐了,音乐也正在放,然后又点了视频,视频播放了,视频的音频也播放了,但是前面点的音乐仍然也在播放,没有停止
通过调用已启用的浏览器,可以实现直接跳过每次的登录过程。 使用方法可以查看: Python+selenium 自动化-操作已启用的 chrome 浏览器实例演示,chrome 启用调试端口方法
微博是很多人最常使用的社交平台。吐槽、追星、发自拍、看视频、开直播等,如今微博的内容和互动形式越来越多元化。由此累积下来的庞大数据和复杂的用户互动场景,也让人工智能在微博有了用武之地。微博团队是如何玩转人工智能的?如何对明星进行图像识别?近期的线上数据侠实验室中,DT君邀请了微博机器学习团队资深算法工程师杨士新,分享了微博在人工智能方面的典型应用。
视频理解领域取得了很大进展。例如,有监督的学习和强大的深度学习模型可用于对视频中的许多可能操作进行分类,使用单个标签汇总整个剪辑。但是,存在许多场景,其中需要的不仅仅是整个剪辑的一个标签。例如,如果机器人将水倒入杯中,仅仅识别“倾倒液体”的动作就不足以预测水何时会溢出。为此,有必要逐帧跟踪杯子中的水量。类似地,比较投手的姿势的棒球教练可能想要从球离开投手的手的精确时刻检索视频帧。此类应用程序需要模型来理解视频的每个帧。
标签定义视频,比如电影片段或其他视频流,可以放置视频资源,并添加视频控件。
选自Google Research 机器之心编译 参与:路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题,但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据,今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA,希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题,对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破,但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
作者会在本文中结合自己在视频推荐方面的工作经验,着重从工程实现方面,讲述如何对特征进行评估的问题。下文中,我们首先会厘清“特征评估”的概念,然后讲述特征评估的标准,最后是问题的反向排查。
我们如果想发布带音视频播放器的文章,主要不在于后台是否支持而是在于前端主题是否支持。
最近有三个产品的改版引起了我的注意:一个是网易跟帖上线了标签功能,用户可以给其他跟帖用户打上特定标签,看上去是为了提升互动性和实现用户自运营;第二是百度图片搜索频道,很多图片已经自带标签进而实现结合图
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题,谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA,旨在教机器理解人的活动。 该数据集以人类为中心进行标注,包含80类动作的 57600 个视频片段,有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址:https://research.google.com/ava/ 论文:https://arxiv.org/abs/1705.08421 教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题,对个人视频搜索和发现、运动分析和手势界面等应用十分重要。尽管在
自然语言处理(Natural Language Processing,NLP)是人工智能的一个重要分支,它研究能实现人与机器之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法,即让机器“懂”人类的语言。NLP 涉及的面非常广,包括语音识别 、内容理解、信息检索、信息抽取、问答系统、机器翻译、对话系统等。其中短视频的应用场景下,内容标签技术是内容理解的一个重要手段。本文主要给大家介绍多模态短视频内容标签技术及在爱奇艺的相关应用。
本文首先介绍标签包含哪些常见实体类型以及ID类型,即标签的主体包含什么,用什么ID表达;其次详细介绍了几种标签的分类方法:按生产方式划分、按时效性划分以及按标签所属维度划分。
作者在求学期间自学了前端界面相关的,算是有一些基础, 但是在工作中前端知识一直没有用武之地,导致前端的知识七零八落的不成体系,所以痛腚思痛,这篇专栏主要是回顾学习之前的知识,同时跟随B站黑马程序员的视频,边看边学 视频在这里~ @B站黑马程序员视频
在这个阶段,YouTube认为应该给用户推荐曾经观看过视频的同类视频,或者说拥有同一标签的视频。然而此时,YouTube的视频已是数千万量级,拥有标签的部分却非常小,所以如何有效的扩大视频标签,被其认为是推荐的核心问题。解决方案的核心有两块,一是基于用户共同观看记录构建的图结构(Video Co-View Graph); 二是基于此数据结构的算法,被称为吸附算法(Adsorption Algorithm)。
# 常见出现问题:视频用格式工厂转换之后,上传无法用video播放。或者播放只有声音,视频画面是黑色的。
本文分享论文『ActionCLIP: A New Paradigm for Video Action Recognition』,假设视频动作识别不是分类问题,而是检索问题?并基于 CLIP,浙大提出 ActionCLIP,用检索的思想做视频动作识别!性能 SOTA!代码已开源!
我发现最近微信的动作实在是太频繁了,各种灰度测试。包括前阵子,我也被灰度到个人认证了。也让我无耻的假装一把自己是大 V ,哈哈。
这是目前的主页预览图。上一个版本带有学校logo,根据比赛规则,删掉了学校logo。
上次,我们做了一个B站/知乎大V排名监控工具(用python爬虫追踪知乎/B站大V排行)。
不知道大家有没有遇到过这样的二维码,手机扫码后可以显示一个视频。我们都知道二维码是无法直接播放视频或者音频文件的,那么这种二维码是如何生成的呢?其实只需要提前将视频上传到网站服务器上就可以了。小编下面会演示如何批量生成视频二维码。
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