De l'analyse vidéo aux réseaux de neurones convolutifs et aux transformateurs

J'ai toujours été en train d'entraîner les compétences depuis que j'étais jeune. Et puis, quand le film a commencé à bouger de l'analyse, de l'analyse, de l'analyse digital, j'ai devenu plus intéressant de l'aspect de ça. Et les effets visuels, le workflow, pour beaucoup de temps, ont inclus des machines d'apprentissage, donc je peux écrire des piéton-scripts assez chers, et tout comme ça. Parce qu'avec les networks convolutionaux, qui sont les precurseurs de ce que le transformateur peut faire, qui est beaucoup plus de computation, vous pourriez faire des choses comme le tensor, qui est juste la translation numérique de l'image visuelle, dans les numéros. Le nombre de batch, le nombre de frein, les valeurs en bleu et en bleu, l'utilisation de chaque pixel et de chaque frein. C'est juste que simple. C'est un numérique qui s'appelle le tensor. Et un tensor, vous utilisez des networks convolutionaux pour identifier les espèces. Ce sont les détections de l'edge, ou l'extraction de la feature, qui est juste d'identifier les espèces pour savoir que c'est là où l'edge est, pour que l'on puisse plus facilement prendre l'image visuelle et remplir quelque chose. C'est ça qui m'a familier. D'abord, parce que priori à notre équipe, j'ai eu une petite compagnie visuelle. J'ai travaillé avec la GPU, c'est beaucoup. Et les gars visuelles visuelles m'ont dit, vous devez voir, il y a un couple de Google et une autre compagnie d'opiniers qui font des choses très intéressantes avec les transformateurs en vidéo. Donc j'ai appris à pouvoir, je peux juste m'appeler et dire, hey, c'est Ben Affleck, peut-être que je peux voir ce que vous faites? Et puis les gens disent oui à mon échangement.