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Vous avez de vastes ensembles de données vidéo en stock ? Il existe une approche intéressante à explorer. Les données vidéo peuvent être étonnamment puissantes lorsque vous les exploitez correctement—pensez à des capacités de recherche intelligentes, des flux de travail d'annotation à grande échelle pour les pipelines d'entraînement ML, et même à la composition vidéo intelligente à partir de plusieurs clips.
Si vous travaillez avec des bibliothèques vidéo importantes, la création d'une couche de recherche en dessus est véritablement révolutionnaire. La partie annotation à grande échelle est particulièrement précieuse pour quiconque entraîne des modèles ou construit des ensembles de données. Vous pouvez également faire du vibe-edit et remixer du contenu à partir de séquences existantes sans repartir de zéro.
À vérifier si vous avez des actifs vidéo nécessitant de meilleurs outils ou une meilleure utilisation.
Attends, cette solution peut-elle vraiment gérer des données à grande échelle ? Tu as essayé ?
La recherche vidéo est vraiment au top, beaucoup plus rapide que la sélection manuelle.
C'est intéressant, la fonction remix facilite beaucoup de choses.
On dirait juste de la vantardise, est-ce vraiment si simple d'obtenir de bons résultats ?
Le problème de l'annotation des données est vraiment ciblé, ça vaut le coup de s'y pencher.
Cette approche devrait beaucoup aider à la construction du jeu de données d'entraînement... En fait,
Laisse tomber, qui a autant de vidéos inutilisées haha