【他山之石】工业界视频理解解决方案大汇总
“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件,编程技巧等,开辟“他山之石”专栏,助你乘风破浪,一路奋勇向前,敬请关注。
地址:https://www.zhihu.com/people/hao-zhang-0214
本文总结了工业界视频理解解决方案,包括阿里巴巴、爱奇艺、百度、快手、花椒、美图、腾讯、字节跳动等。以下排名不分先后。由于作者才疏学浅,以及时间和精力有限,遗漏错分之处再所难免,敬请读者指正。
01
视频理解平台
1. 阿里云视觉智能开放平台-视频理解
https://vision.aliyun.com/videorecog
2. 视频AI线上体验馆-支持视频审核,多模态内容理解,智能生产
https://retina.aliyun.com/
3. 将人工智能融入多媒体 助力视频产业加速——阿里云视频AI全能力解读
https://developer.aliyun.com/article/364886
视频理解能力
1. DST+阿里视频云:计算机视觉和机器学习在消费级视频中的应用
https://www.sohu.com/a/201392230_612370
【阿里巴巴/iDST/高级算法专家/刘扬】
2. 结构化视频分析算法与应用
https://www.infoq.cn/video/cdk6uD9eQzlbDLfowHYq
【阿里巴巴/优酷算法中心/资深算法专家/王晓博】
02
爱奇艺 PRCV 2018 多模态视频人物识别挑战赛
爱奇艺 ACM MM 2019 多模态视频人物识别挑战赛
爱奇艺 2019 CCF 大数据与计算智能大赛-视频版权检测赛道
视频推荐
03
视频理解平台
新闻视频自动剪辑
百度 2018 综艺节目精彩片段预测竞赛
1. 百度综艺节目精彩片段预测竞赛
https://www.kesci.com/home/competition/5a41bca63bf3464aab731a31
2. 百度综艺视频精彩片段检测竞赛:冠军方案分享
https://www.kesci.com/mw/project/5a66ee0b75dc1d5eca322a09
3. 百度 PaddlePaddle AI 大赛冠军林天威专访:如何准确识别综艺视频中的「精彩片段」?
https://cloud.tencent.com/developer/article/1166117
04
视频理解
快手 ChinaMM 2018 用户兴趣建模大赛
视频推荐
1. 同为工业界最大的推荐业务场景,快手短视频推荐与淘宝推荐有何不同?
https://xueqiu.com/9217191040/135627356
【快手/推荐算法负责人/江鹏】
05
1. 移动直播时代-驱动媒体变革的重要技术
http://ctdc.itshare.org.cn/pdf/CTDC2017韩三普-花椒直播.pdf
【花椒/联合创始人&CTO/韩三普】
06
视频理解
1. 深度学习让系统“看”懂短视频内容
https://blog.csdn.net/vn9PLgZvnPs1522s82g/article/details/78920875
【美图/云视觉技术总监/赵丽丽】
2. 基于深度学习分析与检索海量短视频内容
https://juejin.cn/post/6844903705712541703
【美图/云视觉技术总监/赵丽丽】
美图 PRCV 2019 短视频实时分类挑战赛
1. PRCV2018 美图短视频实时分类挑战赛第一名解决方案介绍
https://www.leiphone.com/news/201811/yhkoD7Ty8WRaCBqe.html
视频推荐
1. 深度学习在美图个性化推荐的应用实践
https://zhuanlan.zhihu.com/p/87466510
2. 美图个性化推荐的实践与探索
https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-06-27-10
【美图/高级技术经理/蔡淇森】
07
视频理解平台
1. 腾讯智眸·采编识审
https://cloud.tencent.com/solution/x-insight
2. 腾讯明眸·极速高清
https://cloud.tencent.com/solution/video-ai-solution
视频理解
1. 斩获VCR竞赛榜第一,腾讯微视推出BLENDer单模型,超越多模型最好效果
https://www.sohu.com/a/435378506_115128
视频推荐
1. 利用GraphTR模型,让每条看一看视频推荐都“投你所好” | CIKM-2020
https://flashgene.com/archives/163660.html
2. 看一看实时相关推荐,满足你对同主题文章的“意犹未尽”
https://flashgene.com/archives/162645.html
3. 万字长文读懂微信“看一看”内容理解与推荐
https://www.sohu.com/a/409659113_114819
4. 详文解读微信「看一看」多模型内容策略与召回
http://www.woshipm.com/pd/4099114.html
5. 腾讯QQ看点团队:用迁移学习架构解决短视频冷启推荐问题
https://cloud.tencent.com/developer/article/1741188
08
字节跳动 ICME 2019 短视频内容理解与推荐竞赛
1. ICME 2019短视频内容理解与推荐竞赛
https://cloud.tencent.com/developer/news/396580
2. 抖音短视频推荐大赛小规模赛道Top8模型代码开源
https://www.zhuanzhi.ai/document/57000873027e2910fd452f42c90b2104
视频推荐
1. 来自抖音官方:今日头条/抖音推荐算法原理全文详解
https://www.iyunying.org/social/douyin/160729.html
【今日头条/资深算法架构师/曹欢欢】
2. 短视频内容理解和推荐算法比赛大揭秘
https://zhuanlan.zhihu.com/p/66649272
产品/策划/运营相关
1. 2020短视频内容营销趋势白皮书
https://www.cbndata.com/report/2207/detail?isReading=report&page=1
2. 2019短视频内容营销趋势白皮书
http://www.woshipm.com/it/1776762.html
3. 在YouTube上,最受欢迎的是这7类视频
https://www.huxiu.com/article/201504.html
4. 2019抖音美妆群体分析报告
https://www.cbndata.com/report/1657/detail?isReading=report&page=1
“他山之石”历史文章
动手造轮子-rnn
凭什么相信你,我的CNN模型?关于CNN模型可解释性的思考
c++接口libtorch介绍& vscode+cmake实践
python从零开始构建知识图谱
一文读懂 PyTorch 模型保存与载入
适合PyTorch小白的官网教程:Learning PyTorch With Examples
pytorch量化备忘录
LSTM模型结构的可视化
PointNet论文复现及代码详解
SCI写作常用句型之研究结果&发现
白话生成对抗网络GAN及代码实现
pytorch的余弦退火学习率
Pytorch转ONNX-实战篇(tracing机制)
联邦学习:FedAvg 的 Pytorch 实现
更多他山之石专栏文章,
请点击文章底部“阅读原文”查看
分享、点赞、在看,给个三连击呗!