
«`html
Разделение видео на небольшие, значимые части для моделей зрения остается сложной задачей, особенно для длинных видео. Модели зрения используют эти части, называемые токенами, для обработки и понимания видео данных. Однако создание этих токенов эффективно представляет трудности.
Современные методы токенизации имеют высокие вычислительные затраты и неэффективно обрабатывают длинные последовательности видео. Ранние подходы использовали токенизаторы изображений, но игнорировали естественную непрерывность между кадрами, что снижало их эффективность.
Исследователи из KAIST и UC Berkeley предложили CoordTok, который учится сопоставлять координатные представления с соответствующими участками входных видео. Этот метод позволяет обучать большие модели токенизаторов напрямую на длинных видео без чрезмерных ресурсов.
Исследователи обновили CoordTok, добавив иерархическую структуру, которая захватывает локальные и глобальные особенности видео. Это значительно снизило требования к памяти и вычислениям.
CoordTok закодировал 128-кадровое видео с разрешением 128×128 в 1280 токенов, в то время как старые модели требовали 6144 или 8192 токена для достижения аналогичного качества. Это позволило уменьшить использование памяти до 50% при сохранении качества реконструкции видео.
Если ваша компания хочет развиваться с помощью искусственного интеллекта (ИИ), используйте CoordTok как модель токенизации видео.
Если вам нужны рекомендации по внедрению ИИ, обращайтесь за советом к специалистам.
Попробуйте AI Sales Bot, который помогает отвечать на вопросы клиентов и генерировать контент для отдела продаж. Узнайте, как ИИ может изменить процесс продаж в вашей компании!
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу