【导读】如何对时间序列进行时空建模及特征抽取,是RGB视频预测分类,动作识别,姿态估计等相关领域的研究热点。清华大学、Google AI 和斯坦福大学李飞飞团队提出了一种具有强记忆力的E3D-LSTM网络,用3D卷积代替2D卷积作为LSTM网络的基础计算操作,并加入自注意力机制,使网络能同时兼顾长时和短时信息依赖以及局部时空特征抽取。这为视频预测、动作分类等相关问题提供了新思路,是一项非常具有启发性的工作。
你可能很难理解如何为LSTM模型的输入准备序列数据。你可能经常会对如何定义LSTM模型的输入层感到困惑。也可能对如何将数字的1D或2D矩阵序列数据转换为LSTM输入层所需的3D格式存在一些困惑。 在本教程中,你将了解如何定义LSTM模型的输入层,以及如何重新调整LSTM模型加载的输入数据。 完成本教程后,你将知道: 如何定义一个LSTM输入层。 如何对一个LSTM模型的一维序列数据进行重新调整,并定义输入层。 如何为一个LSTM模型重新调整多个并行序列数据,并定义输入层。 让我们开始吧。 教程概述 本教程分
论文题目:An LSTM Approach to Temporal 3D Object Detection in LiDAR Point Clouds
miui国际版,是miui针对国外用户开发的系统,预置了全套的谷歌应用,有很多针对国外的功能优化,没有广告,没有广告,比国内miui用起来真的爽很多。但是没有root权限和小米自带的小米应用商店,需要VPN才能在手机上享受google服务。 看完了介绍,如果你决定安装miui国际版,那么往下看吧。 1、备份。备份很重要,手机设置——更多设置——备份和重置——本地备份。 2、三清。1)需要“三清”的话首先需要重启至Recovery,重启至Recovery的方法有2种:①在关机状态下,同时按住音量上+电源进入
这是ICLR2019年的一篇paper,来自于清华的王同学与李飞飞实验室的合作paper。
行为识别:行为识别(Action Recognition) 任务是从视频剪辑(2D帧序列)中识别不同的动作,其中动作可以在视频的整个持续时间内执行或不执行。行为识别似乎是图像分类任务到多个帧的扩展,然后聚合来自每帧的预测。尽管图像分类取得了很大的成功,但是视频分类和表示学习依然进展缓慢。
AI科技评论按:虽然CVPR 2017已经落下帷幕,但对精彩论文的解读还在继续。下文是宜远智能的首席科学家刘凯对此次大会收录的《结合序列学习和交叉形态卷积的3D生物医学图像分割》(Joint Sequence Learning and Cross-Modality Convolution for 3D Biomedical Segmentation)一文进行的解读。 3D医学图像的切割的背景 3D医学图像的切割是医学图像处理里一个非常重要的工作,比如脑部MRI数据、肺CT数据和X光数据等等。现在大多数的3D
使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支:分别是two-stream(双流)方法,C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释,并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recognition)。
原文地址:https://machinelearningmastery.com/timedistributed-layer-for-long-short-term-memory-networks-in-python/
How to Use the TimeDistributed Layer for Long Short-Term Memory Networks in Python 如何在Python中将TimeDistributed层用于Long Short-Term Memory Networks Long Short-Term Memory Networks或LSTM是一种流行的强大的循环神经网络(即RNN)。 对于任意的序列预测(sequence prediction )问题,配置和应用起来可能会相当困难,即使在P
论文名称:ZoomNet: Part-Aware Adaptive Zooming Neural Network for 3D Object Detection
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。 seq2seq的基础是一个LSTM编码器加上一个LSTM解码器。在机器翻译的语境中, 最常听到的是: 用一种语言造句, 编码器把它变成一个固定大小的陈述。解码器将他转换成一个句子, 可能和之前的句子长度不同。例如, “como estas?”-两个单词-将被翻译成 “how are you?
