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使用 Amazon Bedrock 多模式模型大规模解锁视频见解
在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Bedrock 的多模式基础模型 (FM) 如何通过三种不同的架构方法实现可扩展的视频理解。每种方法都是针对不同的用例和成本性能权衡而设计的。
来源:亚马逊云科技 _机器学习视频内容现在无处不在，从安全监控和媒体制作到社交平台和企业通信。然而，从大量视频中提取有意义的见解仍然是一个重大挑战。组织需要的解决方案不仅能够理解视频中出现的内容，还能理解内容的上下文、叙述和潜在含义。
在这篇文章中，我们探讨了 Amazon Bedrock 的多模式基础模型 (FM) 如何通过三种不同的架构方法实现可扩展的视频理解。每种方法都是针对不同的用例和成本性能权衡而设计的。完整的解决方案可作为 GitHub 上的开源 AWS 示例获取。
视频分析的演变
传统的视频分析方法依赖于手动审查或检测预定义模式的基本计算机视觉技术。虽然这些方法有效，但面临很大的局限性：
Amazon Bedrock 上多模式基础模型的出现改变了这种范式。这些模型可以同时处理视觉和文本信息。这使他们能够理解场景，生成自然语言描述，回答有关视频内容的问题，并检测难以以编程方式定义的细微事件。
视频理解的三种方法
基于框架的工作流程：规模精度
基于帧的方法以固定间隔对图像帧进行采样，去除相似或冗余的帧，并应用图像理解基础模型来提取帧级别的视觉信息。音频转录是使用 Amazon Transcribe 单独执行的。
此工作流程非常适合：