새로운 신경망은 영상 속 개인과 사물을 구별해 속도를 높이거나 낮출 수 있다.
이를 위해 Google과 Oxford 팀은대학은 비디오의 각 프레임을 별도의 레이어로 나누고 AI에 사람이나 사물을 식별하도록 가르쳤습니다. 이 신경망은 각 레이어의 사물에 초점을 맞추고 움직임에 집중 한 다음 각 물체를 분리하고 움직임을 변경할 수 있습니다.
과학자들은 소리 속도의 상한을 결정했습니다
이전에 Google은 다음과 같은 모델을 제시했습니다.화상 통화 중에 수화를 읽으세요. AI는 누가 적극적으로 말하고 있는지 감지할 수 있지만 상대방이 손이나 머리만 움직이면 무시합니다. Google 연구원의 새로운 개발은 이를 매우 효율적이고 짧은 대기 시간으로 수행할 수 있습니다. 지금까지 연구원들은 수화 감지로 인해 비디오 품질이 지연되거나 저하되지만 이 문제는 해결될 수 있으며 모델 자체는 가볍고 안정적이라고 지적했습니다.
시스템은 먼저 모델을 통해 비디오를 실행합니다.각 프레임에서 몸과 팔다리의 위치를 평가하는 PoseNet이라고합니다. 단순화 된 시각 정보는 수화를 사용하는 사람들의 비디오에서 데이터를 배치하도록 훈련 된 모델로 전송되고 이미지를 사람들이 일반적으로 특정 단어를 표시하는 방식과 비교합니다.
읽어보기
질병의 3 일차에, 대부분의 COVID-19 환자는 후각을 잃고 종종 콧물로 고통받습니다.
태양 표면의 가장 가까운 사진보기
종말의 빙하는 과학자들이 생각했던 것보다 더 위험한 것으로 밝혀졌습니다. 우리는 중요한 것을 말합니다