Eurotehnik.ru

Бытовая Техника "Евротехник"
0 просмотров
Рейтинг статьи
1 звезда2 звезды3 звезды4 звезды5 звезд
Загрузка...

Видео в deep hd

Видео в deep hd

The YouTube-8M Segments dataset is an extension of the YouTube-8M dataset with human-verified segment annotations. In addition to annotating videos, we would like to temporally localize the entities in the videos, i.e., find out when the entities occur.

We collected human-verified labels on about 237K segments on 1000 classes from the validation set of the YouTube-8M dataset. Each video will again come with time-localized frame-level features so classifier predictions can be made at segment-level granularity. We encourage researchers to leverage the large amount of noisy video-level labels in the training set to train models for temporal localization.

237K
Human-verified Segment Labels
1000
Classes
5.0
Avg. Segments / Video

Dataset Vocabulary

The vocabulary of the segment-level dataset is a subset of the YouTube-8M dataset (2018 version) vocabulary. We exclude the entities that are not temporally localizable like movies or TV series, which usually occurs in the whole video.

The following figure shows the distribution of the ratings in the YouTube-8M Segments dataset. Each class contains up to 250 human ratings (indicated by the grey bar in the background). The number of positives (indicated by the red bar) varies between classes.

Технология Deep HD: нейросеть Яндекса научилась перерисовывать старые фильмы и "мультики", улучшая качество картинки

Если Вы еще не знаете об этом – компания Яндекс уже вовсю экспериментирует с технологией автоматического улучшения видеоконтента за счет использования искусственного интеллекта на основе нейронной сети. Ключевое слово здесь «автоматического». То есть, искусственный интеллект сам берет видематериал в плохом качестве, оцифрованный со старой пленки, и, буквально, «дорисовывает» его вручную. Если конечно слово «вручную» применимо в том случае, когда речь идет о работе ИИ. В любом случае, будущее, если оно ещё не наступило, сделало очередной шаг в нашем направлении. Или мы сделали шаг к нему.

Читайте так же:
Вырезать видео из твиттера

реклама

Технология, получившая название Deep HD, была успешно задействована для повышения разрешения, яркости, четкости и насыщения деталями изображения в нескольких старых советских фильмах и мультфильмах студии «Союзмультфильм», которые были сняты на аналоговые носители и оцифрованы с них значительно позже. В результате этого, они стали доступны пользователям Интернет, но в не достаточно хорошем качестве.

В фильмах, предварительно обученная на большой выборке видеоконтента, нейросеть сделала кадр более четким и насытила его мелкими деталями, такими как фактура одежды, мимические морщины на лицах героев, повышение четкости и контраста изображения в целом и так далее. Были улучшены (и уже доступны на КиноПоиске) несколько фильмов, в основном, относящихся к тематике Великой Отечественной Войны, среди которых «Радуга» (1943), «Летят Журавли» (1957), «Дорогой мой человек» (1958), «Судьба человека» (1959), «Иваново детство» (1962), «Отец солдата» (1964), «Танго нашего детства» (1985). Вместе с тем, как на представленном ниже изображении из фильма «Отец Солдата» Резо Чхеидзе, наряду с повышением качества проработки мелких деталей одежды и черт лица актера, был «вытянут» и задний план, до этого бывший размытым и засвеченным. Последнее уже получило неоднозначную оценку со стороны критиков и служит причиной интересных дискуссий на тему того, не нарушают ли такие улучшения и доработки оригинального видеоконтента изначальной художественной задумки построения кадра и операторской работы с планом, глубиной резкости и светом. Да и вообще — не ставится ли под удар «соответствие» улучшенного произведения оригинальному?

реклама

Вопросы, конечно, интересные, но уже из искусствоведческой или даже философской, а не технической плоскости.

Зато в рисованных мультфильмах все более однозначно и не вызывает особых культурологических споров. Черные контурные линии стали более яркими и четкими, «заливка» цветом избавилась от артефактов и стала более однородной и яркой, мелкие детали стали лучше прорисованными, а не размытыми. Улучшению подверглись такие хиты нашего детства, как «Снежная королева», «Бременские музыканты», «Золотая антилопа», «Дюймовочка», «Щелкунчик» и другие. Тот же мультфильм «Маугли» стал смотреться более современно, в хорошем смысле слова. Хотя особо тонкие знатоки и тут найдут, о чем поспорить.

