视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...一种有效的方法是将两个或更多的图像堆叠在一起，或者像LSTM或Transformer那样连续地堆叠。另一个是计算光流，我决定用它。 什么是光流？...它基本上是一种为每个像素计算矢量的方法，告诉你两幅图像之间的相对运动。有一个很棒的computerphile视频：https://www.youtube.com/watch?...如果你想象光流图像它会是这样的： ? 训练 记住我们训练的目的： 光流→模型→车速估计 我选择的模型是EfficientNet。我非常喜欢它，因为它的可扩展性。...我总是从B0开始，然后放大到B3，因为我的GPU只有6 GB内存。经过训练，我得到如下结果(loss为均方误差)： ? 训练损失 ? 验证损失 很好，看起来一切都很正常！
有时，在一些特殊场景中，我们需要访问视频时，需要预先通过PHP做一些校验，校验通过后，才允许将视频数据输出给浏览器。...下面这段代码实现了用PHP从本地提取视频文件，并通过header函数以字节的方式向浏览器输出视频数据流。 <?...file_exists($file_name)) { echo "文件不存在"; exit(); } //判断文件大小 $file_size = filesize($file_name...'); //返回文件大小 header('Accept-Length: ' ....$file_size); //弹出客户端对话框，对应的文件名 header('Content-Disposition: attachment; filename=' .
作者：Sharif Elfouly 编译：ronghuaiyang 导读 使用光流 + CNN的方法来预测车辆的速度，用PyTorch实现，有代码。...视频中的样本图像 训练视频的标签是a .txt文件，其中每一行对应于特定帧的速度。 方法 这个问题最有趣的地方是你的神经网络输入会是什么样子。仅从一个静态图像计算速度是不可能的。...它基本上是一种为每个像素计算矢量的方法，告诉你两幅图像之间的相对运动。有一个很棒的computerphile视频：https://www.youtube.com/watch?...如果你想象光流图像它会是这样的： ? 训练 记住我们训练的目的： 光流→模型→车速估计 我选择的模型是EfficientNet。我非常喜欢它，因为它的可扩展性。...我总是从B0开始，然后放大到B3，因为我的GPU只有6 GB内存。经过训练，我得到如下结果(loss为均方误差)： ? 训练损失 ? 验证损失 很好，看起来一切都很正常！
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...） 后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy...”就可以了 将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” 同理如果我们在使用ModelBuilder的时候，如果数据类型不对，应该也都可以使用计算值工具来进行转换...（计算值工具里面的数据类型还挺多的） 之后就很简单了，输出文件名称用行内变量替换为像元大小的值，直接运行工具就好了 顺手我将这个模型做成了一个工具，因为我的gis版本为arcgis10.6的，低版本的可能会出现不兼容...例如，如果起初值为 10，终止值为 100，每次增加的量为10进行递增，则迭代会一直递增到值 100。 则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
本文主要介绍的内容是一种基于ArcGIS ModelBuilder输出不同像元大小的批量重采样方法 刚开始我的思路是使用For循环然后加重采样工具进行输出，结果输出的图像都是一个像元大小的（以下模型为错误演示...后来经过思考发现，重采样工具的输出像元大小数据类型为“像元大小xy”，而For循环输出的数据类型为值 ? ?...所以只要再在这个模型里面添加一个“计算值”工具就可以吧for循环输出的值转化为“像元大小xy”就可以了 ?...将值作为表达式添加到“计算值”工具中，然后再将计算值工具所输出的value数据类型设为“像元大小xy” ? ?...则会输出像元大小为10,20,30,40，…100的栅格数据
