除了扩展 2D 卷积层之外，Tune-A-Video 的 U-Net 架构还整合了 ST-Attention（时空注意力）模块，可通过查询在之前帧中的相关位置来实现时间一致性。...Gen-1 中的架构变化相当标准，即在其残差模块中的每个 2D 空间卷积层之后添加 1D 时间卷积层，在其注意力模块中的每个 2D 空间注意力模块之后添加 1D 时间注意力模块。...因此 Video LDM 向解码器添加了额外的时间层，并使用一个用 3D 卷积构建的逐块时间判别器在视频数据进行微调，同时编码器保持不变，这样就依然还能复用预训练的 LDM。...在时间解码器微调期间，冻结的编码器会独立地处理视频中每一帧，并使用一个视频感知型判别器强制在帧之间实现在时间上一致的重建。 图 11：视频隐扩散模型中自动编码器的训练工作流程。...最后对所有 使用 DDIM 前向步骤，得到 此外，Text2Video-Zero 还换掉了预训练 SD 模型中的自注意力层，并代之以一种参考第一帧的新型跨帧注意力机制。
由于相邻帧有信息冗余，ECO从视频中采样若干帧，每帧单独用2D卷积提取特征，之后沿时间方向拼接特征，再用3D卷积捕获它们的时序关系。...由于经典光流算法很慢，因此有工作致力于使用深度神经网络计算光流。DeepFlow在不同粒度上进行聚合和匹配，FlowNet基于类似于视觉跟踪的思路使用互相关滤波综合两张图的深度特征最终生成光流。...Yagi等人提出行人位置预测任务，即根据行人历史信息，预测下一帧行人的位置。Yagi等人用1D时域卷积来融合不同帧的特征。...目标跟踪(object tracking) 给定视频第一帧中目标的位置(以包围盒的形式)，我们需要预测其他帧中该目标的包围盒。...将视频解压为能输入网络的一帧帧图像也需要不小的资源开销，Wu等人在CVPR'18提出直接利用原始视频输入，并利用视频压缩编码中的运动信息。 更大、更通用数据集。
算法介绍 该篇论文[1]是双流方法的开山之作，论文所提出的网络使用以单帧RGB作为输入的CNN来处理空间维度的信息，使用以多帧密度光流场作为输入的CNN来处理时间维度的信息，并通过多任务训练的方法将两个行为分类的数据集联合起来...算法介绍 为了同时考虑空间时间的维度特征，从2D到3D利用图像识别技术处理视频识别问题，是一个常见的联想，所以基本思路都是从2D的CNN中成熟的网络结构向时域上拓展，如AlexNet，GoogLeNet...本篇文章[2]的作者从另外一个角度，在这些成熟CNN网络之间的差异中寻找更能学习及表达特征的卷积核在设计上有什么演进，作者从inceptopn v3中获得灵感，既然1×3、3×1的2D卷积核可以替代3×...从两个方面可以规避这种问题：1)不使用光流作者为了捕捉短时、中时、长时视频，动态表达高层语义，创新了新的时域3D卷积核，并新增了时域变换层TTL来替换pooling层。...此外作者认为还有两处独特的贡献，一是在Sports-1M庞大数据集上以Scratch训练出了一个3D-CNN网络，二是可以使用有监督迁移学习的进行2D-CNN向3D-CNN的初始化，避免从Scratch
从每个帧中获得对象最佳的3D位姿后，我们可以将其视为9DoF的3D“测量”，并确定BA问题。对于静态对象，会存在以下几种误差。...2D相机对象误差：从3D测量中，我们可以将长方体的8个角投影到相机图像中。这8个点的最小边界框应与每帧的2d检测边框一致。 我们要注意到，这种2D-3D一致的假设并不总是正确。...ClusterVO的总体流程 对象提取 ClusterVO使用YOLOv3作为2D对象检测器，为每个帧中的对象提出语义2D边界框。它不对描述对象进行假定。...对象提取 MoMoSLAM使用了非常复杂但准确的3D对象提取过程。使用形状先验和关键点将2D检测提升为3D形状。首先检测车辆可区分特征上的36个有序关键点，并检测一系列基本形状的变形系数。...从2D关键点到3D形状 数据关联 点-点匹配：基于描述符特征的关键点匹配，类似于ORB-SLAM。 对象-对象匹配：本文没有明确提及，但对象与对象之间的匹配是必须的，任何2D对象跟踪方法都可以使用。
