私はmモード超音波を使用して撮影した心臓の10秒間のビデオ(60fps)を持っています。これらのビデオで3つのカスタムラベルでタグ付けされた予測モデルを訓練したいと考えていました。私はそれを自分自身で行うことができるので、各フレームごとに分類を行うことに興味はなく、各フレームに基づいて10秒のビデオを分類し、〜600フレームのシリーズ間の変化(例えば動き)を分類する。Google Video IntelligenceまたはClarifai Videoのいずれかでカスタムラベルとトレーニングが可能ですか?
クラリファイビデオV2またはGoogleのビデオインテリジェンスは、このようにカスタムラベルでトレーニング/予測を提供していますか?
私はそれを見ました。ありがとう。私が持っている問題は2倍です。 1)1秒間に1フレームしか使用していません。動画を60fpsで撮影している場合は、59枚が未使用で、10秒の動画で10枚しか使用していません。それは私にとって潜在的な情報の浪費のようです。 2)予測は、事前に訓練されたビデオのモデルでのみ実行できます。カスタムデータでカスタムモデルを作成することはできません。 –