从用户的角度看，上述的这些工作是自动完成的。这要归功于元数据交换技术 —— EDID 和 InfoFrames 。
图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。
目前大多数人都关注点都在超分辨率技术上，为何不Pick一下帧率上采样呢？
继上半年分享的『基于Transformer的通用视觉架构：Swin-Transformer带来多任务大范围性能提升』、『Swin Transformer为主干，清华等提出MoBY自监督学习方法，代码已开源』，Swin Transformer 惊艳所有人之后，MSRA 开源 〖Video Swin Transformer〗，效果如何？
文章：CONSTRAINED BUNDLE ADJUSTMENT FOR STRUCTURE FROM MOTION USING UNCALIBRATED MULTI-CAMERA SYSTEMS
代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。
原作：Robert Hunt（FormDs创始人） 李林 问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 打游戏和看人打游戏，都是一种乐趣。 最近，吃鸡主播约战的事情峰回路转，最终还是没能上演
在本文中，作者提出了VideoCLIP，这是一种不需要下游任务的任何标签，用于预训练零样本视频和文本理解模型的对比学习方法。VideoCLIP通过对比时间重叠的正视频文本对 和最近邻检索的负样本对 ，训练视频和文本的Transformer。
论文作者：Ranjay Krishna, Kenji Hata,Frederic Ren, Li Fei-Fei, Juan Carlos Niebles StanfordUniversity 编译 | Shawn 编辑 | 鸽子 今早，营长刚一起床，手机大屏幕上惊现李飞飞的新推文： 立即打开推文： 大意为：我的学生最近的论文被TechCrunch网站选为“计算机视觉最前沿的十篇论文”之一，我真是为它们感到骄傲。继Imagenet后，计算机视觉仍然在不断突破我们的想象力。 既然是大神李飞飞的得
回顾 在上一篇GPUImage详细解析（八）视频合并混音介绍了如何使用GPUImage进行视频的合并，以及混音。这次使用AVFoundation框架来实现这个功能。 概念 AVPlayer 视频播放类，本身不显示视频，需创建一个AVPlayerLayer层，添加到视图 AVAssetTrack 资源轨道，包括音频轨道和视频轨道 AVAsset 媒体信息 AVURLAsset 根据URL路径创建的媒体信息 AVPlayerItem媒体资源管理对象，管理视频的基本信息和状态 AVMutableVid
物体的互相遮挡在日常生活中普遍存在，严重的遮挡易带来易混淆的遮挡边界及非连续自然的物体形状，从而导致当前已有的检测及分割等的算法性能大幅下降。本文通过将图像建模为两个重叠图层，为网络引入物体间的遮挡与被遮挡关系，从而提出了一个轻量级的能有效处理遮挡的实例分割算法。
力扣上类似的问题是会员题目，你可能没办法做，但对于这种经典的算法题，掌握思路还是必要的。
这一篇均是在上一篇的基础上实现的，在上一篇写了如何批量测试VOT数据集及保存跟踪结果。并进行了简单的CLE绘制，这一篇总结一下常用的跟踪评价标准及其实现。
摄像机架设的目的，用于后台图像视频处理和分析，图像的不规则和大小不一，造成后台分析系统的准确率降低，分析模型需要针对每个摄像机进行重建，造成大量的人工浪费。这样的图像变换，在法律上很难作为有效的证据来证明前一个摄像机内某个蓝色衣服的人和后一台摄像机中蓝色衣服的人是同一个人。因为图像变换后，就可能造成错误出现。
视频产业现在处于一个十字路口，巨大的视频服务行业每年价值约 2000 亿美元。视频占互联网所有流量的 80%，这个比例还在增长。而在这 80% 的流量中，80% 是由 H.264 比特流组成的 -- 这是当今主流的视频编解码器。但 H.264 是在 2003 年实现标准化的，整整 18 年了，现在时机已经成熟，需要一个更新、更强大的编解码器来取代它。
视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。
2. 两个重叠模型模拟双pass,顺便解决透明乱序问题_魁梧的抠脚大汉-CSDN博客
近些年来，通过各种内容平台浏览视频或者是阅读文章的用户越来越多，而现有的推荐算法有时难以很好地建模用户的偏好，因此需要更准确的推荐系统模型。但已知的推荐系统（RS）的基准数据集要么是小规模的，要么是用户反馈形式非常有限。在这些数据集上评估的推荐系统模型往往缺乏实用性，难以为大规模真实场景应用提供足够的价值。
在大型无线部署情况下，漫游时一个决定用户实际使用感受的一个重要因素。但漫游跟无缝漫游又是不同的概念，很多用户都会混淆，我们看一下什么是漫游。
