Nova neuronska mreža može razlikovati pojedinačne ljude i objekte u videozapisu, kao i ubrzati ih ili usporiti
Zbog toga tim Googlea i OxfordaSveučilište je svaki video kadar podijelilo u zasebne slojeve i naučilo AI da prepoznaje ljude ili predmete u njima. Ova se neuronska mreža usredotočuje na stvari na svakom sloju, koncentrirajući se na njihova kretanja, a zatim može odvojiti svaki objekt i promijeniti njihovo kretanje.
Znanstvenici su odredili gornju granicu brzine zvuka
Prethodno je Google smislio model koji je mogaočitati znakovni jezik tijekom video poziva. AI može detektirati tko aktivno govori, ali ignorira drugu osobu ako samo pomiče ruke ili glavu. Novi razvoj Googleovih istraživača može to učiniti s velikom učinkovitošću i malom latencijom. Do sada, istraživači primjećuju da otkrivanje znakovnog jezika dovodi do kašnjenja ili pogoršanja kvalitete videa, ali taj se problem može riješiti, a sam model ostaje lagan i pouzdan.
Sustav prvo provodi video kroz model podpod nazivom PoseNet, koji procjenjuje položaj tijela i udova u svakom okviru. Pojednostavljene vizualne informacije šalju se modelu osposobljenom za pozicioniranje podataka iz videozapisa ljudi koji koriste znakovni jezik i uspoređuju sliku s načinom na koji ljudi obično prikazuju određene riječi.
Pročitajte i
Na 3. dan bolesti, većina bolesnika s COVID-19 gubi smrad i često pate od curenja iz nosa
Pogledajte najbliže snimke Sunčeve površine
Ledenjak Doomsdaya pokazao se opasnijim nego što su znanstvenici mislili. Kažemo glavno