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来自：专题Optical Character Recognition ）用于识别视频中出现的中英文字、繁简体文字、数字等内容，包括字幕、弹幕，以及部分自然场景文字、竖直文字和艺术字。通过自动分析视频中出现的文字内容，可以识别并提取违规或者关键信息。 视频人物分析VCA：视频人物分析（Video Celebrity来自：百科
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到数据集中，然后用这些标注数据进行第一版的目标识别模型训练。 训练出来的模型只是利用传统图像处理能够识别成功的图片进行学习。对于不成功的图片，我们进一步使用 OCR 。OCR能够识别出图像中的文字内容及其位置。结合第一阶段的目标识别模型进行结果融合，可以得到更为精确的可点击区域结果，来自：百科![]()
视频摘要：基于视频的内容相关度、精彩画面，提取场景片段制作视频摘要 产品优势 准确拆分，采用深度卷积网络与海量视频数据训练、分析，精确拆分、提取不同主题的片段。 准确提取关键帧，使用光流等技术，结合时域特性，基于内容理解和结构分析，准确提取关键帧。 稳定高效，基于场景准确获取到视频场景中信息丰富的关键图像帧；适用来自：百科![]()
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试集。训练集涵盖6万张手写数字图片，测试级涵盖1万张手写数字图片。每一张图片皆为经过尺寸标准化的黑白图像，是28*28像素，像素值为0或者1的二值化图像。MNIST数据集的原始图像是黑白的，但在实际训练中使用数据增强后的图片能够获得更好的训练效果。 本次训练所使用的经过数据增强的图片来自：百科![]()
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