新しいニューラルネットワークは、ビデオ内の個々の人物や物体を区別し、速度を上げたり下げたりすることができます
このために、Googleとオックスフォードのチーム大学は各ビデオフレームを別々のレイヤーに分割し、AIにその中の人や物を識別するように教えました。このニューラルネットワークは、各レイヤー上のものに焦点を合わせ、それらの動きに集中します。次に、各オブジェクトを分離し、それらの動きを変更できます。
科学者たちは音速の上限を決定しました
以前、Google は次のようなモデルを考案しました。ビデオ通話中に手話を読み上げます。 AI は、誰が積極的に話しているのかを検出できますが、相手が手や頭を動かしているだけの場合は無視します。これを非常に効率的かつ低遅延で行うことができます。研究者らはこれまでのところ、手話の検出はビデオ品質の遅延や劣化につながるが、この問題は解決可能であり、モデル自体は軽量で信頼性が保たれていると指摘している。
システムは最初に下のモデルを介してビデオを実行しますPoseNetと呼ばれ、各フレームの体と手足の位置を評価します。簡略化された視覚情報は、サイン言語を使用して人々のビデオからデータを配置するようにトレーニングされたモデルに送信され、画像を人々が通常特定の単語を表示する方法と比較します。
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