За последние годы искусственный интеллект добился значительного прогресса в распознавании изображений, но понимание видео остается огромной проблемой. Динамика и сложность видеоданных создают беспрецедентные трудности для ИИ. Однако ожидается, что видеокодер VideoPrism, разработанный исследовательской группой Google, изменит эту ситуацию. Редактор Downcodes даст вам глубокое понимание мощных функций VideoPrism, методов обучения и его глубокого влияния на будущую область понимания видео AI.
В мире искусственного интеллекта машинам гораздо сложнее понимать видео, чем изображения. Видео динамичное, со звуком, движением и кучей сложных сцен. Раньше, благодаря искусственному интеллекту, просмотр видео был похож на чтение книги с небес, и вы часто были в замешательстве.
Но появление VideoPrism может все изменить. Это видеокодер, разработанный исследовательской группой Google. С помощью одной модели он может достичь современного уровня при решении различных задач по распознаванию видео. Будь то классификация видео, их позиционирование, создание субтитров или даже ответы на вопросы о видео, VideoPrism легко справится с этим.
Как тренировать VideoPrism?
Процесс обучения VideoPrism подобен обучению ребенка наблюдать за миром. Во-первых, вам придется показывать ему самые разные видеоролики, начиная от повседневной жизни и заканчивая научными наблюдениями. Затем вы также обучаете его с помощью некоторых «высококачественных» пар видео-субтитров и некоторого шумного параллельного текста (например, текста автоматического распознавания речи).
Метод предварительной тренировки
Данные: VideoPrism использует 36 миллионов пар высококачественных видео-субтитров и 58,2 миллиона видеоклипов с шумным параллельным текстом.
Архитектура модели: на основе стандартного визуального преобразователя (ViT) с использованием факторизованного проектирования в пространстве и времени.
Алгоритм обучения: включает два этапа: обучение сравнению видео-текста и моделирование маскированного видео.
В процессе обучения VideoPrism пройдет два этапа. На первом этапе он изучает связь между видео и текстом посредством контрастного обучения и глобальной и локальной дистилляции. На втором этапе это еще больше улучшает понимание видеоконтента за счет моделирования видео в маске.
Исследователи протестировали VideoPrism на нескольких задачах по распознаванию видео, и результаты оказались впечатляющими. VideoPrism демонстрирует высочайшую производительность в 30 из 33 тестов. VideoPrism продемонстрировала сильные возможности, будь то ответы на онлайн-вопросы по видео или задачи компьютерного зрения в научной области.
Появление VideoPrism открыло новые возможности в области понимания видео с помощью искусственного интеллекта. Это не только может помочь ИИ лучше понимать видеоконтент, но также может сыграть важную роль в образовании, развлечениях, безопасности и других областях.
Но VideoPrism также сталкивается с некоторыми проблемами, например, как обрабатывать длинные видео и как избежать предвзятости в процессе обучения. Это вопросы, которые необходимо решить в будущих исследованиях.
Адрес статьи: https://arxiv.org/pdf/2402.13217.
В целом, появление VideoPrism знаменует собой значительный прогресс в области понимания видео с помощью искусственного интеллекта. Его высокая производительность и широкие перспективы применения впечатляют. Я верю, что в будущем, благодаря постоянному развитию технологий, VideoPrism покажет свою ценность в большем количестве областей и принесет больше удобства в жизнь людей.