「次元の呪い」への対処－モデルの精度を上げるにはどうしたらよいか?
大数据一词已经传播已经很长时间了。这是指无法转换为二维表格格式的大量数据（非结构化数据），例如音频数据或视频数据，或具有某些规律性的数据（半结构化数据），例如图形和电子邮件，但不在表格格式（半结构化数据）中。从本世纪初开始，随着IT开发的进步，这个概念逐渐扩展。在日本，该术语开始通常在2010年左右使用。2013年，它被选为新单词和流行语奖的候选人，但并未被选为大奖。从那以后，十多年来已经过去了，基于大数据的发展一直在一个接一个地出现，例如DX（数字转换），AI（人工智能）和生成的AI。关于大数据，从一开始就指出了数据复杂性的问题，据说是“维度的诅咒”。为解决这个问题做出了什么样的努力？在本文
CoMotion: Concurrent Multi-Person 3D Motion
我们介绍了一种从单眼相机流中检测和跟踪多个人的详细3D姿势的方法。我们的系统在充满困难的姿势和遮挡的拥挤场景中保持了时间连贯的预测。我们的模型既可以执行强大的人均检测，又可以进行学习的姿势更新，以从框架到框架跟踪人们。 Poses并没有直接从新的输入图像中更新，而不是跨时间匹配检测，该图像可以通过遮挡在线跟踪。我们在许多图像和视频数据集上培训，以利用伪标记的注释来产生…
The Challenge of Captioning Video at More Than 1fps
机器学习系统识别视频中发生的事件的能力对于基于AI的视频生成的未来至关重要 - 尤其是因为视频数据集需要准确的字幕才能产生符合用户请求的模型，并且不会过分幻觉。在Unite.ai上首先出现在超过1fps上的标题视频的挑战的挑战。
NVIDIA Cosmos en massiv öppen källkod video världsmodell tränad på 20 MILJONER timmar video
NVIDIA 推出了新平台 Cosmos，旨在加速自动驾驶汽车和机器人等物理 AI 系统的开发。 Cosmos 包括生成世界模型、高级标记器和针对 NVIDIA 云 GPU 优化的加速视频处理管道。该平台基于数百万小时的驾驶和机器人视频数据进行训练，并根据开放许可提供，以实现 […] NVIDIA Cosmos 的开发民主化，这是一个基于 2000 万小时视频进行训练的大型开源视频世界模型，首次出现在 AI消息。
Shaip Announces Industry-Leading ShaipCloud Platform for High-Quality Machine Learning Training Data
Shaip 宣布推出业界领先的 ShaipCloud 平台，用于提供高质量的机器学习训练数据 美国肯塔基州路易斯维尔 – 2020 年 12 月 15 日：结构化 AI 数据解决方案的全球领导者和创新者 Shaip 宣布推出其行业中立平台“ShaipCloud™”，用于提供高质量的人工注释机器学习数据，将非结构化文本、图像、音频和视频数据转换为定制的高质量 […]