Читайте так же:
Бесплатная программа для чистки диска с

Наглядный пример применения технологии Deep HD в мультипликации можно посмотреть в этом видео.

реклама

Улучшенные произведения советского кинематографа легко можно найти через поисковик Яндекса, достаточно просто ввести запрос вида «[название картины] в deep hd», или «мультфильмы в deep hd». Также, видео можно просто найти через обычный поисковый запрос и выбрать в настройках разрешения пункт «1080 deep hd».

Технология Deep HD может работать в режиме реального времени с потоковым видео небольшого разрешения, благодаря чему уже сейчас можно смотреть сигнал 24 эфирных каналов, обработанный с её применением.

А технические детали, касающиеся особенностей работы технологии Deep HD, ранее уже были подробно описаны в тематическом материале Бориса Моисеева, специалиста компании Яндекс в области компьютерного зрения.

2018: Реставрация советских мультфильмов

25 сентября 2018 года компания «Яндекс» сообщила о применении собственной технологии DeepHD для улучшения качества изображения советских мультфильмов.

DeepHD позволяет повысить разрешение изображения с помощью нейронных сетей. В результате картинка становится более чёткой. Искусственный интеллект, который лежит в основе DeepHD, не изменяет цвета и не добавляет на изображение ничего лишнего. Кадры до и после обработки имеют идентичное содержание. Разница лишь в том, что DeepHD усиливает детали, которые были задуманы и отрисованы художниками-мультипликаторами, но могли частично потеряться при цифровой обработке плёнки, пояснили в компании.

deep hd яндекс смотреть

deep hd яндекс смотреть

По словам представителей «Яндекса», обработку с помощью DeepHD можно проводить буквально «на лету». Компания поступает так с телеэфиром: видеопоток, который отдают «Яндексу» несколько телеканалов, обрабатывается в режиме реального времени и практически без задержек поступает к зрителю уже в повышенном разрешении.

deep hd яндекс смотреть

deep hd яндекс смотреть

На 25 сентября в высоком разрешении можно посмотреть десять мультиков студии «Союзмультфильм»: «Аленький цветочек» (1952), «Золотая антилопа» (1954), «Снежная королева» (1957), «Дюймовочка» (1964), «Бременские музыканты» (1969), «Умка ищет друга» (1970), «Маугли» (1973), «Щелкунчик» (1973), «Путешествие муравья» (1983) и цикл про «Котёнка по имени Гав» (1976–1982).

Читайте так же:
Вход в айтюнс сторе забыл пароль

deep hd яндекс смотреть

deep hd яндекс смотреть

Кино и мультики, обработанные с помощью нейронных сетей, можно посмотреть прямо на «Яндексе» или на «КиноПоиске». Отыскать их можно по запросам [фильмы в deephd] и [мультфильмы в deephd]. Коллекция при этом будет постоянно пополняться, пообещали в «Яндексе».

Подделка голоса против «фейковых» видео

Современные технологии искусственного интеллекта могут быть использованы злоумышленниками не только для создания поддельных видео. Не меньшую опасность представляют попавшие в плохие руки технологии имитации человеческой речи.

По мнению аналитиков Symantec, такие системы могут использоваться кибермошенниками для хищения различных активов, включая финансы, корпоративную и частную информацию. По данным компании, эти технологии уже использовалась для хищения «миллионов долларов».

Ранее специалисты Symantec сообщали о как минимум трех случаях, когда поддельные голоса гендиректоров были применены для обмана глав финансовых отделов компаний с целью мошеннического вывода денежных средств.

Технология имитации голоса имеет значительно больший потенциал для мошеннических махинаций, считают в Symantec. Так, в отличие от подделки видео, где «натренированная модель» должна заместить собой исходное видео для подделки лица, поддельный аудио профиль может использоваться даже с давно известной технологией преобразования текста в голос.

голоса
Рейтинг статьи
Ссылка на основную публикацию
Adblock
detector