平台的角度上的问题是：所有生产的视频汇集成在平台侧，每日生产的视频量是一个海量的数据。一是海量内容参差不齐，如何对内容的快速审核、挑出优质视频内容；二是内容具有一定时效性。...解决方案分为两部分。 第一部分是提高视频的发布效率，如何让发布者更高效发布内容，生产短视频。自动生产一些滤镜、标题，自动生成一些可以打动人心的话题、自动调节色彩空间，提升视频发布的成功率。...所有短视频分发前都需要进行人工审核，在有限人力下，如何将好视频快速分发？...过程如上图：第一步是数据预处理，一段视频中不是每帧信息都是有用的，将有用帧挑选出来；第二步是通用物体检测，检测出每段具体卖的商品，；第三步是时空轨迹/tracklet，在直播商品的过程中，主播卖的商品与时间前后和空间有关...如果用户搜了一个洗衣机，那么如何将推荐打散？比如视觉方面，当用户输入文本信息时，会将视频中的洗衣机标签提取，使洗衣机类目打散。 4.4 兴趣图谱 第四部分是兴趣图谱。
图1左边一列为一个影视片段中的三帧，右边一列为相对应帧人脸检测出来的结果。...（近红外和可见光）获得 表情标签：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气 数据集大小：共2880个视频序列，分辨率320*240，最后几帧为峰值帧 ?...，这个项目从2013至2019每年都在进行，数据集也从最初的1400+个序列增加到后面的1800+个序列 ?.../ 数据采集方式：截取79部电视剧中一些片段 表情标签：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气，中立 数据集大小：总共13201个视频序列，每个序列长度约为90帧 ?...图7｜DFEW中各类别样本示例 3 经典方法 对于模式识别问题，通常可以分为三大步骤：预处理、特征提取、利用分类器分类。
今天，由我代表团队分享一些我们在海外音视频架构实践中遇到的一些挑战和优化思路。 今天的分享主要分为三部分。...前两部分都属于基础平台架构中的挑战和优化，包括接入，边缘传输，第三部分区别于前两部分，它是结合海外应用居多的OTT场景上的架构实践和技术优化。 在聊具体问题之前，先了解一下腾讯云直播基础架构。...用户在腾讯云云直播上注册域名流程基本分为两部分： 第一部分是业务域名解析，这部分对于平台没有优化空间，属于供应商布点能力建设。 重点介绍第二部分平台cname域名的优化。...再构建实时流量采集、分类统计、结合质量探测数据，达到四个要求间的均衡，从而实现“智能调度”能力。...同时CMAF支持流式传输，将最新I帧开始的所有数据通过一个一个的moof+mdat的形式，通过Chunked流的形式下发下去，确保延迟<=1个GOP，同时，不会影响response时间，首帧效果也比较好
其包含的子容器具体如下： 采样的描述、时间、同步、大小，Chunk采样、偏移等 stbl包含track中media sample的所有时间和数据索引，利用sample信息，就可以定位sample的媒体时间...，决定其类型、大小，以及如何在其他容器中找到紧邻的sample （14）解析edts容器 edts容器定义了创建Movie媒体文件中一个track的一部分媒体，所有的edts数据都在一个表里，包括每一部分的时间偏移量和长度...内容格式为上一个Tag大小+FLAGTAG，FLAGTAG分为两部分：TAGHeader部分和TAGBody部分 3.FLVTAG格式解析 头部：保留字段、滤镜位、TAG类型、数据大小占用、时间戳及扩展时间戳...存储的数据分为视频数据、音频数据及脚本数据 4.VideoTag数据解析 header中读取到的Tag类型为0x09 帧类型、编码标识（CodecID）、H264的包类型（AVCPackerType）、...客户端播放M3U8的标准还有更多规则： 分片必须是动态改变的，序列不能相同，且序列必须是增序的 当M3U8列表中没有出现EXT-X-ENDLIST标签时，无论M3U8列表中有多少片分片，都从倒数第三片开始播放
浅说视频分类 许多深度学习的文章和教程主要关注三个数据领域：图像，语音和文本。这些数据在图像分类，语音识别和文本情感分类中起到了至关重要的作用。此外，还有一种非常有趣的数据形式——视频。...因为在数量巨大的视频中, 分类和标签是搜索视频的重要依据，视频能否被更多人看到, 能否受大家欢迎, 很大程度上取决于分类和标签填写是否恰当。...大家可能各有各的想法，各有各的分类标签（比如 1 是鬼畜舞，2 是拆包包等等），但都是基于大家观看完视频之后根据自我的关注侧重点以及自身经验得出的结论。...如表 1 和表 2 所示，第一列是官方视频分类标签，后三列显示了机器预测结果的前五个分类结果，按照置信概率将五个预测结果进行降序展示。显而易见的是第一个视频中的鼓掌动作行为还是被机器很好的预测了出来。...该模型采用了双向长短记忆网络（LSTM），将视频的所有帧特征依次编码。
