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  • 提交了问题 2021-03-12

    表征学习排序在经过四层算法后还要如何处理？

  • 提交了问题 2021-03-12

    视频智能裁剪技术生产实际应用的效果怎么样？

  • 提交了问题 2021-03-12

    大千植入特效广告有什么实际应用？

  • 提交了问题 2021-03-12

    使用转动手机进行交互需要解决的问题是什么？

  • 回答了问题 2021-03-12

    做旋转的视频的大致技术思路？

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  • 回答了问题 2021-03-12

    表征学习排序在经过四层算法后还要如何处理？

    之后经过两层的全连接网络实现对给定用户和搜索意图下每个视频的排序分值的 预测。这个模型是内容分发的一个排序模型，它同时还会结合相关性模型，时效性， 以及视频质量等从多维度模型融合，来决定最后的排序。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    视频智能裁剪技术生产实际应用的效果怎么样？

    视频智能裁剪技术生产的视频和封面图广泛应用于优酷的各个场景，并得到了 业务方和阿里云客户的一致认可，我们对视频智能裁剪算法栈进行了整体性能优化， 达到处理时间仅 1:2 视频时长
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  • 回答了问题 2021-03-12

    大千植入特效广告有什么实际应用？

    曼秀雷敦、良品铺子、 OPPO 和哈弗等多家广告主上线尝试了这种新型的广告形式。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    使用转动手机进行交互需要解决的问题是什么？

    主要解决的一个问题是，通过手机的加速度计、陀螺仪，磁力计和 GPS 信 息，实时计算出 3D 模型在屏幕上的显示位置，给用户一种该 3D 模型就在其真实世界周围的某个方位上的“错觉”。这个“错觉”的视线方向通常表 示为一个旋转矩阵。这种转动手机的玩法，还可运用到观赏体育比赛和综艺节目等 场景中。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    视频3用户看到的画面，只是云端部分画面。为什么这样设计？

    6DoF 视频的某一帧，真实画面本身是非常大的画面，8k 甚至 11k。用户端看 到是其中一部分，720p 或 1080p，其对应的 VR 场景也类似。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    优酷如何做到对镜头切换平滑处理进行算法模型训练？

    基于原始的大量数据样本，做算法模型训练，得到对于视频画面区域热度算 法的模型。由于视频是一个连续过程，我们需要对镜头的切换做平滑处理， 结合算法生成一个原始的算法数据。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    旋转视频算法的步骤是怎么样的？

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  • 回答了问题 2021-03-12

    旋转视频如何做到将算法数据和视频内容做关系绑定，并下发到端侧？

    将算法数据和视频内容做关系绑定，并下发到端侧。这样在端侧就同时具备 算法的数据和实际播放的视频数据。在播放进程中，我们需要获取旋转 - 陀 螺仪传感器的输入，也会利用降噪算法过滤躁点，根据用户的旋转角度，结 合当前视频画面，将算法数据和画面本身绑定，找到画面中心点，做相应处 理，最终渲染到屏幕上。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    旋转视频如何做到对镜头的切换做平滑处理？

    基于原始的大量数据样本，做算法模型训练，得到对于视频画面区域热度算 法的模型。由于视频是一个连续过程，我们需要对镜头的切换做平滑处理， 结合算法生成一个原始的算法数据
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  • 回答了问题 2021-03-12

    旋转视频如何做到旋转手机时，不丢失画面中心？

    我们看视频时，视线往往会聚焦在一个中心 人物，或是一个场景中心。当手机旋转，自然也不希望丢失视觉的中心点。 所以需要一套算法去识别观影中心点。在此基础上，通过服务链路去打通， 将算法和视频画面联合下发到端侧，并将数据和画面进行绑定，同时在用户 旋转手机时，通过对手势的监测选择对应的画面中心点，并进行画面的放大、 缩小或平移。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    优酷在多模态搜索主题识别有哪些实际应用效果？

    目前，我们做的这些探索都上线了，在线上能看到效果。像用户搜索“军情解码 张召忠”，排前面的这几个视频内容都是“张召忠”主讲的，但是在标题文本里面是 没有的，是通过内容理解的方式能够把它抽取出来；像“军武次位面虎式坦克”，“虎 式坦克”是用户是要找的，但是在视频标题中都是“荣耀之虎”，“虎 P 之腿”，这些 视频里面是针对“虎式坦克”有详细的内容介绍，通过内容理解能够将用户的需求和 内容关联起来，能做比较好的召回和排序；最右边的是高晓松老师的“晓说以色列” 也是这类，大家可以在优酷 APP 上多做一些体验。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    优酷怎么能够提取核心内容主题？

    候选关键词是一个不断扩充的过程，随着我们在视频内容理解的维度扩大，候选 关键词的来源会越来越丰富。在丰富的内容候选关键词基础上，根据内容候选关键词 和视频内容相关程度构建分类模型预测不同的等级，最相关的是核心内容关键词，其 次是相关内容关键词以及提及内容关键词，然后整个在关键词分级的核心特征是除了 文本特征之外，还会采用音频 / 视频表征网络生成的一些多模态特征来共同训练，来 提升预测关键词相关度的准确率，把关键词和内容表达的关联度预测更精准。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    视频内容降维成文本后，怎么做好文本内容的组织理解？

    内容关键词的词库是非常非常大的，此外内容和关键词属于 多对多的关系。我们要通过各种关键词的抽取技术抽取候选的内容关键词，并且要扩 大候选词来源的一个多样性，比如基于 'NER' 的方法能确保抽取的内容关键词是百 科类实体名称，有较广泛的知识内涵；“新词发现”方法会综合 Ngram 以及语言模型 (LM) 等多种基础能力扩大对未知知识领域的挖掘。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    优酷在多模态搜索有什么实际应用效果？

    例如，基于人脸识别的技术，将视频中出现的明星人物，如《这就是街舞》视频 中识别出易烊千玺、黄子韬等；此外通过 OCR/ASR 的技术，识别各视频中的对话 内容转化成文本。然后基于文本去做结构化理解。
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  • 回答了问题 2021-03-12

    如何做到多模态搜索的主题识别？

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