Me ya faru
Asiyae ta ba da rahoton cewa ƙungiyar bincike ta UNIST ta gina SVHighlights, ma'auni mai ɗauke da bidiyo 320 a cikin wasanni takwas da jimlar sa'o'i 640.18. Har ila yau, ƙungiyar ta haɓaka TF-SELECTOR, tsarin AI wanda ya haɗu da rarrabuwar yanayi, fahimtar magana, ƙirar harshen hangen nesa, da manyan nau'ikan harshe don gano abubuwan da suka fi dacewa a cikin bidiyoyin wasanni masu tsawo.
Asiae ta ba da rahoton cewa SVHighlights ya ƙunshi bidiyo 320 da ke ɗauke da ƙwallon ƙafa, ƙwallon kwando, ƙwallon kwando, wasan ƙwallon ƙafa, ƙwallon ƙafa na Amurka, hockey na kankara, rugby, da tsere, tare da haɗakar tsawon sa'o'i 640.18. Matsakaicin matsakaicin bidiyo yana da tsawon sa'o'i biyu, wanda tashar ta bayyana a matsayin 30 zuwa 60 sau fiye da bayanan da suka gabata kuma kusa da tsawon ainihin watsa shirye-shiryen wasanni.
A cewar Asiae, masu binciken sun yi amfani da fitattun bidiyoyin da ƙwararrun editoci suka tsara a matsayin ma'auni. Saboda babu ainihin wuraren waɗancan fitattun abubuwan a cikin cikakken fim ɗin, ƙungiyar ta gina tsarin daidaitawa wanda ke kwatanta firam a matakin pixel yayin da kuma ke amfani da tsari na lokaci-lokaci don bambanta wasan kwaikwayo na asali daga maimaitawar watsa shirye-shirye. Fitar ta ba da rahoton kuskuren 0.18% a cikin tsarin daidaitawa ta atomatik.
Asiae kuma ta ba da rahoton cewa ƙungiyar ta haɓaka TF-SELECTOR don dogon bidiyo na wasanni. A kan SVHighlights, tsarin da aka bayar da rahoton ya zarce mafi kyawun samfurin na gaba da maki 2.50 akan HIT@1, maki 4.04 akan HIT@K, da maki 2.95 akan tsaka-tsaki kan ƙungiyar. Waɗannan alkaluman da'awar ne daga binciken da aka ruwaito; ba a samar da kwafi mai zaman kansa ko sakamakon gwaji a tushen.
Rahoton ya ce an karɓi binciken a ACM KDD a ranar 9 ga Agusta kuma ana samun bayanan da kuma lambar akan shafin aikin ƙungiyar. Baya bayar da farashi, sharuɗɗan lasisi, ƙuntatawa damar shiga, ko buƙatun aiwatarwa. Babu samuwan samfurin kasuwanci da aka rubuta. Ba a tabbatar da rahoton kai tsaye ba a nan.
Me ya sa yake da mahimmanci
Dogayen wasanni suna haskaka hakar yana da wahala a kimantawa saboda bayanan da ake dasu gabaɗaya suna amfani da gajerun shirye-shiryen bidiyo kuma suna buƙatar babban lakabin hannu. Asiae ya ce SVHighlights yana amfani da ƙwararrun gyare-gyaren watsa shirye-shiryen watsa shirye-shirye azaman kayan tunani da kuma hanyar daidaitawa ta atomatik don haɗa waɗannan manyan abubuwan zuwa cikakkun matches. Idan ana samun damar saitin bayanai da lambar kamar yadda aka ruwaito, masu bincike na iya samun ingantaccen tushe don tsarin gwaji da aka yi niyya don aiwatar da cikakken watsa shirye-shirye maimakon gajerun bayanai. Rahoton ba ya tabbatar da ingantaccen ingancin ma'aunin, matsayin lasisi, ko aiki a wajen gwaje-gwajen da aka ruwaito.
Yawancin ma'auni na wasanni-bidiyo sun dogara da gajerun shirye-shiryen bidiyo a wani yanki saboda da hannu gano tazara mai haske a cikin cikakkun wasanni yana da tsada. Hanyar da aka ba da rahoton na iya rage wannan nauyin lakabi da kuma sanya kimantawa mafi wakilci na ainihin aikin nazarin watsa shirye-shirye.
Alamar da aka gina daga cikakken wasanni na iya fallasa matsalolin da gwaje-gwajen guntu na iya ɓacewa, gami da bincike mai tsayi, maimaita maimaitawa, daidaiton lokaci, da buƙatar matsayi kaɗan kawai na mahimman lokuta daga sa'o'i na fim.
Ribar da aka ruwaito na TF-SELECTOR suna da ma'ana a cikin kimantawar binciken, amma bai kamata a ɗauke su a matsayin hujja na fifiko gabaɗaya ba. Yin aiki na iya dogara da zaɓaɓɓun wasanni, salon watsa shirye-shirye, mahimman bayanai, da ma'auni.
Ma'anar aiki ita ce masu bincike da masu haɓaka-kafofin watsa labaru na wasanni na iya amfani da gwaje-gwaje masu tsayi masu tsayi don kwatanta tsarin haskakawa kafin a tura su don gyara, ganowa, ko bincike. Ko albarkatun ana amfani da su bisa doka da fasaha don waɗannan dalilai har yanzu ba a san su ba.
Ingantacciyar hanyar sadarwa: Yadda A zahiri yake Aiki
Bincika fasahar da ke bayan wannan ci gaban ta hanyar mu'amala.
Which component of an AI application is the machine-learning model itself?
Abin kallo na gaba
An bayar da rahoton cewa bayanan da lambar suna samuwa ta hanyar shafin aikin ƙungiyar, amma Asiae ba ta ƙayyade lasisi, yanayin zazzagewa, ƙididdige buƙatun, ko za a iya sake rarraba duk bidiyon tushen ba. Duba don kimantawa masu zaman kansu akan ƙarin wasanni da masu watsa shirye-shirye, bincika ko ƙwararrun abubuwan da aka zaɓa sun gabatar da son zuciya, da kuma shaidar cewa TF-SELECTOR yana haɓaka ayyukan aiki masu amfani fiye da ma'aunin ma'auni da aka ruwaito.
Tabbatar da ko SVHighlights yana da cikakken zazzagewa, menene lasisi ke tafiyar da bidiyo da bayanai, da ko shafin aikin yana ba da umarnin sake bugawa da lambar kimantawa.
Masu bincike masu zaman kansu yakamata su gwada ma'auni a cikin wasanni, harsuna, salon samarwa, da wasannin da ba a wakilci ko ƙasa da wakilci a cikin rahoton da aka ruwaito.
Yin amfani da manyan abubuwan da aka zaɓa na masu watsa shirye-shirye na iya ɓoye hukunce-hukuncen edita maimakon ma'anar ma'anar mahimmanci. Madadin bayani ko kimantawa-mai amfani na iya fayyace wannan iyakancewa.
Asiae baya bayar da rahoton farashi, samuwan sabis, mai amfani, API, ko kunshin turawa don TF-SELECTOR. Don haka ba a san damar yin amfani da shi fiye da tsarin bincike ba.