定义 背景 难点 最新论文 最新算法 数据集 1 定义 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...；还使用human detector检测人的位置框，并去除该框中的匹配点对。...对于最终预测，从整个视频中采样多个剪辑，并对他们的预测分数进行平均，以达到最终预测。 缺点：学习的时空特征没有捕捉到运动特征；由于数据集缺少多样化，学习具体的特征很困难。...本文使用的网络架构。作者用VGG-16 从视频中提取采样外观和运动帧的特征。然后使用ActionVLAD池化层在空域和时域上池化以此训练出端到端的分类loss。...然后通过标准的Softmax分类器分类到相应的行为类别 2.5.3 基于骨架方法三 本文提出了一种用于基于骨架的视频中的行为识别的深度渐进强化学习（DPRL）方法，其旨在提取最具信息性的帧并丢弃序列中的模糊帧以识别行为
转载于：猛狮无人驾驶 在自动驾驶领域，基于激光雷达 (LiDAR) 的3D物体检测和运动行为预测是一种普遍的方案。目前绝大部分关于激光雷达的物体检测算法都是基于单帧的。...(channel)，从而将每一帧表示成为一个三维张量以便使用2D卷积处理。...早期融合 (下图a) 对输入的每一帧体素表示采取1D时间卷积，空间维度共享权重，将多帧信息合并在一起。...MotionNet通过时空金字塔网络 (spatio-temporal pyramid network) 内部的2D空间卷积和1D时间卷积来实现时空信息的提取和融合，从而实现鸟瞰图上以体柱 (pillar...Any Motion Detector则提出自运动补偿层 (ego-motion compensation layer) 并结合循环2D卷积 (recurrent convolution) 来实现时序信息的高效融合
基于预测的运动场，渲染模块使用基于图像的渲染技术对输入的 RGB 图像进行动画处理，对输入图像中的编码特征进行拼接，并通过图像合成网络将这些拼接特征解码为输出帧。...要生成 t 时刻的未来帧，可以使用相应的位移图 D_t 对 I_0 中的像素进行拼接，从而生成前向 warp 图像 I_t' 。...在每个频率 f_j 上，计算所有输入样本中傅立叶系数幅度的 97^{th} 百分位数，并将该值作为傅立叶系数的第 97 个百分位数，并使用该值作为每个频率的缩放因子 s_{f_j} 。...使用从真实视频中随机抽样的起始帧和目标帧 (I_0,I_t) 联合训练特征提取器和合成网络。...图7 视频的时空 X-t 切片 与其他方法相比，本文的方法生成的帧中伪影和失真更少，相应的 2D 运动场与从相应的真实视频中估计的参考位移场最相似。
作者提出了一种通用且有效的时间偏移模块（TSM），它通过沿时间维度移动部分通道来促进相邻帧间的信息交换，同时它可以插入到2D CNN中实现零计算和零参数的时间建模，以此兼具2D卷积的高效与3D卷积的高性能...对于在线视频识别，作者也提供了在线版本的TSM（如 图1c 所示），由于在在线识别模式中，我们不能获得未来帧，因此只进行单一方向的移动。...（2）空间建模能力变差导致性能下降，由于部分通道被转移到相邻帧，当前帧不能再访问通道中包含的信息，这可能会损失2D CNN主干的空间建模能力。...为了研究数据移动的影响，作者测量了TSM模型在不同硬件设备上的推理延迟，作者移动了不同比例的通道数并测量了延迟，位移方式分为无位移、部分位移（位移1/8、1/4、1/2的通道）和全部位移，使用ResNet...给定视频 V，首先从视频中采样T帧 $F_1, ..., F_T$。帧采样后，2D CNN单独处理每个帧，并对输出logits求平均值以给出最终预测。