说一下 AVAsset 的三个属性/方法： 1、commonMetadata 这个属性从Common键空间获取元数据，这个属性会返回以一个包含所有可用元数据的数组 2、availableMetadataFormats...按照书中的描述这样的写法获取到的 Key 是整型数据，而我们获取到的是上面的输出，其实在最上面的描述信息中可以看到上面是有Key 这个属性的，这点暂时我也没明白，但事实是按照我们上面的输出日志我们的确是不能理解...这一章最后说的居然是 AVAssetExportSession ---- AVAssetExportSession 这个我们再前面说过，在前面拍摄完视频之后我们就利用这个 AVAssetExportSession...方法导出了，导出的数据会在改方法的Block中回调 5、最后就是在回调的block中根据AVAssetExportSession对象的status属性去判断压缩是否成功，进而进行自己想要的操作...self.videoPath]; float dataSize = (float)data.length/1024/1024; NSLog(@"视频压缩后大小
相关，AVAssetExportSession可以以指定导出预设所描述的形式从现有AVAsset的内容创建新的定时媒体资源。...AVAssetExportSession 方法 初始化方法 /* asset: 用于导出的AVAsset对象。 presetName: NSString，指定导出的预设模板的名称。...(asset: AVAsset, presetName: String) 其中presetName为以下类型： //下面这些export选项可用于生成视频大小适合设备的视频文件。...export不会从较小的尺寸缩放较大尺寸的视频。视频将使用H.264压缩和音频将使用AAC进行压缩。...，默认输出格式为MP4 /* typealias TailoringVideoBlock = (URL?)
前言 很多时候我们需要把一些图片、音频、视频上传到服务器，于是就有了文件压缩这个问题了,这篇文章就小结一下具体的文件压缩实现吧。...** 在Iphone上有两种读取图片数据的简单方法 **UIImageJPEGRepresentation和UIImagePNGRepresentation.** UIImageJPEGRepresentation...(size); // 绘制改变大小的图片 [image drawInRect:CGRectMake(0, 0, size.width, size.height)]; // 从当前context...Snip20161207_2.png #include "lame.h" //经过转化，音频文件的大小得到了很大的压缩 //这里的转化，隐藏了两个参数 ：原始路径cafPathStr 输出路径...：文件不存在"); } return 0; } 视频压缩 以2s为例 未经压缩的视频大小有 8968k 而经过压缩的视频长度有 240k，俩者差了 40多倍 # iOS录制的视频是mov
《从4万行代码降到1.8万，腾讯视频竟然用DDD做架构重构？》中，我们详细拆解了 DDD 的理论发展和实际落地过程中的量化评估方案，为大家深入浅出地揭开了 DDD 的神秘面纱。...把大型系统从逻辑上切分成若干层，分而治之。 把大型系统提炼为一个抽象结构，例如，冯诺依曼计算机=IO+CPU+Memory。...战略精炼：对核心域进一步萃取，过滤掉不必要的杂质，使得其方向更清晰，内容更准确、内核更精干。...案例分析 案例：腾讯视频会员技术架构 通过隐喻与分层两个手法，可以很快看清腾讯视频会员技术架构： 隐喻：支撑域+核心域+通用域 分层：表示层+应用层+设施层 还是视频会员技术架构的例子，只是换了几个不同的视角来看...我从12年开始接触领域驱动设计，到现在已经十年了，对 DDD 的理解也经历了一个禅宗式的参悟的过程：参禅之初，看山是山，看水是水；禅有悟时，看山不是山，看水不是水；禅中彻悟，看山仍然山，看水仍然是水。
问题 对视频进行压缩并输出 解决方案 /// 压缩视频文件 -(void)videoCompressionWithUrl:(NSURL *)url finish...AVAsset *asset = [AVAsset assetWithURL:destUrl]; //创建视频资源导出会话 AVAssetExportSession *session...//创建导出视频的URL NSString *resultPath = [docuPath stringByAppendingPathComponent:[NSString stringWithFormat...* resultData = [NSData dataWithContentsOfURL:[NSURL URLWithString:resultPath]]; NSLog(@"压缩后的视频长度...:%d MB",resultData.length/1024/1024); #endif NSLog(@"压缩后的视频地址为 %@",resultPath); if (