因此，我们将按照官方文档中的建议将数据集拆分为训练和测试集。...因此，我们将整个字符串拆分为"/"并选择所有视频的标签： # 为训练数据集创建标签 train_video_tag = [] for i in range(train.shape[0]): train_video_tag.append...为了便于理解，我已将此步骤划分为子步骤： 读取我们之前为训练提取的所有帧 创建一个验证集，它将帮助我们检查模型在看不见的数据上的表现 定义模型的结构 最后，训练模型并保存其权重 读取所有视频帧 那么，让我们开始第一步...视频可以被分为101类。因此，我们必须在目标中创建101个不同的列，每个列对应一个类别。...我们将在每次迭代时从此文件夹中删除所有其他文件 接下来，我们将读取temp文件夹中的所有帧，使用预先训练的模型提取这些帧的特征，进行预测得到标签后将其附加到第一个列表中 我们将在第二个列表中为每个视频添加实际标签
通过调用他们的 api ，我们可以快速地实现语音分类任务。 加载标签 首先大家要把从公众号下载来的音频文件保存在一个固定的文件夹中，比如取名为“audio”。...我们通过函数os.listdir，获取“audio”文件夹中所有的音频的类别，比如 “bed”,“bird”,“cat” 等等类别。这些标签就是我们需要分类的目标。...然后每提取到一个 mfcc 参数就把它添加到 mfcc_vectors 中，并且在 target 中存储它的标签名。...保存数据之后，我们就得到了所有音频的 mfcc 系数，以及对应的标签。...我们借助 sklearn 中的train_test_split，把数据集分为训练集和验证集。其中训练集占 6 成，测试集占 4 成。
论文动机 以前的视频动作识别把这个任务看做是分类任务，每个类别标签是一个离散的数字，但是方式不能很好的对视频和标签的语义信息进行建模，而且当标签更改时，需要重新train整个模型，无法zero-shot...然后用CLIP的Text Encoder对生成的文本进行encode，同样用CLIP的Image Encoder对视频的多帧图片进行编码，然后提出了几种方式将多帧图片信息变成一帧图片的信息，然后计算文本和这一帧图片的相似度...CLIP被证明了其能够通过大量的图文数据来将本文和图像映射到相同的语义空间。 因此，在本文中，作者用CLIP的预训练参数初始化模型，然后基于视频-文本检索任务来进行预训练。...实现方法 本文的模型如上图所示，主要分成两部分，下半部分为预训练的结构，该结构能够基于视频-文本检索任务来进行预训练，使得模型能够学习到与文本高度对齐的视频特征； 上半部分为微调的结构，该结构基于预训练的视频特征...论文动机 用CLIP进行图像分类有几种方式：直接Zero-Shot进行分类；用Few-Shot进行微调的方式进行分类；采用Prompt Tuning的方式进行分类。
针对单帧图像、音频信息、图像序列，我们基于事件标签有监督地训练了三个特征提取器，用于提取图片、声音、动作等多模态特征。...子任务 数据 标签 准确率 图片分类 80万张 攻门、解围、任意球、角球、点球、红黄牌、换人、治疗、弹框信息、采访、比赛开始 、比赛结束、入场、奏国歌 、握手、片头/片尾、越位、补水、其它 90.8%...最后结合子任务阶段获取的事件标签以及后处理算法就可以得到准确的事件拆条结果。 【事件检测模型】 智能拆条的效果指标mAP达到了82%，其中定位球和回放等事件的对应指标更是达到90%以上。...在实际应用中，进球检测模块针对视频帧序列检测出比分牌位置，然后适当扩大边缘后再做文字检测获取当前帧比分数位置，通过多帧聚类得到当前比赛的比分数位置，最后利用文字识别技术获得比分序列，根据比分单边递增规则确认进球时刻...该模块通过使用人脸检测算法定位视频中的所有人脸，然后使用人脸识别模型编码人脸特征，通过聚类算法得到相似人脸序列，最后在球星人脸数据库中查找与之匹配的球星。目前我们的方案可识别500多位人气球星。
