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文档简介

网站视频内容理解HuluHulu的Hulugo1换掉视频中的广告片段并插入Hulu自己的广告等。下面，我们以片头/片尾检测、内嵌字1示越可能是正片内容。如图3所示，图片中如果包含大段字幕信息，得分就会比较高，被认为可能是片尾帧。DeepCNN是一个有监督模型，它的训练数据来自于Hulu内部稳定的DeepCNN分类器。DeepCNNCNNShallowCNN，用来融合帧与帧之间在时间维帧与上一集、下一集对应位置处的帧是否相同/相似，并把这个信息归一化之后作为ShallowCNN的一个额外输入（添加一个新的channel），与DeepCNN的得分放在频的误差在10秒以内。与Hulu之前已有数据相比，这两个指标分别提高了24.22%和的时间分布，用这个分布的波峰点来预测片尾点的位置。我们用Hulu过去六个月的用户行Deep-and-ShallowCNNDeep-and-ShallowCNN23DeepCNN在字幕中，一般会伴随着“previouslyon”、“lasttime”等关键词，或者同一部剧不同Hulu频内嵌字幕的检测和语言识别在Hulu也是非常重要的。视频内嵌字幕的检测，实际上是文本检测任务，一般来说并不是一个难题，主流的（Connectionisttextproposalnetwork）模型就可以解决。但是，在实际应用中，也遇CRNN（ConvolutionalRecurrentNeuralNetwork）模型的基础上，增加了一个分支，继续进入CRNN的另外一个分支，做字幕文字的识别（OCR），最后将识别出来的字符输框架如图4所示。45Hulu5meta-data验。因此，Hulu一直对这些数据的质量有着比较高的要求。为了达到高质量，就需要花费很多人工去检查和校验这些数据。上面提到，有了AI算法之后，我们可以利用算法来快速检测很多信息。然而，算法的准确性毕竟比不上人，更好的方案是：先用AI算法计算一遍通过AI算法和人工校验的配合，既能提升效率，也能保证质量，同时没有增加人工负担。作为流媒体平台，HuluHulu工负担。因此，我们构建了一个针对Hulu新来视频的AI算法自动化流程：一旦有新视频HuluAImeta-data的AI算法自动化流程的示意图。6AI日常生活中，我们一般不鼓励给某个人或某件事打上一个标签。但是，对于Hulu的海量视不同质量的标注数据。对于Hulu而言，考虑到自身的业务场景和特定任务，我们对于视频Hulu统一的标签类别体系。这是一件非常复杂、工作量很大的事情，我们需要融合多个开得到每个视频在Hulu统一的标签体系下的标签结果，具体的框架结构如图7所示。签可以是帧级的、镜头级的、场景级的，甚至可以聚合为视频级别的（如图8所示）。7.构建Hulu.视频级别的标签AIAI的动态预览图、视频封面图片等。以视频封面图片为例，由于特殊的UI设计，Hulu对于裁剪、调整，使其满足一系列条件，例如，封面图片中不能有文字（UI上会显示文字），图片中的人脸、重要区域的位置要合适（UI）等

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