该模型由两个网络组成，这两个网络在对抗性过程中训练，其中一个网络（生成器）迭代生成假图像，另一个网络在真图像和假图像之间进行区分。因此，对抗性损失迫使生成的图像原则上与真实图像无法区分。 ...使用这种架构，我们的目标是训练G生成以HR样本为条件的SLR样本。为了实现这一点，为对抗性损失选择的目标函数是铰链损失[39]： 其中 是LR子集分布， 是要通过替代优化学习的生成器分布。...对抗性损失 基于鉴别器的概率定义为： 其中 是HR子集，z是噪声向量。对抗性损失是以不成对的方式计算的，使用LR子集使SLR目标被真实世界的伪影污染。...参考值是通过在LR训练子集（蓝条）上训练的模型获得的。 图7中的FID值使用Inception-v3[44]中的最终平均池特征进行测量。与LR测试子集相比，LR训练对象的参考值为27.62。...从通过双线性插值重新缩放对象的数据扩充到DS-GAN生成的合成对象的改进分别为3.6%AP 和8.2% 在FPN中，3.7% 和9.3% 在STDnet中为5秒，在[.5，.95]秒时为7.7%
模型结构 图1 整体结构 CAVSR 模型的整体框架如上图：从比特流元数据中提取帧类型、运动向量和残差映射。这些额外的信息将被压缩编码器处理以对当前帧的特征进行上采样。...对于帧类型分支，为每个帧类型分配一个向量，并使用令牌嵌入来表示该信息。对于帧内容分支，从视频编解码器解码的帧被馈送到几个卷积层。...将来自帧内容分支的特征映射和来自帧类型分支的令牌嵌入组合为该帧的压缩表示，记为Ct。...为方便起见，根据压缩量对每种帧类型{I, P, B}定义分数 Qf ={0,1,2}，对不同压缩系数定义另一个分数 Qc = CRF 值。...元数据辅助传播 由于 B 帧中的内容被严重压缩，为该帧计算的隐藏状态可能比其他帧包含更少的信息，因此随着时间的推移，在传播过程中导致性能下降。
；平方根采样是实例平衡采样的一种变体，其中每个类别的采样概率与相应类别中样本大小的平方根有关；渐进平衡采样在实例平衡采样和类别平衡采样之间进行渐进插值。...2.7 VideoLT VideoLT [8] 试图解决不平衡视频识别问题，引入了一种新的 FrameStack 方法，该方法进行帧级采样以重新平衡类分布。...具体来说，FrameStack 在训练时会根据运行模型的性能动态调整不同类的采样率，使其可以从尾部类（通常运行性能较低）中采样更多的视频帧，从头类中采样更少的帧。...此外，五元组损失中的每个数据批次包含来自不同类别的相同数量的样本，用于类别重平衡。...为了解决类增量学习过程中的灾难性遗忘，LST 开发了一种类平衡的数据回复/采样策略，该策略为知识蒸馏保持相对平衡的样本集。
据最新放榜结果，该论文已被ECCV 2022接受。 精准锁定发声物 听觉和视觉是人类感知世界中最重要的两个传感器。生活里，声音信号和视觉信号往往是互补的。...△ AVS 任务与 SSL 任务的比较 视听分割“迎难而上”，提出要准确分割出视频帧中正在发声的物体全貌—— 即以音频为指导信号，确定分割哪个物体，并得到其完整的像素级掩码图。...单声源子集包含23类，共4932个视频，包含婴儿、猫狗、吉他、赛车、除草机等与日常生活息息相关的发声物。 △AVSBench单源子集的数据分布 多声源子集则包含了424个视频。...结合难易情况，单声源子集在半监督条件下进行，多声源子集则以全监督条件进行。 研究人员对AVSBench里的每个视频等间隔采样5帧，然后人工对发声体进行像素级标注。...对于单声源子集，仅标注采样的第一张视频帧；对于多声源子集，5帧图像都被标注——这就是所谓的半监督和全监督。
1 AI视频修复新玩法 这项AI处理方法来自密歇根大学的一位华人博士后的最新研究。该方法基于视觉技术可一键调整视频中的天空背景和天气转换。...其中，编码器的目的是学习下采样输入图像的中间特征表示。解码器被用来训练和预测粗糙的天空。优化模块同时接收粗糙的天空蒙版和高分辨率输入，并生成一个高精度的天空蒙版。...3 实验结果 研究人员采用了天空电视台上的一个数据集。该数据集基于AED20K数据集构建而成，包括多个子集，其中每个子集对应于使用不同方法创建真实的填空遮罩。...第一行为两个原始的输入帧；第三行为CycleGAN结果 在定性比较上，PI和NIQE的得分值越低越好。 可以看出，该方法在定量指标和视觉质量方面都优于CycleGAN。...他说， 数据集的规模和质量是计算机视觉技术的基础，在现实场景中，即使ImageNet、MS-COCO等大规模数据集，在应用中也存在采样偏差带来的局限，而该方法对于提高深度学习模型在检测、分割、跟踪等各种视觉任务中的泛化能力具有很大的潜力
