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.
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
Bitcoin is built on a distributed digital record called a blockchain. As the name implies, blockchain is a linked body of data, made up of units called blocks that contain information about each and every transaction, including date and time, total value, buyer and seller, and a unique identifying code for each exchange. Entries are strung together in chronological order, creating a digital chain of blocks. “Once a block is added to the blockchain, it becomes accessible to anyone who wishes to view it, acting as a public ledger of cryptocurrency transactions,” says Stacey Harris, consultant for Pelicoin, a network of cryptocurrency ATMs. Blockchain is decentralized, which means it’s not controlled by any one organization. “It’s like a Google Doc that anyone can work on,” says Buchi Okoro, CEO and co-founder of African cryptocurrency exchange Quidax. “Nobody owns it, but anyone who has a link can contribute to it. And as different people update it, your copy also gets updated.”
Telegram announces Search Filters
With the help of the Search Filters option, users can now filter search results by type. They can do that by using the new tabs: Media, Links, Files and others. Searches can be done based on the particular time period like by typing in the date or even “Yesterday”. If users type in the name of a person, group, channel or bot, an extra filter will be applied to the searches.
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from in
