ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪੀੜ੍ਹੀ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ: ਸਿਧਾਂਤ ਤੋਂ ਅਭਿਆਸ ਤੱਕ

1. ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਬੁਨਿਆਦੀ ਧਾਰਨਾਵਾਂ

ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਨਰੇਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਨਾਮ ਤੋਂ ਭਾਵ ਹੈ, ਵੀਡੀਓ ਸਮਗਰੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਆਪ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਚਿੱਤਰ ਕੈਪਸ਼ਨਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ, ਵੀਡੀਓ ਕੈਪਸ਼ਨ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਚਿੱਤਰਾਂ (ਭਾਵ, ਵੀਡੀਓ ਫਰੇਮਾਂ) ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਅਸਥਾਈ ਸਬੰਧਾਂ 'ਤੇ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਉਪਸਿਰਲੇਖਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀਡੀਓ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਸੰਖੇਪ ਬਣਾਉਣ, ਜਾਂ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਏਜੰਟਾਂ ਅਤੇ ਨੇਤਰਹੀਣ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।

2.ਤਕਨੀਕੀ ਸਿਧਾਂਤ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਕੱਢਣ

ਵਿੱਚ ਪਹਿਲਾ ਕਦਮ ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਸਪੇਸਿਓਟੈਂਪੋਰਲ ਵਿਜ਼ੂਅਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਹਰੇਕ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਦੋ-ਅਯਾਮੀ (2D) ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (CNN) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਕਨਵੋਲਿਊਸ਼ਨਲ ਨਿਊਰਲ ਨੈੱਟਵਰਕ (3D-CNN) ਜਾਂ ਆਪਟੀਕਲ ਫਲੋ ਮੈਪ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ) ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ.

• 2D CNN: ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫਰੇਮ ਤੋਂ ਸਥਿਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
• 3D CNN: ਜਿਵੇਂ ਕਿ C3D (Convolutional 3D), I3D (Inflated 3D ConvNet), ਆਦਿ, ਜੋ ਸਥਾਨਿਕ ਅਤੇ ਅਸਥਾਈ ਮਾਪਾਂ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• ਆਪਟੀਕਲ ਫਲੋ ਮੈਪ: ਨਾਲ ਲੱਗਦੇ ਫਰੇਮਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਪਿਕਸਲ ਜਾਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਬਿੰਦੂਆਂ ਦੀ ਗਤੀ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਕੇ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕ੍ਰਮ ਸਿਖਲਾਈ

ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਵੀਡੀਓ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿੱਚ ਅਨੁਵਾਦ ਕਰਨ ਲਈ ਕ੍ਰਮ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਆਵਰਤੀ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ (ਆਰ.ਐਨ.ਐਨ.), ਲੰਬੇ ਸ਼ਾਰਟ-ਟਰਮ ਮੈਮੋਰੀ ਨੈਟਵਰਕ (ਐਲਐਸਟੀਐਮ), ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ, ਆਦਿ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ। ਇਹ ਮਾਡਲ ਕ੍ਰਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇਨਪੁਟ ਵੀਡੀਓ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਟੈਕਸਟ ਵਿਚਕਾਰ ਮੈਪਿੰਗ ਸਬੰਧ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ।

• RNN/LSTM: ਆਵਰਤੀ ਇਕਾਈਆਂ ਦੁਆਰਾ ਤਰਤੀਬਾਂ ਵਿੱਚ ਅਸਥਾਈ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ: ਸਵੈ-ਧਿਆਨ ਦੀ ਵਿਧੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ, ਇਹ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਮ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਦੀ ਵਿਧੀ

ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਲਈ, ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਧਿਆਨ ਵਿਧੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਹਰੇਕ ਸ਼ਬਦ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਵੀਡੀਓ ਦੇ ਸਭ ਤੋਂ ਢੁਕਵੇਂ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਫੋਕਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ ਅਤੇ ਵਰਣਨਯੋਗ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।

• ਨਰਮ ਧਿਆਨ: ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਵੈਕਟਰ ਨੂੰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਜ਼ਨ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰੋ।
• ਸਵੈ-ਧਿਆਨ: ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਕ੍ਰਮ ਦੇ ਅੰਦਰ ਲੰਬੀ-ਦੂਰੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

3. ਪ੍ਰੈਕਟੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ

ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਕਈ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਵਿਆਪਕ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਹਨ:

1. ਵੀਡੀਓ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ: ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੁਆਰਾ ਤੁਰੰਤ ਸੰਬੰਧਿਤ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
2. ਵੀਡੀਓ ਸੰਖੇਪ: ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵੀਡੀਓ ਦੀ ਮੁੱਖ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਸਮਝਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਨ ਲਈ ਆਪਣੇ ਆਪ ਵੀਡੀਓ ਸਾਰਾਂਸ਼ ਤਿਆਰ ਕਰੋ।
3. ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਸੇਵਾ: ਨੇਤਰਹੀਣ ਲੋਕਾਂ ਲਈ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਸਮੱਗਰੀ ਦਾ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰੋ।
4. ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਸਹਾਇਕ: ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਵੀਡੀਓ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਅਨੁਭਵ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਬੋਲੀ ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਜੋੜੋ।

4. ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਆਉਟਲੁੱਕ

ਮਲਟੀਮੋਡਲ ਸਿੱਖਣ ਦੀ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸ਼ਾਖਾ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਅਕਾਦਮਿਕ ਅਤੇ ਉਦਯੋਗ ਤੋਂ ਵਿਆਪਕ ਧਿਆਨ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਰਹੀ ਹੈ। ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਕਰਨ ਦਾ ਕਾਰਨ ਹੈ ਕਿ ਭਵਿੱਖ ਦੀ ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਪੀੜ੍ਹੀ ਵਧੇਰੇ ਬੁੱਧੀਮਾਨ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੋਵੇਗੀ, ਜੋ ਸਾਡੇ ਜੀਵਨ ਵਿੱਚ ਵਧੇਰੇ ਸੁਵਿਧਾਵਾਂ ਲਿਆਏਗੀ।

ਮੈਨੂੰ ਉਮੀਦ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਲੇਖ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਵੀਡੀਓ ਉਪਸਿਰਲੇਖ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੀ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਰਹੱਸ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਸ ਖੇਤਰ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵਿੱਚ ਦਿਲਚਸਪੀ ਰੱਖਦੇ ਹੋ, ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਖੁਦ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਮੈਨੂੰ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋਗੇ ਅਤੇ ਹੋਰ ਅਨੁਭਵ ਕਰੋਗੇ.