Pointer Network(为方便起见以下称为指针网络)是seq2seq模型的一个变种。他们不是把一个序列转换成另一个序列, 而是产生一系列指向输入序列元素的指针。最基础的用法是对可变长度序列或集合的元素进行排序。
4月,是不冷不热的季节,可以肆无忌惮的去游玩,可以敞开心怀去做自己想做的事情,比如科研,灵感来源于大自然,一不小心在樱花树下Get了一个新颖的想法,所以,我们要用乐观的心态去学习、科研和生活。
选自arXiv 作者:Andrea Banino等 机器之心编译 编辑:陈萍、杜伟 来自 DeepMind 的研究者提出了用于强化学习的 CoBERL 智能体,它结合了新的对比损失以及混合 LSTM-transformer 架构,可以提高处理数据效率。实验表明,CoBERL 在整个 Atari 套件、一组控制任务和具有挑战性的 3D 环境中可以不断提高性能。 近些年,多智能体强化学习取得了突破性进展,例如 DeepMind 开发的 AlphaStar 在星际争霸 II 中击败了职业星际玩家,超过了 99.8
基于图像的预测方法能够如何准确地响应云游戏系统中的用户操作?主要面临三个技术挑战:
机器之心专栏 作者:侯文轩 本文对最近被 TPAMI 接收的一篇综述文章 Human Action Recognition from Various Data Modalities: A Review(基于不同数据模态的人类动作识别综述)进行解读。 原综述文章地址:https:arxiv.org/pdf/2012.11866.pdf 1 概述 人类动作识别(Human Action Recognition, HAR)旨在理解人类的行为,并为每个行为分配一个标签。多种不同的数据形态都可以用来表示人类的动作和
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源:公众号 机器之心 授权 本文对最近被 TPAMI 接收的一篇综述文章 Human Action Recognition from Various Data Modalities: A Review(基于不同数据模态的人类动作识别综述)进行解读。 原综述文章地址:https:arxiv.org/pdf/2012.11866.pdf 1 概述 人类动作识别(Human Action Recognition, HAR)旨在理解人类的行为,并为每个行为分配一个标签。多
最近事情比较多,博客更新的有点慢了,今天更新一期,主要聊一聊通过Threejs提供的音频API实现音频的可视化效果,先看下最终实现的效果
BERT还不足以称之为知识库:无监督问答任务中BERT对事实性的知识和基于名称的推理学习能力对比
选自arXiv 作者:吴翼、吴育昕、Georgia Gkioxari、田渊栋 机器之心编译 参与:路雪、李泽南 构建虚拟 3D 环境对于强化学习研究非常重要。近日,UC Bekerley 博士生吴翼、FAIR 研究工程师吴育昕、博士后 Georgia Gkioxari 和研究科学家田渊栋共同提交了一篇论文,提出一种基于 SUNCG 数据集构建的丰富、可扩展的高效环境 House3D。研究者用连续和离散动作空间训练强化学习智能体,改善了它们在新环境中的泛化能力。该论文目前已提交至 ICLR 2018 大会。
本系列的 第一篇 中介绍到了 AudioUnit 中和系统硬件交互的 IO Unit, 以及如何使用它进行音频的采集和播放. 本文是该系列的第二篇, 将会介绍 AudioUnit 中另外 四类 非常重要的 AudioUnit: Mixing 、 Effect Unit 、 Converter Unit 以及 Generator Unit.
随着win8 beta的临近,近日微软发布了windows 8 logo认证的硬件需求规范。拥有笔记本的朋友应该都见过掌托上的win7贴纸,这就是logo认证。只有符合微软的硬件需求,才有资格贴上这一块贴纸。下面我们一起来看看win8中有哪些值得关注的硬件需求。(以下需求对于X86及arm平台同时起效)
前一篇文章详细讲解了如何评价神经网络,绘制训练过程中的loss曲线,并结合图像分类案例讲解精确率、召回率和F值的计算过程。本篇文章将分享循环神经网络LSTM RNN如何实现回归预测,通过sin曲线拟合实现如下图所示效果。本文代码量比较长,但大家还是可以学习下的。基础性文章,希望对您有所帮助!
本文目的是研究使用神经网络对视频帧进行分类的方法,特别是研究将时间信息与视频帧的空间信息一起考虑的体系结构。我们旨在证明,仅将标准卷积神经网络单独应用于视频的每个帧,对于可以捕获视频帧之间的时间模式的模型而言是一种较差的方法。
1.标题:Lookahead Optimizer: k steps forward, 1 step back
CVPR 2014 Tutorial on Emerging Topics in Human Activity Recognition
雷锋网按:本文作者Albert Haque, Michelle Guo, Adam S Miner和Li Fei-Fei。文章主要介绍了李飞飞团队的最新研究成果:一种基于机器学习的抑郁症症状严重程度测量方法,该方法使用了视频、音频和文本数据集,以及因果卷积神经网络模型,准确率超过80%。
上周分享了本文上篇,现有分词、机器学习、深度学习库Keras技术知识,下篇将详细介绍达观数据使用深度学习的分词尝试。 基于深度学习方式的分词尝试 基于上面的知识,可以考虑使用深度学习的方法进行中文分词。分词的基础思想还是使用序列标注问题,将一个句子中的每个字标记成BEMS四种label。模型整的输入是字符序列,输出是一个标注序列,因此这是一个标准的sequence to sequence问题。因为一个句子中每个字的上下文对这个字的label类型影响很大,因此考虑使用RNN模型来解决。 环境介绍 测试硬件
本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文:An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。
选自Keras Blog 作者:Francois Chollet 机器之心编译 参与:黄小天、路雪 如何在 Keras 中实现 RNN 序列到序列学习?本文中,作者将尝试对这一问题做出简短解答;本文预设你已有一些循环网络和 Keras 的使用经验。 GitHub:https://github.com/fchollet/keras/blob/master/examples/lstm_seq2seq.py 什么是序列到序列学习? 序列到序列学习(Seq2Seq)是指训练模型从而把一个域的序列(比如英语语句)转化
iOS是运行于iPhone、iPad和iPod touch设备上、最常用的移动操作系统之一。作为互联网应用的开发者、产品经理、体验设计师,都应当理解并熟悉平台的设计规范。这有利于提高我们的工作效率,保证用户良好的体验。 本文是iOS设计规范系列第6篇,介绍人机交互(User Interaction)。
ALSA 是 Advanced Linux Sound Architecture,高级Linux声音架构的简称,它在Linux操作系统上提供了音频和MIDI(Musical Instrument Digital Interface,音乐设备数字化接口)的支持。在2.6系列内核中,ALSA已经成为默认的声音子系统,用来替换2.4系列内核中的OSS(Open Sound System,开放声音系统)。
最近看到一篇博客,是时间预测问题,数据和代码的原地址在这里, https://www.jianshu.com/p/5d6d5aac4dbd
上一篇专栏文章我们介绍了基于视频的人脸表情识别的相关概念,了解了目前基于视频的人脸表情识别领域最常用的几个数据集以及经典的实现方法。本文将延续上一篇的内容,分享近几年该领域一些主流的基于深度学习的方法实现。
设备位置:让用户能够控制应用程序何时可以获得位置信息,包括应用程序何时不使用位置信息。用户可以设置应用程序无法使用位置信息,可以选择只有应用程序在运行或者在后台运行时才能使用其位置信息。
深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?
