“聚数据”平台整理了网上开放的免费科研数据集,以下是分类列表以及下载地址,供高校和科研机构免费下载和使用。
语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签。
作者 | Priya Dwivedi 编译 | 聂震坤 用大数据干大事! 目前有很多种图像识别的方案,而 Google 近日最近发布了其最新的 Tensorflow 物理检测接口(Object D
NLP方向:Hugging Face – The AI community building the future.
翻 译 | 天字一号(郑州大学)、李美丽(华南师范大学)、had_in(电子科技大学)、nengdaiper(北京科技大学)
背景:最近我们看到了一篇文章,关于如何用于你自己的数据集,训练Tensorflow的对象检测API。这篇文章让我们对对象检测产生了关注,正巧圣诞节来临,我们打算用这种方法试着找到圣诞老人。 文章地址:https://medium.com/towards-data-science/how-to-train-your-own-object-detector-with-tensorflows-object-detector-api-bec72ecfe1d9 代码在下面的地址中。从这段代码中生成的模型可以扩展,以发
这篇文章是“用Tensorflow和OpenCV构建实时对象识别应用”的后续文章。具体来说,我在自己收集和标记的数据集上训练了我的浣熊检测器。完整的数据集可以在我的Github repo上看到。 看一
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别,但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
选自Medium 作者:Nicolas Bortolotti 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 近日,一篇题为《Following Messi with TensorFlow and Object Detection》的教程文章展示了如何通过 TensorFlow 训练定制的目标检测模型,以专门定位和识别足球巨星梅西;同时作者也希望这一技术有助于催生出足球新战术,提升赛事水平。 我们之前曾把 TensorFlow 与目标检测模型结合使用,但使用的一直是预先设定的传统数据集,比如 COCO。这次的挑战将再高
大数据文摘作品,转载具体要求见文末 作者 | Priya Dwivedi 编译 | Lisa,Saint,Aileen 做图像识别有很多不同的途径。谷歌最近发布了一个使用Tensorflow的物体识别API,让计算机视觉在各方面都更进了一步。 这篇文章将带你测试这个新的API,并且把它应用在youtube上(可以在GitHub上获取用到的全部代码 https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/Object_Detection_Ten
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
Weakly Supervised Semantic Segmentation using Web-Crawled Videos CVPR2017
这位细心的爸爸发现,虽然宝宝还不太会说话,但特别喜欢指着一些图案试图跟爸爸妈妈说这是什么,比如电视录像里的动物、海报上的食物,画册上的卡通图案。
中国有优酷,美国有“油管”(AKA Youtube)。在这个视频已经成为人们日常网络娱乐消遣的时代,大家一定都很关心这些视频网站都暗藏了哪些秘密?本期数据侠Shiyu Li通过数据分析与数据可视化从不同内容的占比、关键词等方面洞察了整个Youtube,快来看看他是怎么做的吧~
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)。
AI科技评论按:谷歌博客今天比较忙,在发布 TensorFlow's 1.0这一重磅更新后,紧接着又发布了一条新闻:启动一场基于YouTube-8M数据库的视频理解挑战赛。挑战赛提供了丰厚的奖金,并终将在今年的CVPR2017大会上进行展示。以下来自谷歌博客内容,由AI科技评论编译整理。 去年9月,为了促进大规模视频理解技术的创新和发展,我们发布了YouTube-8M数据库,里面包含了数百万的视频,而且这些视频都被分类贴上的数千种标签。最近,谷歌其它团队相继发布了更多的数据库,比如Open Images
AiTechYun 编辑:yuxiangyu 在过去,我们使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测,它的输出是图像中我们想要检测的不同对象周围的边界框。而Tensorflow最近添加了新功
我们相信开发自动驾驶技术是我们这个时代最大的工程挑战之一,行业和研究团体之间的合作将扮演重要角色。由于这个原因,我们一直在通过参加学术会议,以及最近推出的自动驾驶数据集和基于语义地图的3D对象检测的Kaggle竞赛,来帮助研究社区解决自动驾驶这个挑战。
10月10日根据谷歌描述,YouTube平台将迎来一次转型。用户在YouTube上看到的每个玩具、小工具和物品,都可能很快就在网上有售——不是在亚马逊,而是直接在YouTube。
喜欢在YouTube上看视频的朋友也许会有一个苦恼:YouTube的算法会推荐一些“垃圾”视频,或者“标题党”链接。
随着各种视觉语言大模型的蓬勃发展,构建强大的多模态模型以解决实际问题已成为明显的趋势。多模态大模型,如 CLIP 和 SAM,在以自然语言(文本)作为提示的图像识别和分割任务上展现出了卓越的性能。然而,当面对复杂场景的视频以及包含动作行为等描述信息的自然语句时,比如 “找出违规掉头的那些车辆” ,模型是否能够准确地从视频中找到并分割出这些目标物体呢?