f-R2D: 帧层面的2D卷积网络 跟R2D不同，f-R2D中没有将整个clip的L帧当作不同的channel，而是每个frame单独的作用卷积 （原文： The same filters are applied...rMCx表示前面的5-x层为2D卷积，后面的x层为3D卷积。 R(2+1)D: 拆分3D卷积为2D卷积+1D卷积 这几年1D卷积的应用比较广，可以用来进行通道变换，拆分单个卷积核为多个卷积核等等。...这里作者提出了R(2+1)D的结构，将3D卷积改为一个2D的空间卷积和一个1D的时间卷积。...$M_i$的值实验中取为$\lfloor \frac{td^2N_{i-1}N_i}{d^2N_{i-1}+tN_i}\rfloor$，这样取是为了让R(2+1)D的参数和R3D的参数保持一致，具体计算方式就是算出两种情况下的参数个数...视频帧数据首先被缩放到128x171，然后通过随机crop112x112的区域得到clip。训练时还应用了时域上的抖动。每个卷积层后面还使用到了BN。
2D-SLAM：基于2D栅格地图，可以直接用于导航。 使用方法： 1.直接使用Ros的Move_base等方式。 2....如果想要获取真正的三维栅格地图，应该需要定位并且修改源码，找到数据在代码中的存储位置，把submap中的三维栅格地图从protobuf数据流中修改并解析出来。...回环检测因子 该方法使用的回环检测方法，应该和Lego-LOAM中的一致； 搜索当前位置15m内的最近历史位置，使用该历史位置的前后分别12个关键帧的特征，和当前匹配，构建约束。...位姿的迭代估计 计算位姿的目标函数，与LOAM中的一致，为点到线的距离（从边缘点中选点），点到面的距离（从平面点中选点），也采用协方差矩阵特征值的方式，提取边缘线和平面。...其提取的特征，是基于2D直方图。 回忆：Cartographer3D中也是提取了特征直方图，不过和此处的不一致。 此处先把空间按照xyz的坐标，分成多个cell，然后把点云的点放到cell当中。
从RGB-D序列的数据集中，每个序列分别由深度{Di}和颜色帧{Ci}以及从SLAM中自动计算的6-DoF相机位姿对齐{Ti}组成（从相机坐标映射到世界坐标），所有这些都可以用来重建的3D几何表面S。...对于训练集中给定的RGB-D序列，所提方法利用3D数据来查找2D帧之间的像素级对应关系。对于RGB-D序列的所有帧对(i,j)，将帧i的深度图Di反向投影到相机空间，并通过Ti将点转换到世界空间。...帧j的深度值类似地转换为世界空间。然后将两个帧之间的像素对应关系确定为3D世界坐标中彼此相距2厘米以内的像素对应关系（见图3）。 图3 通过几何寻找不同帧之间的对应关系，将世界空间作为中转站。...由于照明效果与视图相关，因此这些对应关系可能具有不同的颜色值，但都代表相同的3D世界位置；此外，由于视角不同，对应关系周围的区域看起来也不同。...所有实验旨在证明Pri3D学习将3D先验嵌入到2D表示中，可以提高下游任务性能 B．ScanNet 实验第一部分使用通过Pri3D学习的预训练网络权重，并对ScanNet图像上的2D语义分割、对象检测和实例分割任务进行微调
此外，我们使用一个轻量级的第二阶段来细化目标位置。 第二阶段提取被估计物体三维边界框中每个面的三维中心的点特征。...热图中的每个局部最大值(峰值)对应一个目标，置信度与峰值处的热图值成正比。 对于每一个被检测的目标，检测器从相应的峰值位置的回归图中获取所有的回归值。...此外，在训练过程中，以往基于锚的3D检测器依赖于2D Box IoU进行目标分配，这为不同类别或不同数据集选择正/负阈值带来了不必要的负担。...在我们的实现中，我们将以前帧中的点转换并合并到当前参考帧中，并通过时间差(速度)来预测当前帧和过去帧之间物体位置的差异。...注意，边界框的中心，顶部和底部的中心都投射到地图视图中的同一个点上。 因此，我们只考虑四个向外的框面和预测的目标中心。 对于每个点，我们使用双线性插值从主映射视图输出m中提取一个特征。
