En un mundo donde la cantidad de contenido de video continúa en aumento, la capacidad de realizar búsquedas eficientes mediante lenguaje natural se ha convertido en una necesidad crucial tanto para empresas como para usuarios individuales. La búsqueda semántica de video ofrece una solución poderosa a este desafío, permitiendo a los usuarios encontrar contenido relevante a través de consultas textuales o descripciones. Este enfoque tiene aplicaciones que van desde bibliotecas personales de fotos y videos hasta la edición profesional de video y la moderación de contenido a nivel empresarial.
El preentrenamiento a gran escala de modelos de visión por computadora mediante autoseguridad a partir de descripciones en lenguaje natural ha hecho posible capturar un amplio conjunto de conceptos visuales, evitando así la necesidad de anotaciones manuales laboriosas. Tras el preentrenamiento, se pueden utilizar descripciones en lengua natural para referirse a los conceptos visuales aprendidos o describir nuevos, lo que permite una transferencia cero dispar a un conjunto diverso de tareas de visión por computadora, como clasificación de imágenes y análisis semántico.
En las últimas investigaciones, se ha demostrado cómo utilizar modelos de visión a gran escala (LVMs) para la búsqueda semántica de videos, ofreciendo métodos específicos como suavizado temporal y agrupamiento para mejorar el rendimiento en la búsqueda de videos. La funcionalidad de este enfoque se ha puesto en práctica utilizando Amazon SageMaker para el procesamiento de video, imágenes y texto, junto con el motor vectorial de Amazon OpenSearch Serverless, que permite realizar búsquedas semánticas de video con baja latencia.
La implementación de la búsqueda de video se lleva a cabo mediante la integración de modalidades textuales y visuales, utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje multimodal que permiten aprender una variedad de conceptos visuales de bases de datos masivas. Esto resulta en una capacidad notable de resolver diversas tareas de visión por computadora sin necesidad de realizar ajustes específicos.
El diseño general de la solución se divide en un pipeline de indexación y lógica de búsqueda de video online. El pipeline de indexación es responsable de procesar archivos de video y construir un índice que se pueda buscar. Este proceso implica la extracción de cuadros individuales de los videos y su posterior mapeo en representaciones vectoriales de alta dimensión, lo que permite capturar la información semántica del contenido de video.
La búsqueda semántica se facilita al aceptar consultas textuales o visuales, las cuales son embebidas en un espacio de representación multimodal. Esto no solo permite la búsqueda de fotogramas relevantes según su similitud conceptual con la consulta, sino que también incluye técnicas de agrupamiento temporal que organizan fotogramas contiguos en segmentos que tienen sentido semántico.
La solución se ha evaluado en una variedad de casos de uso, destacando su capacidad para identificar momentos clave en eventos deportivos y otras tareas específicas dentro de videos largos. Los resultados demuestran la eficacia de este sistema, haciendo hincapié en la calidad y diversidad de las búsquedas.
Este enfoque ambiciona un equilibrio entre calidad de recuperación, diversidad y eficiencia computacional, brindando una mejor experiencia al usuario en la búsqueda semántica de videos. A medida que el contenido digital sigue expandiéndose, este tipo de soluciones se convertirán en herramientas esenciales para gestionar y descubrir información de forma efectiva.
vía: AWS machine learning blog