大家好,今天分享这篇Writeup是关于Youtube的两个漏洞,确切来说,是Youtube Studio平台(https://studio.youtube.com/)漏洞。作者通过其中涉及的视频id和频道id,从而可以对任意Youtube视频进行属性修改,并获取到相关用户的私享频道视频。
YouTube 等在线视频共享平台需要了解感知视频质量(即用户对视频质量的主观感知),以便更好地优化和改善用户体验。视频质量评估(VQA)试图通过使用客观的数学模型来模拟用户的主观意见,建立视频信号和感知质量之间的联系。传统的视频质量指标,例如峰值信噪比 (PSNR) 和视频多方法评估融合 (VMAF),都是基于参考的,重点关注的是目标视频和参考视频之间的相对差异。这些指标很适合专业生成的内容(PGC),例如电影等。它们假设参考视频具有原始质量,并从相对差异中推断出目标视频的绝对质量。
【新智元导读】谷歌昨天发布消息,更新了此前开源的含上万个视频的大规模数据集 Youtube-8M,新的数据集除了标签升级,还首次包含了预计算的音频特征(pre-computed audio features),有助于联合视听(时间)建模。此外,谷歌还联合Kaggle举办了视频理解竞赛,邀请参与者使用Youtube-8M作为训练数据,利用谷歌云机器学习平台构建视听内容分类模型。相关内容会在今年的CVPR会议上作为Workshop 展出。 去年9月,我们发布了YouTube-8M数据集,该数据集涵盖上千万个代表
谷歌和 Kaggle 于今日宣布将举办一场新的机器学习挑战赛,该比赛要求开发人员找到自动给视频添加标签的最优方法。 这场冠军奖金高达30,000美元(排在其后的4个队伍的奖金为25,000、20,000、15,000、10,000美元)的挑战赛要求开发人员对来自更新后的 YouTube-8M V2 数据集的视频进行分类和加标签。该数据集囊括了总共7百万个 Youtube 视频,它们的总时长达到450,000个小时。YouTube-8M 同样也包含了标签,开发人员可以利用它作为他们的训练数据。本次挑战赛
近日,Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启,目前已经有 20 支队伍报名参赛。
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 近日,Google AI 宣布第二届 YouTube-8M 视频理解挑战赛正式开启,目前已经有 20 支队伍报名参赛。 YouTube-8M 是 Google 在 2016 年发布的大规模视频数据集,它包含 8,000,000 万个 YouTube 视频链接,并进行了视频层级(video-level) 的标注。 去年 2 月,谷歌对 YouTube-8M 进行了更新,新的数据集除了标签升级,还包含了预计算的音频特征,音频和视觉
1.Full-Body Articulated Human-Object Interaction(ICVV 2023 oral)
PwnFunction是当前Youtube中受欢迎的安全课程,它结合了Hacker101 和 LiveOverflow两个频道特点,对Web应用技术相关的各种典型安全漏洞进行了贴近实战和深入浅出的介绍。整个课程的讲解语句诙谐幽默,引用举例引人入胜,原理介绍通俗易懂,绝对会勾起你内心想学习WEB安全的“小怪兽”。
现在大家看视频越来越注重清晰度了,对于大多数人来说,720P已经无法满足视觉需求了。YouTube上面有挺多视频资料的,而且也有很多高清和极清视频,比如1080P、2K、4K和8K画质等。如果想下载YouTube高清视频,该如何操作呢?今天就给大家分享几种从YouTube下载1080P、2K、4K以及8K视频的简单方法。
导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显。
选自Google Blog 作者: Valentin Bazarevsky、Andrei Tkachenka 机器之心编译 为视频中人物实时替换背景的技术能够催生出很多新类型的应用。谷歌最近提出的机器学习视频分割技术首先被应用在了自家的 YouTube app 上,实现了令人惊艳的效果。同时,由于模型被高度压缩,其在 iPhone 7 这样的移动端设备上也可以达到 100+ FPS 的高帧率。 视频分割是一项广泛使用的技术,电影导演和视频内容创作者可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,并将两者作为两个