经过两阶段训练，分割模型不仅能够关注单个视频帧内的信息，也能捕捉和利用视频帧之间的时间关系。 为缓解分割模型在处理长视频时的计算负担，研究团队提出了帧采样的推理方案。...在采样过程中，使用间隔采样的方式，以确保每个子集都覆盖视频的全局时间上下文，实现语言信息与视频信息的充分交互。...输入视频和描述目标对象的文本，方案首先将视频帧进行间隔采样，得到视频子集（图中以两个子集为例，分别使用绿色和蓝色框标识）。推理过程中，每个子集被独立分割，对结果进行拼接后得到最终的目标分割输出。...实验结果 该方案在MeViS测试数据上达到了0.5447 的J&F准确率，排名第一。实验结果显示，即使在包含多个同类实例和长视频的复杂场景中，该方案也能有效识别和分割目标对象。...百分比表示对应视频帧在视频中的位置。黄色和绿色的掩码，分别来自黄色和绿色文字引导的视频分割。
RVOS 的输入为帧序列 ，其中 ；文本查询为 ，这里t_i是文本中的第i个单词；大小为 的感兴趣帧的子集为 ，目标是在每一帧 中分割对象 。 特征提取。...该研究首先使用深度时空编码器从序列 V 中的每一帧中提取特征。同时使用基于 Transformer 的文本编码器从文本查询 T 中提取语言特征。然后，将空间-时间和语言特征线性投影到共享维度 D。...最后，通过将每个分割核与其对应的帧特征进行卷积，为 生成一系列分割掩码 M，然后进行双线性上采样操作以将掩码大小调整为真实分辨率 实验 该研究在A2D-Sentences数据集上将MTTR与SOAT...按照之前的方法 [11, 24]，该研究通过在没有微调的 JHMDBSentences 上评估模型的泛化能力。该研究从每个视频中统一采样三帧，并在这些帧上评估模型。...与现有方法[24,37]相比，这些方法是在完整数据集上进行训练和评估的，尽管该研究模型在较少的数据上进行训练，并专门在一个更具挑战性的子集上进行评估，但MTTR在所有指标上都表现出了卓越的性能。
实现了两个层级的标注分布是种类/类别与实例对象分割，其中8498张为训练集，2857张为测试集。...CamVid 是来自剑桥的道路与驾驶场景图像分割数据集，图像数据来自视频帧提取，原始分辨率大小为960x720，包括32个类别。分为367张训练图像，100张验证图像，233张测试图像。...这些图像主要来自OpenSur face数据集。整个数据集的图像分辨率分布从800x500到500x800之间。...主要有50段视频序列构成，其中4219帧是训练数据，2013帧是验证数据，所有的视频数据都下采样至480P大小，像素级别的对每帧数据标注四个类别，分别是人、动物、车辆、对象。...mask信息，其中通道R与G被编码成对象mask，通道B被编码成实例mask。
其手段是构建一个预测，并将其中当前数据中减去。...参考帧是先前就编码好的一个帧，在时间维上，参考帧可以在过去或者未来。参考帧中以当前宏块为中心的区域被搜索，寻找最佳匹配。 最佳匹配的照度、色差采样，被从当前宏块中减去，这样就产生了一个残余宏块。...09 宏块的运动补偿和预测 某些情况下，从参考帧的插值后（非整数像素）的采样位置进行预测可能获得更佳的效果。...主要有两类量化器： 标量量化器：将输入信号中的一个采样映射为一个量化的输出值 向量量化器：将输入信号中的一组采样映射为一组量化值 重排和零编码 对于一个基于转换的图像/视频编码器，量化器的输出是一个稀疏的数组...DONB的值为当前包中以NALU解码序计第一个NALU的DON值。
行人检测误检是指将背景中的相似物预测为行人，而传统目标检测中存在多个类别，其误检是指将一个正确的目标错误地预测为另一个目标。...其中标注了350 000个矩形框，2300个行人，超过70%的行人至少在一帧内出现了遮挡。...该数据集分为11个视频组set00 ~ set10，其中set00 ~ set05为训练集，根据Caltech10 × 的标准对训练集中42782张图像训练，对剩余的set06 ~ set10中4024...CityPersons数据集是基于语义分割Cityscapes数据集的一个行人检测数据集，其数据是从德国的18个城市，在三个不同的季节和不同的天气条件下收集的。...其中，漏检率是指正样本被模型预测为负样本的数目与所有正样本数目的比例；每帧图像误检率(FPPI)是指负样本被模型预测为正样本的数目与所有样本的比例；对数平均漏检率是MR-FPPI曲线在对数空间 内均匀分布的九个点的平均值
