博通技术干货零样本视频分类｜CVPR2022
视频分类技术被广泛地应用于腾讯的广告、搜索、推荐等业务场景。在各个业务场景中，分类体系会频繁变化，要求视频分类模型能快速适配。
腾讯太极机器学习平台博通内容理解团队为此打造零样本视频分类方案，解决模型适配带来的数据标注成本高、迭代周期长等问题，在不需要新增标注数据和不重训模型的情况下识别新增类别，该技术方案成功入选CVPR 2022。
视频分类技术被广泛地应用于腾讯的广告、搜索、推荐等业务场景。在各个业务场景中，分类体系会频繁变化，要求视频分类模型能快速适配。
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视频分类技术被广泛地应用于腾讯的广告、搜索、推荐等业务场景。在各个业务场景中，分类体系会频繁变化，要求视频分类模型能快速适配。
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视频分类技术被广泛地应用于腾讯的广告、搜索、推荐等业务场景。在各个业务场景中，分类体系会频繁变化，要求视频分类模型能快速适配。
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直播详情
讲师
2020年北京邮电大学博士毕业，同年加入腾讯。7年视频内容理解研究经验，曾在NeurIPS、CVPR、TIP等发表多篇论文。现负责博通内容理解平台多模态视频分类项目，所研发的的视频分类模型已支持腾讯广告、微信搜索和微信视频号推荐等业务。
内容纲要
Part 1：介绍入选CVPR2022的零样本视频分类方案【AURL：基于对齐和均匀表示学习的零样本视频分类】，该方案通过端到端学习视觉和语义网络，同时约束已知类别和合成的未知类别的特征对齐性和均匀性，有效地增强了模型在未知测试类别上的泛化能力，大幅提升了零样本视频分类性能。
Part 2：介绍AURL如何在真实业务场景中落地。腾讯广告、微信搜索和微信视频号推荐等业务已上线使用该方案，并取得了显著的业务指标提升。
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