并使用特征匹配网络（例如SuperGlue）将它们与最后一个关键帧进行匹配，同时我们也提取线特征。...基于这些结果，我们选择关键帧，在右图像上提取特征并三角化关键帧的2D点和线，最后，进行局部束调整以优化点、线和关键帧的姿态。...在优化线程中，进行初始位姿估计和关键帧决策，如果选择了一个新的关键帧，会在其右图像上提取点特征和线特征，并利用局部地图优化其姿态。...2）匹配：大多数当前的视觉里程计（VO）和同时定位与建图（SLAM）系统使用LBD算法或跟踪样本点来匹配或跟踪线段，LBD算法从线段的局部带区域提取描述子，因此在动态光照环境中，线段检测不稳定，线段长度可能发生变化...OIVIO数据集在隧道和矿井中收集了视觉惯性数据，使用了所有九个序列的地面真实值，这些真实值由Leica TCRP1203 R300获取，平移误差的性能如表I所示。
基于这个模型结构，作者证明了视频字幕可以从更密集的采样视频帧中获得显著的增益。...这通常是通过基于Transformer的模型来解决的，该模型从提取的视频表示中学习 ，如上图所示。...具体而言，多个特征提取器，通常在图像/视频理解任务 (例如，图像分类或动作识别) 上训练，用于从密集采样的视频帧中提取2D外观特征和3D运动特征。...虽然取得了不错的结果，但这些现成的特征提取程序和下游视频字幕在数据域和任务制定方面存在差异。在这样的情况下，使用多个特征提取器进行端到端训练密集的视频帧是计算密集型的，甚至是不可行的。...与以前的方法在固定帧率下利用现成的2D/3D特征提取器不同，作者采用了能够从可变长度的视频帧序列中学习的视频Transformer，而无需针对不同帧率的专门设计。
这一挑战涉及分析从新手操作员获取的盲扫序列中提取的一系列 2D 超声帧。任务是确定最适合测量胎儿腹围的框架。除了选择最佳帧之外，还必须在与所选帧相对应的超声图像上提供腹部的二元分割掩模。...胎儿帧编号：表示识别出分割帧编号的整数，如果未识别到相关帧，则为-1。请注意，评估软件中的索引从0开始，表示有效帧编号范围为[0, 840)，-1 表示未找到相关帧。...所有三组中的椭圆注释都是通过人类读者对每个初始和最终帧进行的手动注释获得的，其中观察到了相应的结构（腹部的横向平面）和类型（最佳/次优）。中间帧上的注释是使用线性插值自动生成的。...它是通过取真实值和预测周长之间的绝对差来计算的，并通过任一值的最大值进行归一化以考虑比例，NAE 较低表明从分割Mask预测 AC 测量值的准确性较高，这对于临床适用性至关重要。...如果有最佳帧图像位置索引就对该索引图像进行腹部Mask分割，并计算椭圆周长输出结果，如果没有最佳帧图像位置索引，有次优帧图像位置索引就对该索引图像进行腹部Mask分割，并计算椭圆周长输出结果，如果最佳帧索引和次优帧索引都没有的
有了这些预测的运动场，研究人员的渲染模块使用基于图像的渲染技术，从输入的RGB图像中拾取编码特征，并通过图像合成网络将这些拾取的特征解码为输出帧。...神经随机运动纹理 运动纹理 之前的研究中，运动纹理定义了一系列时变的2D位移映射（ displacement map） 其中，每个像素坐标p，从输入图像 中的2D位移向量定义了该像素在未来时间t的位置...为了生成未来的帧It，研究人员采用深度图像基渲染技术，并执行使用预测的运动场的前向扭曲（splatting）来扭曲编码的I0，如下图所示。...由于前向扭曲可能导致图像出现空洞，以及多个源像素可能映射到相同的输出2D位置，研究人员采用了先前在帧插值研究中提出的特征金字塔Softmax扭曲策略。...研究人员共同训练特征提取器和合成网络，用从真实视频中随机抽取的起始和目标帧，其中研究人员使用从I0到It的估计流场来扭曲I0的编码特征，并用VGG感知损失对预测的ˆIt进行监督。