相反，文本在语义上最类似于视频的子区域，表示为帧的子集。根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此多个同等有效的文本可以匹配特定的视频。 图1展示了来自MSR-VTT数据集的示例视频帧。...相反，文本在语义上与我们定义为帧子集的视频的某些子区域最为相似。因此，文本不可知聚合方案（平均池化、自注意力或LSTM）可能会对输入文本中未描述的虚假信息进行编码。...核心机制是在文本和视频帧之间调整scaled dot product attention。以这些帧为条件，生成一个视频嵌入，学习捕获给定文本中描述的语义最相似的视频子区域。...其中，结果输出是以文本t为条件的聚合视频嵌入。...因此，文本可以通过点积注意中的参数推理来关注其语义最相似的帧。最终文本条件池化定义为： 其中FC是一个全连接的网络。 Loss 作者使用由N个文本和视频对组成的数据集D来训练模型。
该方法在单独的训练集和测试集以及合成数据上进行了评估。我们的方法比可比较的解决方案性能更好，同时需要更少的30%的标定帧。...然而，姿态对失真参数估计或一般相机相对标定板的姿态影响迄今尚未被考虑。 ---- 另一个方面是标定数据的质量和数量。...此外，如图5b所示，IOD的减少适用于平衡校准质量和所需的校准帧的数量。 5.2 真实数据 图片 图片 我们使用了第2.2节中描述的模式，该模式为OpenCV和我们的方法提供了每帧40个测量值。...然而，目前还不清楚该解决方案是使用最小的帧量，还是有可能在达到相同的校准错误的同时使用帧的子集。 因此，我们进一步测试了我们的校准结果的紧致性。...使值最小化的帧被合并到关键帧集中。在步骤2中继续。 如果不能进一步减少或所有帧都已被使用，则终止。 在保持相同估计误差的情况下，贪婪最优解需要75%的帧，同时（见表1）。
“从绿叶中穿透的阳光” 来自 Unsplash 的 Jeremy Bishop 决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。...““如果是，我会带一把雨伞” 当我们为了分类变量而训练数据集时，决策树的主要理念是依据确定的特征值把数据分成更小的数据集直到特征变量全部归为一类。...比如：一个宠物的重量大于15磅，我们会确定这是只狗，至少对于这个简单的数据集来说是这样，但是如果重量小于15磅我们的的子集将会再次分支，其中包含由两只猫所构成的分支和一条狗所构成的分支，直到每个分支中只剩下一类元素...，这些都是有效的方法，但是随机森林通过 boostrapping 生成了很多新数据集（比如：对源数据帧的拷贝进行采样）；它拟合了树的每一个新的数据帧并且通过均值进行预测森林中的所有树。...作为替代的Ada Boost可以自学习，是适应性非常强的树，通过调整不正确的分类实例而永远使用相同的数据帧。 想要继续查看该篇文章更多代码、链接和参考文献？
在FOM中，作者随机选择并打乱视频帧的一个子集，并训练模型恢复它们的原始顺序。大量的消融研究表明，VSM和FOM在视频+语言预训练中都起着关键作用。...Temporal Transformer 在从跨模态Transformer的输出中收集了所有的视觉帧嵌入后，作者使用另一个Transformer作为时间Attention，从视频片段的全局上下文中学习上下文化的视频嵌入...目标是通过周围单词和与句子对齐的视觉帧来预测这些mask单词，损失函数为最小化预测负对数可能性： 其中，θ表示可训练的参数。每对都从训练集D中采样。...最终目标是将NCE损失最小化： 3.2.3 Video-Subtitle Matching VSM的输入包括：(1)从所有字幕句子中采样的查询；(2)整个视频片段；(3)视频片段的剩余字幕句子。...对于每对正对，作者将或替换为同一mini-batch中的另一个样本，以构建两组负对：和。训练损失可以表示为： 其中，δ是margin超参数。最后的损失是，其中λ1和λ2是平衡这两项的超参数。
