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網(wǎng)站視頻內(nèi)容理解HuluHulu的Hulugo1換掉視頻中的廣告片段并插入Hulu自己的廣告等。下面,我們以片頭/片尾檢測(cè)、內(nèi)嵌字1示越可能是正片內(nèi)容。如圖3所示,圖片中如果包含大段字幕信息,得分就會(huì)比較高,被認(rèn)為可能是片尾幀。DeepCNN是一個(gè)有監(jiān)督模型,它的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來自于Hulu內(nèi)部穩(wěn)定的DeepCNN分類器。DeepCNNCNNShallowCNN,用來融合幀與幀之間在時(shí)間維幀與上一集、下一集對(duì)應(yīng)位置處的幀是否相同/相似,并把這個(gè)信息歸一化之后作為ShallowCNN的一個(gè)額外輸入(添加一個(gè)新的channel),與DeepCNN的得分放在頻的誤差在10秒以內(nèi)。與Hulu之前已有數(shù)據(jù)相比,這兩個(gè)指標(biāo)分別提高了24.22%和的時(shí)間分布,用這個(gè)分布的波峰點(diǎn)來預(yù)測(cè)片尾點(diǎn)的位置。我們用Hulu過去六個(gè)月的用戶行Deep-and-ShallowCNNDeep-and-ShallowCNN23DeepCNN在字幕中,一般會(huì)伴隨著“previouslyon”、“l(fā)asttime”等關(guān)鍵詞,或者同一部劇不同Hulu頻內(nèi)嵌字幕的檢測(cè)和語言識(shí)別在Hulu也是非常重要的。視頻內(nèi)嵌字幕的檢測(cè),實(shí)際上是文本檢測(cè)任務(wù),一般來說并不是一個(gè)難題,主流的(Connectionisttextproposalnetwork)模型就可以解決。但是,在實(shí)際應(yīng)用中,也遇CRNN(ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork)模型的基礎(chǔ)上,增加了一個(gè)分支,繼續(xù)進(jìn)入CRNN的另外一個(gè)分支,做字幕文字的識(shí)別(OCR),最后將識(shí)別出來的字符輸框架如圖4所示。45Hulu5meta-data驗(yàn)。因此,Hulu一直對(duì)這些數(shù)據(jù)的質(zhì)量有著比較高的要求。為了達(dá)到高質(zhì)量,就需要花費(fèi)很多人工去檢查和校驗(yàn)這些數(shù)據(jù)。上面提到,有了AI算法之后,我們可以利用算法來快速檢測(cè)很多信息。然而,算法的準(zhǔn)確性畢竟比不上人,更好的方案是:先用AI算法計(jì)算一遍通過AI算法和人工校驗(yàn)的配合,既能提升效率,也能保證質(zhì)量,同時(shí)沒有增加人工負(fù)擔(dān)。作為流媒體平臺(tái),HuluHulu工負(fù)擔(dān)。因此,我們構(gòu)建了一個(gè)針對(duì)Hulu新來視頻的AI算法自動(dòng)化流程:一旦有新視頻HuluAImeta-data的AI算法自動(dòng)化流程的示意圖。6AI日常生活中,我們一般不鼓勵(lì)給某個(gè)人或某件事打上一個(gè)標(biāo)簽。但是,對(duì)于Hulu的海量視不同質(zhì)量的標(biāo)注數(shù)據(jù)。對(duì)于Hulu而言,考慮到自身的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和特定任務(wù),我們對(duì)于視頻Hulu統(tǒng)一的標(biāo)簽類別體系。這是一件非常復(fù)雜、工作量很大的事情,我們需要融合多個(gè)開得到每個(gè)視頻在Hulu統(tǒng)一的標(biāo)簽體系下的標(biāo)簽結(jié)果,具體的框架結(jié)構(gòu)如圖7所示。簽可以是幀級(jí)的、鏡頭級(jí)的、場(chǎng)景級(jí)的,甚至可以聚合為視頻級(jí)別的(如圖8所示)。7.構(gòu)建Hulu.視頻級(jí)別的標(biāo)簽AIAI的動(dòng)態(tài)預(yù)覽圖、視頻封面圖片等。以視頻封面圖片為例,由于特殊的UI設(shè)計(jì),Hulu對(duì)于裁剪、調(diào)整,使其滿足一系列條件,例如,封面圖片中不能有文字(UI上會(huì)顯示文字),圖片中的人臉、重要區(qū)域的位置要合適(UI)等
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