具体的在下面@discussion部分有讨论，我们再总结一下它三个值分别代表的含义 // AVLayerVideoGravityResizeAspect 会在承载层的范围内缩放视频的大小来保持视频的原始比例宽高...AVAssetExportSession ---- 我们先看看在我们的Demo里面我们使用到的关于AVAssetExportSession的代码，我们在这里使用它的时候只是利用它进行了一下视频的压缩...： #pragma mark -- #pragma mark -- 视频压缩方法 -(void)compressVideoWithFileUrl:(NSURL *)fileUrl{ /...也要注意这一点 */ // 压缩后的视频的方法命名 NSDateFormatter * formatter = [[NSDateFormatter alloc]init];...self.videoPath]; float dataSize = (float)data.length/1024/1024; NSLog(@"视频压缩后大小
的人有 1万6千多人 下面有一个需求，想找到 G 大小开头的，中间是字母的 结尾是 i 的 firstname 下面的语句应该能满足你的需求 select * from employees where...写法有些怪异但如果按照平时的查询的方法，会将他们一股脑的都查询出来 select * from employees where first_name = 'georgi'; 我们使用上面的语句来查询...，结果可想而知，会不区分大小写来将所有的Georgi gEORGI 都查出来 其实在早期的MYSQL 的版本 5.X 之前 正则表达式是可以区分大小写的 但现在的版本是不能区分的。...如何让目前的正则表达式能区分出大小写 我们可以在 你要查询的字段名前加上 binary 然后匹配正常的正则，你就可以查到你要查的数据了，请见上图 那么问题来了，题目说扯到大小写敏感，你上面那个能算是扯到大小写敏感吗...，如果我不用正则表达式，或者我不愿意在字段前面加binary ，你怎么解决我大小写敏感的问题。
【导读】近日，针对视频中场景复杂、人物众多等困难挑战，来自Facebook、CMU和达特茅斯学院的研究人员提出了一种新颖的基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计方法。...其方法是一种轻量级的两阶段建模方式：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上。另外，本文还对Mask R-CNN进行了3D扩展。...基于最新的人体检测和视频理解方面的进展，文章提出了一种极度轻量化和高效的两阶段方法：先对单帧或者短片段进行关键点估计，后续使用轻量级的跟踪方法来生成关键点的预测并链接到整个视频上；对于帧层次（frame-level...大部分现有的视频姿态估计方法使用了手工设计的图模型或者整数规划优化，通过计算整个时间的预测来进行基于帧的关键点预测。...这些 tubes被用来从3D feature blob中提取区域特征，其使用了一个时空的RoIAlign机制。
有了这些混合的参数之后，可以通过自定义的 Compositor 来混合对应的图像帧。 整体工作流如图所示，接受指令，把原视频帧通过合成器，生成合成后的帧，输出给播放器或者导出器。...让我们聚焦到合成器，我们有多个原始帧，需要处理并输出新的一帧。...因此，我们需要有一个对象可以解析这几个描述对象，并用AVFoundation 的方法生成AVPlayerItem 与AVAssetExportSession。...从图中能看到VideoRenderLayer1和VideoRenderLayer5共用的一个视频轨道，这是因为苹果对视频轨道有限制，我们需要尽量的重用，每条视频轨道对应一个解码器，当解码器数量超出系统限制时...添加音频轨道的第二步，将AudioRenderLayer视频轨道添加到AVComposition中，对于RenderLayer的Source包含音频轨道的AudioRenderLayer，从Source