论文还包含了一个精心策划的开源数据集组合:LAION-5B的2.3B子集，其中文本为英语+ HD-VILA-100M的10M子集+ WebVid-10M 使这篇论文现在已经成为一篇基础论文，后来被许多新方法引用和比较...该模型从基于像素的视频扩散模型(vdm)开始，创建与文本提示密切相关的低分辨率视频。然后采用基于潜在的vdm将低分辨率输出升级为高分辨率视频。...模型的结构非常简单，没有帧插值或上采样，与VideoCrafterV1和其他T2V ldm类似的架构，结合了从SD 2.1初始化权重的空间模块和初始化为零的时间模块。 首先训练一个的视频模型。...该模型由一次生成所有帧的基本模型(STUnet)和具有时间感知的空间超分辨率(SSR)模型组成（没有帧插值），主要的是时空u网络(STUnet)。...这包括在文本到图像架构中交错的时间块，以及插入时间上采样和下采样模块 另一个明显的特点是它重新思考级联模型。
作为计算机视觉研究人员，我们有兴趣探索自我驾驶的感知算法的前沿，使其更安全。为了设计和测试潜在的算法，研究者希望利用来自真实驾驶平台收集的数据中的所有信息。...视频是从美国不同的地点收集的，如上图所示。数据库涵盖了不同的天气条件，包括晴天，阴天和雨天，包括白天和夜间的不同时间。下表是当前数据集与以前的相比较，这表明我们的数据集更大，更多样化。 ?...注释概述 道路物体检测 研究者为所有100,000个关键帧中通常出现在道路上的对象标记对象边界框，以了解对象的分布和位置。下面的条形图显示了对象数量。还有其他方法可以在注释中使用统计信息。...例如，我们可以比较不同天气条件或不同类型场景下的物体数量。该图表还显示了数据集中出现的多种对象，以及数据集的规模，即超过100万辆汽车。这些是具有不同外观和情境的独特对象。 ?...最后，我们用全帧实例分割标记10K图像的一个子集。我们的标记集合与Cityscapes中的训练注释兼容，以便于研究数据集之间的域转换。 ?
利用这一点，作者在较小的高质量数据集上微调基础模型，用于高分辨率下游任务，如文本到视频和图像到视频，其中作者从单个条件反射图像中预测一系列帧。人类偏好研究显示，本文的模型优于先进的图像到视频模型。...具体而言，作者使用了三个数据子集，其中相机运动被归类为"水平移动"、"缩放"和"静止"。 图 5 多视角生成 为了同时获取对象的多个新视角，作者在多视角数据集上微调了图像到视频的SVD模型。...数据集： 作者在两个数据集上微调了SVD模型，其中SVD模型接收一张单独的图像并输出一系列的多视角图像：(i) Obja verse的一个子集，包含了来自原始数据集的150k个经筛选和CC许可的合成3D...对于每个对象，使用随机采样的HDRI环境贴图和仰角在[-5°，30°]之间渲染了21帧的360°轨道视频。...在一个未见过的测试数据集上评估生成的模型，该测试数据集由来自Google扫描对象（GSO）数据集的50个样本对象组成。以及(ii) MVImgNet，其中包含了随意拍摄的一般家用物品的多视角视频。
而视频数据则受到更多限制（一般是以人类为中心的活动），但它们却是时态数据的宝贵来源。 3D合成对象的渲染多样性最低，但可以提供有关3D结构行为的宝贵提示。...16帧的视觉序列，是通过以三个不同步长(10、20和30) 对视频进行机采样而形成的。 此外，研究人员利用了来自0bjaverse数据集的合成3D物体，生成了以物体为中心的多视角序列。...其中使用了f=16的下采样因子和8192大小的代码本。...这意味着对于一个大小为256×256的图像，研究人员的VQGAN的tokenizer产生16×16=256个token，其中每个token可以取8192个不同的值。...下图展示了从Kinetics-700验证集序列中提示的几个下一帧预测示例。 在顶部示例中，7帧提示（蓝色边框）后跟着预测的帧（红色边框）。
因此，关键点的光流被定义为最后一个关键帧中关键点的坐标与当前帧中相同关键点的坐标之间的2D欧氏距离（以像素为单位）。...图2: (a) 从EuRoC Machine Hall (MH) 02数据集中选择的关键帧示例，相对于上一个关键帧的中位匹配距离（MMD）为105.74像素。...虽然IMU参考系统中的角速度和加速度测量作为单独的观测值具有价值，但通过传感器融合算法将它们进行集成可提高IMU机体框架方向的估计准确性，而不仅仅是通过陀螺仪数据进行集成得到的估计。...EuRoC Machine Hall数据集的五个子集的示例帧和总帧数 实验 COLMAP-SLAM的准确性已在EuRoC Machine Hall数据集上进行了测试，该数据集由作者根据难度递增分为五个子集...单目SLAM的准确性评估 首次测试是针对EuRoC Machine Hall 01数据集的单目情况，测试中使用了简单的关键帧选择方法，将20 Hz的流降采样到1 Hz。
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