在CVPR 2022 TCTrack: Temporal Contexts for Aerial Tracking中，TAdaConv被拓展为Online-TAdaConv，并被展示可以被用于目标跟踪网络来提取带有时空上下文的特征...在视频分类模型中，相比于直接对时空信息进行建模的3D卷积而言，2D空间卷积和1D时序卷积的组合由于他们的高效性而更为广泛使用。...尽管如此，1D时序卷积仍然在2D空间卷积的基础上带来了不可忽视的额外计算开销。因此，本文尝试直接为空间卷积赋予时序推理的能力。 由于卷积的局部连接和权重共享机制，卷积具有平移不变性。...基于该假设，作者提出时序自适应卷积（TAdaConv）来代替传统视频模型中的卷积，并分别基于ResNet和ConvNeXt构建高效的视频模型TAda2D以及TAdaConvNeXt。...03 方法 对于空间卷积而言，时序不变性体现在空间卷积的权重在视频的每一帧中是共享的。因此，要放松时序上的不变性，TAdaConv在不同的视频帧中使用不同的卷积权重（如下图所示）。
纯卷积网络结构 2D卷积网络结构在抽取外观特征（appearancefeatures）的时候，只利用了局部的空间信息而忽略了局部的时域信息；此外，对于时域动态，2D卷积网络仅融合了几个局部片段的分类得分并计算平均值...图2展示了如何从Resnet构建StNet。 ? 图2：基于ResNet骨架构建的StNet。StNet的输入是T ×3N×H ×W张量。通过2D卷积对局部时空模型进行模型。...Temporal-wise 的 1D 卷积核在每个时序特征中跨所有通道进行卷积。 基于PaddlePaddle 实战 环境准备：PaddlePaddleFluid 1.3 + cudnn5.1 。...数据准备：Kinetics数据集是DeepMind公开的大规模视频动作识别数据集，有Kinetics400与Kinetics600两个版本。这里使用Kinetics400数据集。...数据预处理说明：模型读取Kinetics-400数据集中的mp4数据，每条数据抽取seg_num段，每段抽取seg_len帧图像，对每帧图像做随机增强后，缩放至target_size。
3.1 骨干网络输入点云首先由 PointPillars 骨干网络转化为鸟瞰视角下的特征图像，然后通过 2D UNet 提取特征图像 Fbase，并预测前景分割sFG。...3.2 传感器运动估计在所有Pillars中随机取样 Nego 个前景值小于 的背景点，帧 到帧 1 的传感器运动估计 Tego 通过最小优化这些背景点的坐标转换误差获得：其中 为 Pillar...基于Fmotion， 以下公式预测任意位置xi的发运动分割 ：3.4 时空实例组合时空实例组合将移动点分割为独立的物体，并跨越多帧将同一物体组合在一起。...04 实验结果本文选择 Waymo 和 nuScenes 数据集进行实验，使用场景流预测的标准指标：3D 终点误差（EPE）、准确率 （严格 AccS 和 宽松 AccR）、异常率 (ROutliers...表1显示本文的方法在 Waymo 和 nuScenes 数据集上表现都远远超越之前的场景流预测方法。图3说明了本文的方法可以扩展到更多帧场景流预测，并保持相较其他方法更低的误差。
然而，在动作识别领域，同时存在多个网络设计理念，例如，帧之间的时序关系应该如何捕捉、使用 2D 卷积还是 3D 卷积、不同帧的特征应该如何融合等都还没有定论。...图像使用的是 2D 卷积，因此视频使用的是 3D 卷积。...我们可以设计对应的 3D 卷积神经网络，就像在图像分类中利用 2D 卷积可以从图像中学习到复杂的图像表示一样，利用 3D 卷积可以从视频片段中同时学习图像特征和相邻帧之间复杂的时序特征，最后利用学到的高层级特征进行分类...可以知道，该视频中包含的动作是悬崖跳水、动作出现的起止时序区间在靠近视频结尾的位置。 图 6：基于滑动窗的算法流程图。...第一类方法基于视频内容有监督地学习视频 Embedding。我们基于视频的类别有监督地训练一个动作识别网络，之后可以从网络的中间层 (通常是全连接层) 提取视频 Embedding。
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