1月22日 消息:AI技術在視頻領域的應用一直備受關注，通過AI快速檢測視頻中的高光片段，可以實現觀眾直接空降到精彩時刻，主播也可以復盤自己的表現。針對視頻領域增量學習的困境，字節跳動聯合中科院自動化研究所標注了用于域增量學習的美食視頻數據集LiveFood，并提出了基于原型學習的解決方案。該方法使用高光原型學習的方案，在視頻幀級別上做二分類任務，判斷視頻幀屬于高光還是非高光，并取得了良好的高光檢測性能。通過這些努力，AI技術在視頻領域應用的前景更加廣闊。

　　通過AI快速檢測視頻中的高光片段，觀眾可以直接空降到精彩時刻，主播也可以復盤自己的表現。針對視頻域增量學習困境，字節跳動聯合中科院自動化研究所標注了美食視頻數據集LiveFood，并提出基于原型學習的解決方案。

　　字節跳動聯合中科院自動化所提出新方法，用AI快速檢測視頻中的高光片段，實現對輸入視頻長度和高光長度的靈活提取。同時，標注了用于域增量學習的美食視頻數據集LiveFood，并提出了基于原型學習的解決方案。AI技術在視頻領域的應用前景更加廣闊。

　　字節跳動聯合中科院自動化所提出新方法，用AI快速檢測視頻中的高光片段，實現對輸入視頻長度和高光長度的靈活提取。該方法取得了良好的高光檢測性能，并對視頻領域增量學習問題有重要意義，為AI技術在視頻領域的應用打開了新的局面。