前几日，阿里研究团队构建了一种名为 Animate Anyone 的方法，只需要一张人物照片，再配合骨骼动画引导，就能生成自然的动画视频。不过，这项研究的源代码还没有发布。
用AI追踪公共广场上的密集的人是非常合适的，马里兰大学和北卡罗来纳大学的团队最近提出了一种新颖的行人跟踪算法DensePeds，能够通过预测动作来监控患有幽闭恐惧症群体的人，无论是从正面还是高处的摄像机镜头。
【新智元导读】近日，视频行为理解领域的ImageNet竞赛——ActivityNet Challenge 2018在CVPR 会议上落下了帷幕。来自上海交通大学计算机视觉实验室的团队（自动化系研究生林天威、苏海昇，导师赵旭副教授），获得了未修剪视频中的时序动作定位任务的冠军，以及时序动作提名任务的亚军。本文将分享该团队在两项竞赛任务中所采用的算法思路和方案。
在语言和其他认知计算研究过程中的一个重要问题是：工具使用是否与语言的句法加工共享计算过程？因为，使用工具的行为可以被认为是给运动计划增加了一个层级结构。而在语言领域，句法加工相互依赖的语言基本元素（即词），它也是一个具有层级结构的认知功能。那么语言的句法层级结构是否具有特异的神经加工机制呢？
小物体（即32×32像素以下的物体）的物体检测精度落后于大物体。为了解决这个问题，我们设计了创新的体系结构，并发布了新的数据集。尽管如此，许多数据集中的小目标数量不足以进行训练。生成对抗性网络（GAN）的出现为训练体系结构开辟了一种新的数据增强可能性，而无需为小目标注释巨大数据集这一昂贵的任务。 在本文中，我们提出了一种用于小目标检测的数据增强的完整流程，该流程将基于GAN的目标生成器与目标分割、图像修复和图像混合技术相结合，以实现高质量的合成数据。我们的流水线的主要组件是DS-GAN，这是一种基于GAN的新型架构，可以从较大的对象生成逼真的小对象。实验结果表明，我们的整体数据增强方法将最先进模型的性能提高了11.9%AP@。在UAVDT上5 s和4.7%AP@。iSAID上的5s，无论是对于小目标子集还是对于训练实例数量有限的场景。
不要误会。作为一个严肃的公众号，我们才不会收集什么奇怪的视频呢！我们批判了大量电影，造访了众多 GitHub，这次推荐给大家的内容的确包含大量视频数据，这些视频的确有那么点少儿不宜，大家看完还可以借鉴一下里面的姿势呢。
今天在整理我们的R语言可视化课程相关的资料时，发现了一个绘制韦恩图的可视化工具-「ggVennDiagram」，赶紧分享给大家~~
今天是大年初三，按照传统习俗，从这天开始，就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”，毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
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INR（Implicit Neural Representation，隐式神经表示） 通常学习坐标到值的映射以支持原始信号的隐式重建。当使用 INR 编码视频时，可以通过对各个输入视频执行模型压缩来实现视频压缩。与其他方法相比，INR 方法表现出相对较高的解码速度，但未能提供与视频压缩领域的最新技术相当的速率质量性能。这主要是由于所采用的网络架构的简单性，限制了它们的表示能力。现有的一些 INR 方法使用的卷积层或子像素卷积层在参数效率上存在问题，而基于傅立叶的位置编码在训练时间上较长且只能达到次优的重建质量。
根据”老朽“多年在中国IT业浸淫的经验，我发现无论大厂还是小厂，其算法面试说难也不难。难在于算法面试的模式都是在给定网站上做算法题，90分钟做三道。我自认个人水平在平均线以上，但通过多次尝试发现，要在90分钟内完成给定算法题非常困难，这还是在我有过多年算法训练的基础上得出的结论，特别是这些题目往往有一些很不好想到的corner case，使得你的代码很难快速通过所有测试用例，我们今天要研究的题目就属于有些特定情况不好处理的例子。此外“不难”在于，很多公司的面试算法题其特色与整个行业类似，那就是缺乏原创，中国公司90%以上的面试算法题全部来自Leetcode，因此刷完后者，甚至把后者那五百多道题”背“下来，你基本上能搞定，国内仿造hackerrank的牛X网，其题目就是这个特点。
「向传统视觉研究寻求破局之法」成为了近年来计算机视觉领域的一大趋势。将传统视觉技术与深度学习方法结合有望构建更为鲁邦的下一代视觉模型。 近日，著名计算机视觉、神经科学学者曹颖在美国科学院院刊 PNAS 上发表研究论文，基于 J.J.Gibson 的「生态光学」和微分拓扑学提出了一种新的图像分割与目标跟踪框架，对计算机视觉和生物视觉研究具有巨大的启发意义。 作者丨曹颖、Thomas Tsao 编译丨OGAI 编辑丨陈彩娴 我们所生活的世界由物体、地面和天空组成。视觉感知需要解决两个基本的问题： （1）将视觉输
如今，配备摄像头的无人机或通用无人机已经广泛地应用在农业、航空摄影、快速交付、监视等多个领域。
如果size=interval,那么就会形成tumbling-window(无重叠数据)
