1. Objektin tunnistus :Videomalleja voidaan kouluttaa havaitsemaan ja paikantamaan tiettyjä objekteja tai kokonaisuuksia videokehyksissä. Tätä käytetään usein tehtäviin, kuten esineiden seurantaan, henkilöiden havaitsemiseen tai ajoneuvojen havaitsemiseen valvontajärjestelmissä tai itseohjautuvissa autoissa.
2. Objektin seuranta :Videomalleja voidaan käyttää kohteiden seuraamiseen useissa videokehyksissä niiden liikkeen ja käyttäytymisen seuraamiseksi. Tämä kyky on ratkaisevan tärkeä sovelluksissa, kuten visuaalinen valvonta, liikeanalyysi ja lisätty todellisuus.
3. Toiminnon luokitus :Videomallit voivat luokitella ihmisten toimia tai tapahtumia videon visuaalisen tiedon perusteella. Tätä käytetään tehtäviin, kuten eleiden tunnistus, toiminnan tunnistus tai käyttäytymisanalyysi sellaisilla aloilla kuin urheilu, terveydenhuolto sekä ihmisen ja tietokoneen välinen vuorovaikutus.
4. Kohtauksen segmentointi :Videomallit voivat segmentoida videon merkityksellisiin alueisiin, kuten etualalla oleviin objekteihin, taustaan ja tiettyihin kiinnostaviin kuva-alueisiin. Tämä mahdollistaa videosisällön paremman ymmärtämisen, ja sitä voidaan käyttää esimerkiksi videoeditointiin, virtuaalitodellisuuteen ja 3D-rekonstruktioon.
5. Tapahtuman tunnistus :Videomalleja voidaan käyttää tiettyjen tapahtumien tai toimintojen havaitsemiseen videojakson sisällä. Tästä voi olla hyötyä esimerkiksi valvonnassa, urheiluanalyysissä ja liikenteen seurannassa.
6. Videon yhteenveto :Videomallit voivat luoda videoista lyhyempiä versioita tai yhteenvetoja, joissa tallennetaan tärkeimmät hetket tai tärkeä sisältö jättäen pois merkityksettömiä osia. Tätä käytetään yleisesti videoiden selaamiseen, sosiaaliseen mediaan ja uutistiivistelmiin.
7. Videon tekstitys :Videomallit voivat luoda videosisällölle tekstillisiä kuvauksia tai kuvatekstejä, jotka kuvaavat visuaalista tietoa ja videossa tapahtuvia tapahtumia. Tämä voi parantaa saavutettavuutta ja parantaa käyttökokemusta erityisesti näkövammaisille.
8. Videon luominen :Videomalleja voidaan käyttää uuden videosisällön luomiseen, mukaan lukien synteettiset videot tai tyylitellyt tehosteet. Tätä käytetään usein luoviin tarkoituksiin, taiteellisiin projekteihin tai koulutusdatan luomiseen muihin koneoppimistehtäviin.
9. Videon laadun parantaminen :Videomalleja voidaan soveltaa olemassa olevien videoiden laadun parantamiseen, kuten kohinan vähentämiseen, yksityiskohtien terävöittämiseen tai matalaresoluutioisen sisällön ratkaisemiseen. Tämä on tärkeää videon käsittelyn, palauttamisen ja jakelun kannalta.
Nämä ovat vain muutamia esimerkkejä tehtävistä, joita videomallit voivat suorittaa. Videonkäsittelyn ja mallintamisen ala kehittyy jatkuvasti, ja uusia tekniikoita ja malleja tulee esiin, mikä mahdollistaa edistyneemmät videoon liittyvät sovellukset.