QVC技術の革新的かつ技術的な原則
DeeptrainのQVC（Quantised Video Compression）は、H.264/AV1のような従来の符号化規格とは以下の3つの点で根本的に異なる：
- 異なる設計目的伝統的な圧縮は人間の視覚に最適化されていますが、QVCはAIモデル認識のために設計されており、視覚的忠実度よりも特徴テンソルを保持します。
- 技術実現のアプローチニューラルネットワーク定量化技術により、ビデオフレームの特徴は低次元空間にマッピングされ、90%+のAI認識精度を維持したまま、典型的な圧縮率は最大1:50です。
- データフローの最適化圧縮されたデータフォーマットは、主流のAIフレームワーク（PyTorch/TensorFlowなど）と直接インターフェイスし、デコードのための演算消費をなくします。
実際のテストでは、10分間の1080p映像がQVCで処理された：
ストレージ使用量 1.2GB → 24MB
AIコンテンツ抽出を3倍高速化
トレーニングデータの長期保存が必要なMLOpsシナリオに特に適している
この答えは記事から得たものである。Deeptrain：ビデオコンテンツを大きなモデルで検索可能な情報に変換するについて