总的来说，这项工作的亮点包括如下： 无需海量视频 - 文本数据：直接将预训练的语言 - 图像模型在下游视频数据集微调，而非从零使用视频 - 文本预训练； 利用标签中的语义信息：在视频识别任务中，抛弃了传统离散标签...，充分利用每个类别标签中的语义信息并提升了性能； 方法简单、高效且通用：无缝衔接至不同的语言 - 图像模型，可用于多种数据分布场景，如全样本、少样本和零样本。...至于视频分类的效果，与其他方法相比，X-CLIP 可用于零样本识别，即用户自定义候选标签，实现对视频内容更精准的描述： 图 2 动作：三只狗在拉雪橇。 图 3 动作：在水池上灌篮。...有鉴于此，研究者考虑探索如何将预训练的语言 - 图像模型中的知识迁移到视频领域，而非从零预训练一个语言 - 视频模型。与图像相比，视频增加了时间的维度；与传统视频识别框架相比，研究者引入了文本信息。...但是，获取这样的提示信息是困难的，原因有二： 数据中通常只有类别标签，即「跑步」、「游泳」、「拳击」等名称，缺乏必要的上下文描述； 同一个类别下的视频共享相同的标签信息，但它们的关键视觉线索可能是不同。
该方法在 Kinetics-400/600 数据集上分别取得了 87.7% 和 88.3% 的 Top-1 分类准确率，计算量仅为ViViT 和 Video Swin的十几分之一，并且在 few-shot...总的来说，这项工作的亮点包括如下： 无需海量视频 - 文本数据：直接将预训练的语言 - 图像模型在下游视频数据集微调，而非从零使用视频 - 文本预训练； 利用标签中的语义信息：在视频识别任务中，抛弃了传统离散标签...，充分利用每个类别标签中的语义信息并提升了性能； 方法简单、高效且通用：无缝衔接至不同的语言 - 图像模型，可用于多种数据分布场景，如全样本、少样本和零样本。...至于视频分类的效果，与其他方法相比，X-CLIP 可用于零样本识别，即用户自定义候选标签，实现对视频内容更精准的描述： 图 2 动作：三只狗在拉雪橇。 图 3 动作：在水池上灌篮。...但是，获取这样的提示信息是困难的，原因有二： 数据中通常只有类别标签，即「跑步」、「游泳」、「拳击」等名称，缺乏必要的上下文描述； 同一个类别下的视频共享相同的标签信息，但它们的关键视觉线索可能是不同。
很多同学都在问：”数据分析从0到1的文章看多了，咋样才能从1到10，从普通到优秀呀！”今天系统地解答一下。“优秀”是一个形容词，只有清晰了参照物，才能知道到底什么是“普通”，什么是“优秀”。...只不过，同数仓开发不同，数据分析关注的数据，是面向业务主题的。数据服务的产品、运营、销售、营销、售后部门，到底有什么数据，需要什么数据，是数据分析师必须梳理清楚的。 具体来说，包括：指标/维度两部分。...知道自己看的数据，常规形态是啥样的。知道什么算正常，什么算不正常。 这一步非常重要！因为数据本身没有含义，数据+标准才有含义。而并非所有指标，业务方都会给出标准的。...拆因素可能有若干数据形态，比如： 1、0、1形态：有XX因素、没有XX因素 2、分类形态：同一事件，A\B\C三种状态 3、连续形态：能用一个连续型指标，代表该因素 具体怎么拆，是需要大量分析工作做基础的...准确地打标签，将业务量化，做出清晰的分类，是高级数据分析师的技能。不是说把数据库里的，现有的维度表拖出来就完事。 其二：做实验。 可能有同学会说：ABtest我现在也经常干，为啥感觉不到进步呢。
首先是是智能拆条，视频进来之后，把片头、片尾和广告去掉，其次是标注，就像把所有的商品打上标签一样，根据这个标签进行推荐和搜索。然后是审核，过滤盗版、情色等内容。...分类是最基本的一个问题，下面通过案例说明短视频分类中不同方法的实验性能。 首先介绍视频分类的几个重要数据集。这些数据集大部分是公开的，大家都可以用。...最后是美图短时频分类 mtsvrc2018 数据集，是 UGC 短视频实际应用非常有代表性的数据集，有 50 个类，10 万个短视频，50 个标签。...有两部分原因，第一，这个类别很难识别，比如里面定义了风土人情和风景，这两个类别非常相似。风土人情中的赛龙州，它属于风土人情的人文活动，但是龙舟之外还会拍到两岸的景色，这很容易混淆。...最后一列表示耗时，MobileNetV2 是 6ms，V3 大概 25 毫秒，多花 20 毫秒能提高 4 个百分点精度，这个代价在比赛中还是非常值得的。
