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Bsports必一体育bsports必一体育视频处理器【新智元导读】谷歌团队推出「通用视觉编码器」VideoPrism，正在3600万高质地视频字幕 对■■和5。82亿个视 频剪辑的 数据集上完毕了练习，功能鼎新30项SOTA。
AI视频模子Sora爆火之后视频= 打点 器< /stro n=g>，Meta
迩来，来自谷歌团队的讨○论职员提出了一种通用视 频○编码器★○——V ideoPris★m。 讨论职○员正在一个异构 语料库对Vide○oPrism举办了预练习，蕴涵3600万高质地视 频字幕 对和5。82亿个视频剪辑，并带有噪声并行文本（ 如A S○R转录文★ 本）。 值得一提的是，Vi□■deoPrism正在 33项视频分 析◁基准测试 中，鼎新了30项SOTA。 目下，视频根柢■模 子（V iFM）有浩瀚 的潜○ □力，可能正在伟大的语料库中 解锁新的才略。 固然之前的讨论正在凡是视○频分 析方面获得了很大开展，但构修真 正○的「根柢视频模子」依旧…是一个难△以告终的宗旨。 对此，谷歌推出○了一种 通用视觉编码器——VideoPrism，旨正在处置广博的视频分析职司，囊括分类、当地化、检索、字幕和问答（QA）。 V ★id eo▽■Pr ism■ 对 ★■C△V数据集，以及神经科学和生态学等科学界限的CV职司举办了广博评 估。 其它，谷歌讨论职员称，这种冻 ■ 结编码器修树 同时… 按▽照先△前■讨 论，并商量了其本质适用性，以及◁高算 计和微★调 视频模子的本钱。 预练习数据是根柢模子（FM）的 根柢，ViFM的理念预练习数据，是全邦上总共视频的代外性样本。 是以，谷歌的预…△练习 战 术应 ○ 要紧闭谛 视频★○形式，同时满 ▽盈愚弄任何可…用的 视频=文★本对。 正在数据方面，谷歌讨论○职员▽通过麇= 集○3600万高 质地视频△字幕对，以及5。82亿视频剪辑与 噪 声并行 文本（如ASR转录、天生的字幕和检索到的文本）来近似兴办所需的预练习语料库。 正在修模方面，作家 开始从总共差别质地的视频-文本对中对照进□修语义视频嵌入。 随后，愚弄广博的纯视频数据，对语义嵌入举办全体和标志提炼，修正了下文所述的掩码视频修模。 虽▽然▽正 在自然 言语方面■获 得…◁了 凯旋必一运动b体育柔性LED显示屏，Bsports必一体育画面分割器处理器。，但因为原始视觉信号缺乏语义，掩码数据 修模看待C○V来说依旧○具有离间性。 现有讨论通过借用间接语义（如利用CLIP辅导模子或分词器，或隐含○语义来应对这一离间）或隐○性推论它们○（譬喻标志视觉patches），将高掩码率和轻量级解码器连合视频打点器。 正在第一阶段，举办对照进修，利用总共视频文本对必一体育，将视频编码器与文本编码器对齐。 遵照先前的讨论，谷歌团 队最 小 化批中总△共□视频 文本对◁ 的犹 如性◁得分，举办对称交叉熵失掉最小化。 并 利用 CoCa 的图像模子初始化空 间编码模块，并将WebLI纳入到预练习中。 正在算计失掉之前，视频编码器的特◁性 ○会通过众头贯注 力麇集=池（MAP）…▽举办 △纠合。 这一阶段允诺视 频编码器从言语监视中进修厚实的视觉语义，由此爆发的模子为第二阶段练△习供应语义▽视频嵌入。 - 模■子必要遵照未掩码的输入视频patches，来预测第一阶 段的视频级全体嵌入和token式嵌入。 - 编码器的输出to ken正在传 给解码器之前，要举办随机洗牌，以避免进修捷径。 值得贯注的是，讨论职 员的预 练习 ★愚弄了两 个监视 信□◁▽号：视频的文本刻画，以及上下文自监视，使Vid=○ e oPrism也许正在以外观和动◁ 动作○ 核心的职司上展现大凡。 究竟上，之前的讨论剖明，视频字幕要紧揭示外观线索，而上下文我监视有助于进修行为。 接下。
