1-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC 08:16 1-感知机-1080P 高清-AVC 13:53 2-多层感知机-1080P 高清-AVC 22:40 3-代码实现-1080P 高清-AVC 08:27 4-QA-1080P 高清-AVC 26:49 1-10行代码战胜90%数据科学家?-1080P 高清-AVC ...
一、有监督学习视频embedding 基于视频内容的有监督下学习可以使用之前介绍的 深度学习视频理解(分类识别)算法,来训练一个动作识别模型,然后提取模型输出的特征作为视频的embedding。 具体深度学习视频理解(分类识别)算法内容可以看这两篇文章: 使用这种「有监督的方案」需要大量有标注的数据集进行训练,但是「视频数据集的...
1-使用 AWS 最便宜的 GPU 实例 - 动手学深度学习v2-1080P 高清-AVC 08:16 1-感知机-1080P 高清-AVC 13:53 2-多层感知机-1080P 高清-AVC 22:40 3-代码实现-1080P 高清-AVC 08:27 4-QA-1080P 高清-AVC 26:49 1-10行代码战胜90%数据科学家?-1080P 高清-AVC ...
深度学习视频编解码 1.传统视频编解码框架 传统的混合视频编解码框架包含几大基础技术,视频图像进入编码器后,首先会将其进行块划分,以块为单位去编码;其中每个块都会进行如帧内/帧间预测、(反)变换/(反)量化、熵编码、环路滤波等编码技术。而这些编码技术,从计算机视觉任务角度来看,不过就是分类、模式预测、图像滤...
深度学习/CNN卷积神经网络基础/免费教学ResNet实战4,本视频由广亿人工智能开发集训营提供,1次播放,好看视频是由百度团队打造的集内涵和颜值于一身的专业短视频聚合平台
基于深度学习的视频分析 机器学习，特别是深度学习方法的快速发展，已经彻底改变了视频分析。深度神经网络 (DNN)的使用使得训练模仿人类行为的视频分析系统成为可能，从而实现了范式转变。它开始于基于经典计算机视觉技术的系统（比如如果相机图像变得太暗或发生剧烈变化，则触发警报），然后转向能够识别图像中的特定对象并...
1.1卷积神经网络（CNN）：CNN是一种常用的深度学习模型，能够有效地学习图像特征并生成高质量的插值帧。通过在已知帧之间建立空间特征的映射关系，CNN可以准确地预测新的视频帧。1.2生成对抗网络（GAN）：GAN由生成器和判别器组成，通过对抗训练的方式学习生成逼真的插值帧。生成器负责生成新的视频帧，而判别器则评估...
1. 视频播放器原理 视音频技术主要包含以下几点:封装技术,视频压缩编码技术以及音频压缩编码技术。如果考虑到网络传输的话,还包括流媒体协议技术。 简要说明一下视频播放器的原理。 视频播放器播放一个互联网上的视频文件,需要经过以下几个步骤:解协议,解封装,解码视音频,视音频同步。如果播放本地文件则不需要解协议...
因此,视频转换需要设置的本质就是:A设置需要的视频编码、B设置需要的音频编码、C选择需要的容器封装。一个完整的视频转换设置都至少包括了上面3个步骤。常见的组合方式如表所示 常见的组合方式 视频编解码关键技术 MPEG-4/H.264等编解码算法的工作机制基本都是混合编码,主要处理模块包括:预测、变换、量化和熵编码等...
课程风格通俗易懂,旨在帮助同学们快速入门深度学习领域。全程跟随答疑,欢迎同学们随时找我讨论,共同进步!系列课程优惠链接:http://study.163.c