搜索方法采用的是典型的one-shot model 的方法。 ? cell-based的architecture鲁棒性分析 ?...当我们从stand-alone转向one-shot model时，虽然最佳模型的准确性仅下降5 - 10个百分点，但前景较差的架构的准确性下降了60个百分点。...作者认为神经网络架构搜索能够找到哪些操作是有效的，如果这些有效操作存在于模型中，那么就可以预测这些架构的准确率很高，如果他们不存在模型中，所以就预测他们的准确率很低。...，所以Tree-lstm的输入是前一个lstm的输出，Tree-lstm的输出是后一个lstm的输入。...从结构可以看出来，和人工设计的网络结构不同，这些网络结构有时会经历很多个非线性激活层。
资源导出会话:是一个通过资源文件对象去创建一个指定预设的输出的转码内容会话 AVAssetImageGenerator用于截取视频某帧的画面 AVAssetReader从资源读取音视频数据 AVAssetReaderOutput...读取资源文件输出类 AVAssetResourceLoader资源文件的加载器会从AVURLAsset和代理方法得到加载的内容 AVAssetTrack资源的分轨 AVAssetTrackGroup这里面封装了一组资源的分轨...AVCaptureDevice硬件捕获设备类 AVCaptureInput从硬件捕获设备获得输入的数据 AVCaptureOutput获得输出的数据 AVCaptureSession用于调配音视频输入与输出之间的数据流...AVCaptureVideoPreviewLayer捕获的视频数据的预览图层 AVMetadataObject音视频元数据是一个基类里面包含面部检测的元数据和二维码的元数据 AVPlayer音视频播放器...AVPlayerItem音视频播放的元素 AVPlayerItemMediaDataCollector音视频播放器元素媒体数据收集器 AVPlayerItemOutput播放器元素输出类 AVPlayerItemTrack
机器之心发布 作者：Yifei Huang（黄逸飞）、Minjie Cai（蔡敏捷）、Zhenqiang Li（李振强）、Yoichi Sato（佐藤洋一） 准确估计第一人称视频中人的注视点能够帮助计算机更好地预测人的关注区域...近日，来自东京大学和湖南大学的研究者们提出了一个全新的视角和方法对这一问题进行建模，新的方法在第一人称视频的注视点估计任务上大大超出了已有方法的性能。...本文致力于提出一个有效的方法来实现对第一人称视频注视点的准确估计。...传统方法通常将这一问题构建成一个视觉显著性（visual saliency）的估计问题，通过自下而上（bottom-up）的方法框架从输入图像或视频中提取自定义的（例如手的位置）或可学习的视觉特征（例如卷积神经网络...结论 本文提出了一个能够准确预测第一人称视频中的注视点的新方法。作者创新性地提出了一个注意转移模型，该模型通过挖掘视频中注视点的上下文时序信息，来对人在完成特定任务时所关注的物体的时序关系进行建模。
【导读】近日，针对基于视频的行人再识别中局部噪声大、数据集质量低的问题，来自商汤科技（SenseTime）、中国香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集...为此，这篇文章提出了一种新颖的基于区域的质量估计网络（RQEN），其使用一种巧妙的训练方法，能够提取不同帧之间的互补的区域信息，从而更好地进行训练。...其目的是削弱质量差的图像区域的影响，同时利用序列中的互补信息。该方法使用端到端（end-to-end）训练使网络能够估计图像不同区域的信息的有效性。...提出联合训练多级特征的工作流程，使基于区域的质量预测器能够在iLIDS-VID和PRID 2011上对区域质量进行适当估计，从而实现基于视频的行人再识别。...分数从[0 -1]分别映射到不同的颜色（蓝色-红色） ▌结论 本文针对基于视频的行人再识别问题，提出一种基于区域的质量估计网络（RQEN）。
相比 AVAssetExportSession AVAssetReader + AVAssetWriter 可以有更细粒度的配置，比如我们可以将 CMSampleBuffer 经过特效处理后写入文件...另外，Core Media 也为我们提供了很多实用的工具方法 CMTimeRangeEqual (CMTimeRange range1,CMTimeRnage range2) 比较 range1 与 range2...与系统相机 UI 产生不同的结果，例如 RAW 格式的照片，深度图或需要自定义视频元数据 从采集设备 (Capture device) 实时获取视频像素或音频数据。...输出是从输入中获取媒体数据，例如写入磁盘文件并产生一个电影文件。 ?...AVCapturePhotoOutput 相机照片输出，可以从相机中捕获一张照片。
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