01 localization accuracy 更准确的bounding box，提高IOU 02 目标检测的发展 1、传统的目标检测（滑动窗口的框架） (1).滑动窗口 (2).提取特征（SIF
回顾 之前解析介绍的是GPUImage源码解析、图片模糊、视频滤镜，明白了GPUImage的强大功能，这次介绍的是两个视频的重叠，可以把两个视频文件合并，也可以把视频和录像结合在一起。 效果展示 视频
border-radius 这个 css 属性大家应该使用得非常娴熟，现实中用到的场景基本都是四个圆角一致的情况。
跨领域推荐系统（Cross domain recommender systems，CDRS）能够通过源领域的信息对目标领域进行辅助推荐，CDRS由三个基本要素构成：领域（domain），用户-项目重叠场景（user-item overlap scenarios）和推荐任务（recommendation tasks）。这篇研究的目的就是明确几种广泛使用的CDRS三要素的定义，确定它们之间的通用特征，在已明确的定义框架下对研究进行分类，根据算法类型将同类研究进行组合，阐述现存的问题，推荐CDRS未来的研究方向。为了完成这些目标，我们挑选出94篇文献进行分析并最终完成本综述。我们根据标签法对选出的文献进行分类，并且设计了一个分类坐标系。在分类坐标系中，我们发现研究类域的文献所占权重最大，为62%，研究时域的文献所占权重最小，为3%，和研究用户-项目重叠场景的文献所占权重相同。研究单目标领域推荐任务的文献占有78%，研究跨领域推荐任务的文献只有10%。在29个数据集中，MovieLens所占权重最大，为22%，Yahoo-music所占权重最小，只有1%。在7种已定义算法类别中，基于因式分解的算法占了总数的37%，基于语义分析的算法占了6%。最终，我们总结出5种不同的未来研究方向。
就当前我们的产品中有一个EasyDSS流媒体服务器和EasyDSS流媒体解决方案。对于这两个产品他们的区别到底什么呢？ 作为用户的我们应该如何选择适合自身的那款产品呢？
如今，随着时间推移，涉及图片和视频的应用程序越来越受欢迎，市场上诞生了很多应用，比如面部识别、停车场监控和癌症检测等。
前言 什么是NMS算法呢？即非极大值抑制，它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛，特别是在目标检测方面，它是目标检测的最后一道关口，不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法，都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域，邻域有两个参数可变，一是邻域的维数，二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现)，而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中，滑动窗口经提取特征，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高（是行人的概率最大），并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用，如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
李凯周，天津大学计算机科学与技术专业硕士。现担任中科视拓研发部产品总监兼研发总监，负责研发算法部署、SDK化和数据分析管理工作，主导SeetaFace2的算法发布。
Facebook确认了这起收购，不过他们没有透露进一步的消息。 最近，有消息称Facebook收购了德国计算机视觉初创公司Fayteq，而这家公司的技术可以为视频创建额外的滤镜对象，随后Facebook确认了这起收购，不过他们没有透露进一步的消息。 据了解，Facebook正在为其平台以及instagram上的stories寻求一些特别的视频滤镜创建技术，而Fayteq无疑可以为他们提供实质性的帮助。除此之外，在实时视频中添加或者移除对象，也让AR有了更多的可能性。 在之前的F8大会上，Facebook详细
Google AI和乔治亚理工学院的研究人员发布了一个学习GAN的交互式网站：GAN Lab！由TensorFlow.js 驱动，在浏览器就可以运行GAN，非常直观地了解各种GAN模型的机制，可谓是一大神器。发布后迅速获得好评。
从开始到结束，设计稿的每个版本都是很重要的，设计师需要无数次的对比，才能无数次的优化，回想那些恐怖的场景：
9月13日，腾讯视频和喜马拉雅在主题为“喜讯”的发布会上，发布了两家的联合会员计划，用户只需要花一份价格，就能得到两家的会员权益。为什么腾讯视频和喜马拉雅要一起做联合会员？回答这个问题，我们先谈一下当下火热的会员经济，或者说互联网俱乐部模式。
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