【新智元导读】谷歌再度开放Youtube视频数据集——Youtube边界框(YouTube-BoundingBoxes),含23类共500万手动注释的、紧密贴合对象边界的边界框,精度高于95%。谷歌称这是迄今最大的手动注释边界框视频数据集,希望该数据集能够推动视频对象检测和跟踪的新进展。 谷歌今天还开源了 TensorFlow 模型性能调优工具 tfprof,使用 tfprof 可以查看模型的参数量和张量形状(tensor shape),了解运算的运行时间、内存大小和设备位置。现在,tfprof 已经支持P
导语:最近几年来,深度学习在推荐系统领域中取得了不少成果,相比传统的推荐方法,深度学习有着自己独到的优势。我们团队在QQ看点的图文推荐中也尝试了一些深度学习方法,积累了一些经验。本文主要介绍了一种用于推荐系统召回模块的深度学习方法,其出处是Google在2016年发表于RecSys的一篇用于YouTube视频推荐的论文。我们在该论文的基础上做了一些修改,并做了线上AB测试,与传统的协同召回做对比,点击率等指标提升明显。 为了系统的完整性,在介绍主模型前,本文先对传统推荐算法和召回算法做一些简单的介绍和
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域,对于新人来说,较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。
9月28日,谷歌在官方博客上宣布,将含有800万个Youtube 视频URL 的视频数据库开源,视频总时长达到了50万个小时。一并发布的还有从包含了4800个知识图谱分类数据集中提取的视频级别标签。
谷歌限制了YouTube api v3的请求量,一天10000配额,这里不是10000次请求,每次请求根据不同参数消耗不同配额。为了摆脱这种限制而获得更多的新发布视频,做了以下内容的方案。
2018年全球AI挑战赛是由创新工场、搜狗、美团点评、美图联合创办的,里面包括多个NLP、计算机视觉项目,其中就有 ’短视频实时分类竞赛’。
内容安全策略(CSP)是一个 HTTP Header,CSP 通过告诉浏览器一系列规则,严格规定页面中哪些资源允许有哪些来源, 不在指定范围内的统统拒绝。
视频分类是指给定一个视频片段,对其中包含的内容进行分类。视频分类任务中,又以视频动作分类最为热门(如做蛋糕,打篮球,亲吻,喝酒,哭泣)等(详见下节数据集介绍),毕竟动作本身就包含“动”态的因素,不是“静“态的图像所能描述的,因此也是最体现视频分类功底的。
作者:Ting-Wu Chin、Ruizhou Ding、Diana Marculescu
📷 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目。首先讲了下用户、广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已。平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题。因为Youtube深度
.NET Core 3.0视频系列中宣布了80多个新的免费视频,这些视频同时放在Microsoft的Channel 9 和youtube上面。 在线观看由于跨洋网络效果不太好,下载到机器上慢慢上是最好的了。 所以Scott Hanselman 特别制作了一个页面 http://dot.net/videos。
4 月 23 日,在 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上,基于百度深度学习平台 PaddlePaddle 和百度视觉团队的应用打磨,业界首个视频识别工具集正式开源。
最近遇到一个项目需求,需要进行拍照,并且识别图片中的文字,其实该项目也可以改成其他图像识别,比如人脸识别、图像分类等。
这是层主用过的最方便快捷的视频转换器,只需要复制YouTube的视频地址然后粘贴到这个网站的下载框上就可以了,而且不会弹出乱七八糟的广告或者插件诱惑你去点击。
图像语义分割是计算机视觉最经典的任务之一,早期的图像分割主要有以下几种实现方法。
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