Tan Zhuo'ya bir bakın, bu yapay zeka, Cariye Gao ve Sihui Liu'nun tüm fotoğraflarını çıkarabilir
Aufei Tapınağı'ndan Yipiao
Qubit Raporu | Genel Hesap QbitAI
Shangtang yakın zamanda bir ECCV yayınladı ve büyük bir film klipleri veritabanı oluşturdu.
Endişelenmeyin, Shang Tang bir film yapmayı planlamıyor, ancak videolarda insanları bulmanın yeni bir yolunu öneriyor. Bir film yıldızı ister genç bir kızı ister beyaz saçlı yaşlı bir adamı oynasın, TA ister ön yüz ister yan yüz gösteriyor, filmin lensi parlak ve parlak veya gri ve sarı olsun, AI TA'yı, TA'nın ön yüzünü ve gövdesini doğru bir şekilde bulabilir. Duruş ve sırt .
Film yıldızlarının görünme oranını saymanın yanı sıra, video bulmanın asıl rolü ünlüler gibi suçluları yakalamaktır. Öğretmen Zhang Xueyou (Konserde polisin kullandığı AI) bu beceride çok iyi.
Konserler gibi halka açık yerlerde, sayısız kamera olay yerindeki neredeyse tüm sahneleri yakaladı ve konsere musallat olan şüpheliler bir çekimden neredeyse hiç kurtulamıyor. AI videoda şüphelinin yüzünü bulursa, polis amcası hemen yerinde olabilir. Dışarı çıkın ve şüpheliyi indirin.
Ancak, araştırmacılar bu kadar çok kaçağı tanımadılar ve polis amcasından gözetim videosu talep edemediler, bu yüzden film yıldızları hakkında zekice düşündüler - bir Filmlerde Arama Arama (CSM) Veri içeren veri kümesi 192 filmler , 1218 aktörler nın-nin 127.000 parça , Tüm kliplerin kimliği manuel olarak açıklanır ve her oyuncunun kimliği de bir referans fotoğrafıyla birlikte eklenir.
Lütfen CSM veri kümesinde kim olduklarını kendiniz tanımlayın
Veri seti, her oyuncunun birden çok filmdeki rollerini içerir. Bir filmde çok fazla rol varsa, sadece en önemli 10 rol kalacaktır.
Genel olarak bakıldığında, diğer veri kümeleriyle karşılaştırıldığında, CSM sayı bakımından en azından çok ileridedir ve arama görevlerini de gerçekleştirebilir.
Ancak, veritabanı film yıldızları ve film karakterleri için olduğu için, modern film endüstrisinin karmaşık hizmet sistemi bu yapay zekayı zorlaştırabilir. Sonuçta makyaj teknolojisi 30 yaşındaki bir oyuncuyu 16 yaşındaki küçük bir loli'ye dönüştürebilir. Ayrıca 50 yaşında bir teyze de olabilir.
"Güçlü kadın kahraman" VS "Kısır cariye" nin aynı kişi olduğu ortaya çıktı mı?
Peki, yapay zekanın görünüşü gerçek insanlardan çok farklı olan bu karakterleri tanıyabilmesi nasıl sağlanır? Kullanmak gerekiyor Rekabetçi fikir birliği (Rekabetçi Konsensus) yöntemi.
Yukarıdaki resim, etiket yayılmasında rekabetçi fikir birliği ile geleneksel akım difüzyon yöntemi arasındaki farkı göstermektedir.
Şekil (solda), sinir ağının dört düğümünü gösterir ve yanlarındaki sayılar olasılık vektörleridir. Etiketi sol düğümden sağ düğüme yaymamız gerekiyor, ancak gürültülü olan iki komşu düğüm var.
Sağda, doğrusal yayılma ve rekabetçi fikir birliği hesaplama süreci var. Çok gürültülü bir grafikte, en güvenilir bilgiyi yaymayı amaçlayan rekabetçi fikir birliğinin daha sağlam olduğu görülebilir.
Rekabetçi fikir birliği işlemenin sonuçları iyidir Mevcut çapraz video arama yönteminin maksimum mAP'si% 42.16 iken, bu makaledeki yeni yöntem mAP'yi% 62.27'ye çıkarmaktadır.
Aynı oyuncunun oynadığı roller, ister ön, ister yan, ister arka, ister havalı olsun, ister havalı olsun, sistem onları başarıyla tanır.
Örneğin, "Vengeance" da Victoria Grayson'ı canlandıran aktris Madeleine Stowe:
Veri setinde olumlu bir yüz olup olmadığı:
Yüzü bloke edip etmediği anlaşılabilir.
Sırt bile tanınabilir.