微信产品的内容生态繁荣，创作者覆盖范围大， 导致短视频数据中普遍存在着模态缺失、相关性弱、分类标签分布不均衡等问题，是实际应用中需要着重解决的技术难点。...本赛题要求参赛队伍基于微信视频号短视频数据以及对应的分类标签标注，采用合理的机器学习技术对指定的测试短视频进行分类预测。...比赛分为初赛和复赛两个阶段： 初赛阶段提供百万量级的无标注数据和十万量级的有标注数据用于训练；- 复赛阶段训练数据和初赛相同，主要区别是初赛阶段只提供视频抽帧特征，而复赛阶段提供视频抽帧原始图像。...数据 比赛分为初赛和复赛两个阶段：初赛阶段提供百万量级的无标注数据和十万量级的有标注数据用于训练；复赛阶段训练数据和初赛相同，主要区别是初赛阶段只提供视频抽帧特征，而复赛阶段提供视频抽帧原始图像...提交结果格式 参赛者需要提交所有测试集的category_id，具体要求如下： 测试结果写入到一个 csv 文件中进行提交。 csv文件中包含两列：id 和 category_id，中间用逗号分隔。
划分的依据是： 要让数据划分成两部分之后，系统整体的信息熵降低。 具体方法是： 对所有的划分可行性进行搜索。下一篇我们模拟在一个节点上进行搜索，找到一个节点上信息熵的最优划分。...2类Parameters： X,y,featVec,value：特征向量、标签、特征维度、值Returns： 返回划分为两类的后的数据"""def split(X, y, featVec,...value): # 使用维度featVect上的value，将数据划分成左右两部分 # 得到的布尔向量，传入array中做索引，即可找出满足条件的相应数据（布尔屏蔽） index_a...（即不包含当前特征的特征样本集）Parameters： dataSet：样本数据集D curtFeatIndex：当前用来划分数据集的特征A的位置 categories：特征A所有可能分类的集合...): conditionalEnt = 0.0 # categories是所有特征向量中当前特征的对应值的set集合（去重复） # 相当于该特征一共有几种分类，如“年龄
根据信号的分类，可以筛选出部分核心零件。汽车信号，暂且可以分为两类，一类是网络信号，包含4G、蓝牙、Wi-Fi、CAN、以太网、LIN、flexray等。...所以，核心的零件，并不是一个固定的列表，一方面，这些零件需要包含汽车的所有通信数据，另一方面，还需要包含我们研究的目标功能，比如研究汽车防盗需要的电机以给定反馈。...汽车维修手册中含有电路图，在电路图的识别过程中，手册中会写清楚如何将所有的零件建立正确的电气连接。如图 3所示的维修网站提供[2]的电路图资料中，包含了每个电器系统的接插件外形及其引脚定义。...图7 通电后收到的响应报文 在测试的过程中，我们设定发送的测试报文ID从0递增，每次发送递增1，发送2048个payload全部为0x55和0xAA的CAN消息，即可遍历帧ID为0x000-0x7FF的所有消息了...通过二分法，我们定位到帧ID为0x550的第一个字节的第2、3位（从0开始，由低位向高位计算）为控制其两个继电器的数据位。具体数据格式如图8所示。
除以外的所有列DateTime都是分类的。 ? 训练样本数据 问题陈述 根据保护动物的某些特征（例如年龄，性别，肤色，品种），预测其结果。...标签编码所有分类列： 由于模型只能接受数字输入，因此将所有分类元素都转换为数字。这意味着使用数字代替使用字符串来表示类别。...选择用来表示列中任何类别的数字并不重要，因为稍后将使用分类嵌入来进一步编码这些类别。这是标签编码的一个简单示例： ? 使用了LabelEncoderscikit-learn库中的类对分类列进行编码。...实际上，首先尝试将其拆分为单独的月份和年份列，但后来意识到完全删除该列会带来更好的结果！ 已删除Name列，因为该列中的Nan值太多（缺少10k以上）。...这涉及根据特定数据集覆盖__len__和__getitem__方法。 由于只需要嵌入分类列，因此将输入分为两部分：数字部分和分类部分。
类标签场景可以进一步细分为平衡或不平衡数据集，这两种情况都不能/不应该基于类似的度量进行判断。有些指标更适合但不是另一个，反之亦然。类似地，概率场景有不同于类标签的模型性能度量。...（200次观察） FP（假阳性）：该列的实际标签在测试数据集中为“否”，但我们的logistic回归模型预测为“是”。...（100次观察） FN（假阴性）：在测试数据集中，该列的实际标签为“是”，但我们的逻辑回归模型预测为“否”。...准确度指标的得分为72%，这可能给我们的印象是，我们的模型在分类方面做得很好。但是，仔细看，这个模型在预测负面的类标签方面做得很糟糕。在100个总的阴性标记观察中，它只预测了20个正确的结果。...在这里，您可以看到大多数数据都在负标签下，ROC-AUC不会捕获该信息。在这些场景中，我们转向PR曲线，这只是精确召回曲线。
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