AI技術(shù)在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用一直備受關(guān)注，通過AI快速檢測視頻中的高光片段，可以實現(xiàn)觀眾直接空降到精彩時刻，主播也可以復(fù)盤自己的表現(xiàn)。針對視頻領(lǐng)域增量學習的困境，字節(jié)跳動聯(lián)合中科院自動化研究所標注了用于域增量學習的美食視頻數(shù)據(jù)集LiveFood，并提出了基于原型學習的解決方案。該方法使用高光原型學習的方案，在視頻幀級別上做二分類任務(wù)，判斷視頻幀屬于高光還是非高光，并取得了良好的高光檢測性能。通過這些努力，AI技術(shù)在視頻領(lǐng)域應(yīng)用的前景更加廣闊。

　　通過AI快速檢測視頻中的高光片段，觀眾可以直接空降到精彩時刻，主播也可以復(fù)盤自己的表現(xiàn)。針對視頻域增量學習困境，字節(jié)跳動聯(lián)合中科院自動化研究所標注了美食視頻數(shù)據(jù)集LiveFood，并提出基于原型學習的解決方案。

　　字節(jié)跳動聯(lián)合中科院自動化所提出新方法，用AI快速檢測視頻中的高光片段，實現(xiàn)對輸入視頻長度和高光長度的靈活提取。同時，標注了用于域增量學習的美食視頻數(shù)據(jù)集LiveFood，并提出了基于原型學習的解決方案。AI技術(shù)在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用前景更加廣闊。

　　字節(jié)跳動聯(lián)合中科院自動化所提出新方法，用AI快速檢測視頻中的高光片段，實現(xiàn)對輸入視頻長度和高光長度的靈活提取。該方法取得了良好的高光檢測性能，并對視頻領(lǐng)域增量學習問題有重要意義，為AI技術(shù)在視頻領(lǐng)域的應(yīng)用打開了新的局面。