雨燕直播,NBA直播,世界杯直播,足球直播,台球直播,体育直播,世界杯,欧洲杯,苏超直播,村BA直播,苏超联赛,村超,村超直播“1+1 2”的协同效应 我们将VideoMAE和XClip结合起来，形成了一个双重校验机制。现在，一个视频片段会同时拥有两个指纹： VideoMAE指纹： 代表了视频的动态属性，回答“视频里发生了什么动作？” XClip指纹：代表了视频的内容属性，回答“视频画面里有什么东西？” 通过这种方式，我们构建了一个更加全面和鲁棒的视频指纹。只有当两个视频片段在**“动作”和“内容”**两个维度上同时高度相似时，我们才初步判定它们是相似的。这极大地减少了单一模型带来的误判。

　　PyTorch - TensorRT 转换：这是我们做的最重要的性能优化。直接在生产环境使用PyTorch进行推理，性能远非最优。我们将训练好的VideoMAE和XClip模型，通过NVIDIA的TensorRT工具链进行转换和优化。TensorRT会对模型进行图融合、精度量化、算子优化等一系列操作，最终生成针对特定GPU硬件高度优化的推理引擎。转换后，模型的推理延迟（GPU耗时）降低了5-10倍。