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
👍722



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: |

Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.

What is Telegram?

Telegram is a cloud-based instant messaging service that has been making rounds as a popular option for those who wish to keep their messages secure. Telegram boasts a collection of different features, but it’s best known for its ability to secure messages and media by encrypting them during transit; this prevents third-parties from snooping on messages easily. Let’s take a look at what Telegram can do and why you might want to use it.

Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from jp


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