itciskra.ru
Начать создание нейросети для стриминга стоит с обучения модели на изображениях и видео. Вам потребуется размеченный набор данных, к которому можно позже привязать контекст, стили и другие параметры. Это позволит нейросети более точно решать задачи, связанные с стримингом.
Для качественного стрима на начальных этапах обучения модели рекомендуется использовать готовые реализации нейросетей, позволяющие решать задачи классификации и детекции объектов. Одним из наиболее популярных фреймворков для такой работы является TensorFlow, разработанный компанией Google. Для ускорения обучения и использования нейросети можно воспользоваться графическими процессорами (GPU).
После того, как вы обучили модель на размеченном наборе данных и опробовали ее на тестовых снимках, пришло время привязать нейросеть к платформе для стриминга. Некоторые платформы предоставляют готовые API, которые позволяют внедрить нейросеть, а другие предоставляют инструменты для самостоятельного создания и интеграции. Перед началом работы с платформой, необходимо ознакомиться с ее документацией и узнать, как правильно осуществить интеграцию.