Boom 3D是适用于Windows和Mac系统的音效增强软件。它带有令人惊叹的3D环绕音效,可适用于各种类型的耳机。它还拥有31个频段的高级均衡器和多种预设音效,可带来全方位的音乐体验。
Boom 3D是适用于Mac和Windows系统的专业音效增强软件,旨在通过播放器,媒体或流媒体服务等介质,在不同类型的耳机上以3D环绕效果播放媒体内容。您无需使用昂贵的耳机或其他附加环绕音效增强器即可感受3D环绕音乐。
时隔半年多,毕设男孩终于重操旧业,回到了 LSTM进行时间序列预测和异常检测的路上。
本文就Image Segmentation Using Deep Learning: A Survey 第三章的模型进行了分析和介绍,第一第二章的基础指示可以看原文进行学习,相关知识有很多这里就不班门弄斧了。 最好是一边读原文一边看本文效果更佳原文连接 能力有限,水平一般,抱着学习的态度分享此文,有不准确的地方还请各位大佬斧正!
分别表示输入门,遗忘门、输出门, 是sigmoid 函数, 表示bias , 是在t时刻的输入、激活状态、隐藏状态。W表示权重矩阵。比如 控制遗忘门怎么从隐藏状态获取值。
在现代网页中,我们已经越来越习惯使用大量的CSS3元素,而现在的浏览器也基本都支持CSS3,所以很多时候我们不妨思考一下是否可以用纯CSS3制作一些有趣或者实用的网页。本文要分享8个超炫酷的纯CSS3动画,有几个非常经典,比如大象走路的那个,如果你对CSS3感兴趣,赶紧来看看吧。
选自Medium 作者:Piotr Tempczyk 机器之心编译 参与:陈韵竹、刘晓坤 在卷积神经网络领域中有许多可视化方面的研究,但是对于 LSTM 却没有足够的类似工具。LSTM 网络的可视化能带来很有意思的结果,由于其包含时间相关性,我们除了可以在可视化图像的空间维度上探索数据之间的关联,还可以在时间维度上探索关联的稳健性。 GitHub 地址:https://github.com/asap-report/lstm-visualisation 数据集地址https://archive.ics.uci
Boom 3D是一款非常不错的3D环绕音效软件,可为音乐文件追加事实特效,让你有一种歌手就在你眼前一样的错觉。Boom 3D作为一款专业的音效增强软件,在家听线上演唱会,能够在极大程度还原音乐的现场感。
原文:Optimizing Recurrent Neural Networks in cuDNN 5 作者:Jeremy Appleyard 翻译:赵屹华 审校:刘翔宇 责编:周建丁(zhoujd@csdn.net) 在GTC2016大会上,NVIDIA发布了最新版本的深度学习开发包,其中包括了cuDNN 5。第五代cuDNN引入了新的特性,提升了性能,并且支持最新一代的NVIDIA Tesla P100 GPU。cuDNN的新特性包括: 使用Winograd卷积算法,计算前向、后向卷积速度更快; 支
paper地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf
毕设临近截止,故写一篇心得以供新手学习,理论在知乎上有很多介绍的不错的文章,这里强烈推荐微信公众号:AI蜗牛车,这位东南老哥写了时空预测系列文章,能够帮助了解时空领域模型的演变,同时也向他请教了一些训练技巧。 我的本科毕设大概是这样的:先计算某个区域的风险,计算得到一段时间的风险矩阵,这里用的是自己的模型去计算的,数据如何生成,本文不做赘述,主要讲解如果通过每个时刻下的矩阵数据去预测未来的矩阵。
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