Cysyniadau 1.Basic o Cynhyrchu Is-deitl Fideo
Mae cynhyrchu is-deitlau fideo, fel y mae'r enw'n awgrymu, yn cyfeirio at y broses o gynhyrchu disgrifiadau testun yn awtomatig yn seiliedig ar gynnwys fideo. Yn debyg i gapsiynau delwedd, mae angen i gynhyrchu capsiynau fideo brosesu cyfres o ddelweddau parhaus (hy, fframiau fideo) ac ystyried y berthynas amserol rhyngddynt. Gellir defnyddio'r is-deitlau a gynhyrchir ar gyfer adalw fideo, cynhyrchu crynodeb, neu i helpu asiantau deallus a phobl â nam ar eu golwg i ddeall cynnwys fideo.
Egwyddor 2.Technical
Echdynnu nodwedd
Y cam cyntaf i mewn cynhyrchu is-deitl fideo yw tynnu nodweddion gweledol spatiotemporal y fideo. Mae hyn fel arfer yn golygu defnyddio rhwydwaith niwral convolutional (CNN) i dynnu nodweddion dau-ddimensiwn (2D) o bob ffrâm, a defnyddio rhwydwaith niwral convolutional tri dimensiwn (3D-CNN) neu fap llif optegol i ddal gwybodaeth ddeinamig (hy, spatiotemporal nodweddion) yn y fideo.
- 2D CNN: a ddefnyddir yn gyffredin i dynnu nodweddion statig o un ffrâm.
- CNN 3D: megis C3D (Convolutional 3D), I3D (Inflated 3D ConvNet), ac ati, sy'n gallu dal gwybodaeth mewn dimensiynau gofodol ac amserol.
- Map llif optegol: yn cynrychioli newidiadau deinamig yn y fideo trwy gyfrifo symudiad picsel neu bwyntiau nodwedd rhwng fframiau cyfagos.
Dysgu Dilyniant
Ar ôl echdynnu nodweddion, mae angen defnyddio modelau dysgu dilyniant (fel rhwydweithiau niwral rheolaidd (RNNs), rhwydweithiau cof tymor byr hir (LSTMs), Transformers, ac ati) i drosi nodweddion fideo yn wybodaeth destun. Gall y modelau hyn brosesu data dilyniant a dysgu'r berthynas fapio rhwng fideo mewnbwn a thestun allbwn.
- RNN/LSTM: Yn dal dibyniaethau tymhorol mewn dilyniannau trwy unedau rheolaidd.
- Trawsnewidydd: Yn seiliedig ar y mecanwaith hunan-sylw, gall brosesu data dilyniant yn gyfochrog i wella effeithlonrwydd cyfrifiannol.
Mecanwaith Sylw
Er mwyn gwella ansawdd cynhyrchu is-deitl fideo, defnyddir y mecanwaith sylw yn eang wrth gynhyrchu is-deitl fideo. Gall ganolbwyntio ar y rhan fwyaf perthnasol o'r fideo wrth gynhyrchu pob gair. Mae hyn yn helpu i gynhyrchu is-deitlau mwy cywir a disgrifiadol.
- Sylw Meddal: Neilltuwch bwysau gwahanol i bob fector nodwedd yn y fideo i dynnu sylw at wybodaeth bwysig.
- Hunan-sylw: Yn cael ei ddefnyddio'n eang mewn Transformer, gall ddal dibyniaethau pellter hir o fewn y dilyniant.
Cais 3.Practical
Mae gan dechnoleg cynhyrchu is-deitl fideo ragolygon cymhwyso eang mewn sawl maes:
- Adalw fideo: adalw cynnwys fideo perthnasol yn gyflym trwy wybodaeth is-deitl.
- Crynodeb fideo: cynhyrchu crynodeb fideo yn awtomatig i helpu defnyddwyr i ddeall prif gynnwys y fideo yn gyflym.
- Gwasanaeth hygyrchedd: darparu disgrifiad testun o gynnwys fideo ar gyfer pobl â nam ar eu golwg i wella eu gallu i gael gwybodaeth.
- Cynorthwyydd deallus: cyfuno adnabod lleferydd a thechnoleg prosesu iaith naturiol i gyflawni profiad rhyngweithio fideo mwy deallus.
4.Summary ac Outlook
Fel cangen bwysig o ddysgu amlfodd, mae technoleg cynhyrchu is-deitlau fideo yn raddol yn cael sylw eang gan y byd academaidd a diwydiant. Gyda datblygiad parhaus technoleg dysgu dwfn, mae gennym reswm i gredu y bydd cynhyrchu is-deitlau fideo yn y dyfodol yn fwy deallus ac effeithlon, gan ddod â mwy o gyfleustra i'n bywydau.
Rwy'n gobeithio y gall yr erthygl hon ddatgelu dirgelwch technoleg cynhyrchu is-deitlau fideo i chi a rhoi dealltwriaeth ddyfnach i chi o'r maes hwn. Os oes gennych chi ddiddordeb yn y dechnoleg hon, efallai y byddwch chi hefyd yn ceisio ei hymarfer eich hun. Rwy'n credu y byddwch chi'n ennill mwy ac yn profi mwy.
