video

1/9ページ

AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)

AI

1.AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(3/3)まとめ ・なるべく全ての顔を画面に収めるモードと全ての顔を必ず画面に収めるモードの2つのモードを提供 ・今後の研究としてはテキストやロゴを新しいアスペクト比によりよく適合するように再配置する事 ・及びディープアンクロップテクノロジーにより元々表示されていた画像を超えた部分も表示する事など 2.AutoFlipのアルゴリズム […]

AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)

AI

1.AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(2/3)まとめ ・AutoFlipはシーン全体を観てどこの部分に焦点を当てるべきかを判断するためシーンをバッファする ・次にディープラーニングベースの物体検出モデルを使用して興味深い目立つコンテンツを見つける ・その後、静止モード、パンモード、追跡モードなどの最適な再フレーミング戦略を自動的に選択 2.AutoFlipのアルゴリズ […]

AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)

AI

1.AutoFlip:機械学習を用いてビデオの最適な箇所を切り抜く(1/3)まとめ ・テレビやデスクトップパソコン用のビデオはアスペクト比が違うのでモバイルデバイスでの再生に不適 ・従来のアスペクト比を修正する手法は固定箇所を切り抜くため重要な箇所が抜け落ちてしまう事がある ・AutoFlipはビデオを分析し、最適な切り抜き箇所を追跡して切り抜くため最適なビデオを自動で再構成可能 2.AutoFl […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(6/8)まとめ ・従来は分割して段階的に行った作業を大規模ニューラルネットワークで一気にやる事が主流になりつつある ・これらの研究結果はBERTの検索エンジンへの投入を初め実世界で使われるようになってきている ・機械による知覚は静止画像から動画やライブ性、意味や複雑な状況の把握などに対象が移ってきている 2.自然言語 […]

Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)

AI

1.Google Research:2019年の振り返りと2020年以降に向けて(5/8)まとめ ・2019年はニューラルネットワークのトレーニングにどのような力学が働くのか特性を理解を目指した ・AutoMLの研究も継続し、既存モデルの改良や特定ハードに特化したモデルなど様々な改良を実施 ・表形式データの取り扱いに特化したAutoML Tablesはデータサイエンティストのコンペで好成績収めた […]

1 9