Innovative und technische Grundlagen der QVC-Technologie
Die Quantised Video Compression (QVC) von Deeptrain unterscheidet sich in den folgenden drei Dimensionen grundlegend von herkömmlichen Kodierungsstandards wie H.264/AV1:
- Unterschiedliche GestaltungszieleTraditionelle Kompression ist für das menschliche Sehen optimiert, während QVC für die Erkennung von KI-Modellen entwickelt wurde und eher den Merkmalstensor als die visuelle Wiedergabetreue bewahrt.
- Ansatz zur TechnologieumsetzungDurch die Quantisierungstechnologie mit neuronalen Netzen werden die Merkmale von Videobildern in einem niedrigdimensionalen Raum abgebildet, wobei typische Kompressionsraten von bis zu 1:50 die KI-Erkennungsgenauigkeit von 90%+ beibehalten.
- Optimierung des DatenflussesDas komprimierte Datenformat hat eine direkte Schnittstelle zu den gängigen KI-Frameworks (z. B. PyTorch/TensorFlow) und eliminiert den arithmetischen Aufwand der Dekodierung.
Aktuelle Tests haben gezeigt, dass 10 Minuten 1080p-Video von QVC verarbeitet wurden:
Speichernutzung von 1,2 GB → 24 MB
KI-Inhaltsextraktion ist 3x schneller
Besonders geeignet für MLOps-Szenarien, die eine langfristige Speicherung von Trainingsdaten erfordern
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelDeeptrain: Konvertierung von Videoinhalten in große, modellbasierte abrufbare InformationenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Was ist der wesentliche Unterschied zwischen der Quantised Video Compression (QVC) Technologie von Deeptrain und der herkömmlichen Videokompression?
