Telegram Group & Telegram Channel
Опишите процесс предобработки видеоданных для их использования в ML-моделях

🔹Предобработка на уровне кадров

Этапы предобработки видеоданных на уровне отдельных кадров включают:
▪️Сэмплирование, то есть выборка ключевых кадров для сокращения объёма данных.
▪️Приведение всех кадров к одинаковому размеру.
▪️Масштабирование и нормализация, то есть корректировка значений пикселей. Чаще всего нормализация осуществляется для приведения значений к диапазону [0, 1] или [-1, 1].

🔹Видеоэнкодеры

▪️Обработка видео целиком — с помощью 3D-свёрточных сетей (3D-CNN) или трансформеров. Эти модели захватывают как пространственные, так и временные зависимости между кадрами. Такой метод более ресурсоёмкий, но позволяет модели лучше улавливать динамику видеоряда.
▪️Обработка отдельных кадров — каждый кадр обрабатывается отдельно для получения эмбеддингов, которые затем агрегируются (например, с помощью усреднения или рекуррентных сетей). Этот подход быстрее, но может потерять часть информации о временных зависимостях.

#машинное_обучение



tg-me.com/ds_interview_lib/607
Create:
Last Update:

Опишите процесс предобработки видеоданных для их использования в ML-моделях

🔹Предобработка на уровне кадров

Этапы предобработки видеоданных на уровне отдельных кадров включают:
▪️Сэмплирование, то есть выборка ключевых кадров для сокращения объёма данных.
▪️Приведение всех кадров к одинаковому размеру.
▪️Масштабирование и нормализация, то есть корректировка значений пикселей. Чаще всего нормализация осуществляется для приведения значений к диапазону [0, 1] или [-1, 1].

🔹Видеоэнкодеры

▪️Обработка видео целиком — с помощью 3D-свёрточных сетей (3D-CNN) или трансформеров. Эти модели захватывают как пространственные, так и временные зависимости между кадрами. Такой метод более ресурсоёмкий, но позволяет модели лучше улавливать динамику видеоряда.
▪️Обработка отдельных кадров — каждый кадр обрабатывается отдельно для получения эмбеддингов, которые затем агрегируются (например, с помощью усреднения или рекуррентных сетей). Этот подход быстрее, но может потерять часть информации о временных зависимостях.

#машинное_обучение

BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований


Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283

Share with your friend now:
tg-me.com/ds_interview_lib/607

View MORE
Open in Telegram


Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

In many cases, the content resembled that of the marketplaces found on the dark web, a group of hidden websites that are popular among hackers and accessed using specific anonymising software.“We have recently been witnessing a 100 per cent-plus rise in Telegram usage by cybercriminals,” said Tal Samra, cyber threat analyst at Cyberint.The rise in nefarious activity comes as users flocked to the encrypted chat app earlier this year after changes to the privacy policy of Facebook-owned rival WhatsApp prompted many to seek out alternatives.

Launched in 2013, Telegram allows users to broadcast messages to a following via “channels”, or create public and private groups that are simple for others to access. Users can also send and receive large data files, including text and zip files, directly via the app.The platform said it has more than 500m active users, and topped 1bn downloads in August, according to data from SensorTower.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from es


Telegram Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
FROM USA