简介双流CNN通过效仿人体视觉过程，对视频信息理解，在处理视频图像中的环境空间信息的基础上，对视频帧序列中的时序信息进行理解，为了更好地对这些信息进行理解，双流卷积神经网络将异常行为分类任务分为两个不同的部分 双流卷积神经网络结构如下图所示：? 网络的具体结构深度学习的效果好坏，很大程度上取决于网络的结构，目前深度学习的浪潮也催生了很多应用于不同任务的优秀网络结构，随着研究的深入和网络结构的加深，不同结构得出的效果也证实，随着网络层次结构的合理加深 原始双流CNN的时空信息结构使用的是中等规模的卷积神经网络CNN_M网络结构。其网络结构如下图所示：? 在实际应用中，由于数据集的大小有限，迭代的次数过少，容易造成网络的过拟合或者网络不收敛，这样得到的网络效果通常很差，因此，通常不会直接训练卷积神经网络，而是使用迁移学习的方法对预训练好的网络模型在不同的数据集上进行微调
最新成果 上海交通大学图像所研究团队提出了一种基于双流深度编码-解码网络的视频对象分割算法，在一定程度上解决了上述两个问题，在分割精度和速度上均有着不错的表现，模型结构清晰合理，可实用性强。 方法示意图 我们提出了一个双流深度编码-解码网络。 网络的实现和训练细节如下： 1. 编码部分我们选择的是带有多采样融合形式的DeepLab v2网络，该网络能够很好地感知图像中的局部信息，进而高效地处理输入图像得到一个“粗”分割结果，即分辨率较低，同时分割得到的物体位置较明显，边界较光滑 我们能看到多个循环连接使得子网络从输入层到输出层有多条路径，这能提升训练的效果。
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在本论文中，北京理工大学的研究人员提出了一种基于学习的成本聚合方法，可在全局视野和局部适值之间做出有效平衡，其方法使用了全新的双流束神经网络。 研究人员提出了一种全新的双流束网络来生成和选择成本聚合建议。这种双流束网络保留了丰富的语义信息，同时带来了低级结构信息，证明了将高级特征与低级特征融合的能力。 基于学习的成本聚合是由一个双流束网络座位整个流程的子架构实现的。指导流程在 B1。建议流程在 B2。成本聚合过程是通过赢者通吃的策略来选择最佳建议。 与使用黑箱网络的方法相比，我们从经典立体匹配算法（Scharstein & Szeliski，2002）中获取灵感，提出了双流束网络的成本聚合方法。 图 3：特征体积构建操作。 成本聚合的子架构是通过一个双流束网络实现的，一个用于生成成本汇总建议，另一个用于选择建议。选择的标准由轻卷积网络的低阶信息获取结构确定。
更多内容详见:https://github.com/pierre94/flink-notes 一、基础概念 主要是两种处理模式: Connect/Join Union 二、双流处理的方法 Connect id: Long, eventTime: Long) // 输出结果 case class Result(id: Long, warnings: String) 代码实现 scala实现 涉及知识点: 双流
Flink DataStream API 为我们提供了3个算子来实现双流 join，分别是： join coGroup intervalJoin 下面我们分别详细看一下这3个算子是如何实现双流 Join } return timeStamp; } }) ); // 双流合并 getKey(Tuple3<String, String, String> value) throws Exception { return value.f0; } }; // 双流合并
Flink-1.10)； ProcessFunction； KeyedProcessFunction类； ProcessAllWindowFunction(窗口处理)； CoProcessFunction(双流处理
在本论文中，北京理工大学的研究人员提出了一种基于学习的成本聚合方法，可在全局视野和局部适值之间做出有效平衡，其方法使用了全新的双流束神经网络。 研究人员提出了一种全新的双流束网络来生成和选择成本聚合建议。这种双流束网络保留了丰富的语义信息，同时带来了低级结构信息，证明了将高级特征与低级特征融合的能力。 基于学习的成本聚合是由一个双流束网络座位整个流程的子架构实现的。指导流程在 B1。建议流程在 B2。成本聚合过程是通过赢者通吃的策略来选择最佳建议。 与使用黑箱网络的方法相比，我们从经典立体匹配算法（Scharstein & Szeliski，2002）中获取灵感，提出了双流束网络的成本聚合方法。 ? 图 3：特征体积构建操作。 成本聚合的子架构是通过一个双流束网络实现的，一个用于生成成本汇总建议，另一个用于选择建议。选择的标准由轻卷积网络的低阶信息获取结构确定。
2022年4月28日，成都市公安局双流区分局发布“智慧公安”建设服务采购项目竞争性磋商公告，预算 145,246,167.00 元。
---- 作者：Xu LIANG 编译：ronghuaiyang 导读 理解XLNet中的双流自注意力机制。 ? 在我之前的文章什么是XLNet，它为什么比BERT效果好？ 我相信对XLNet有一个直观的理解远比实现细节重要，所以我只解释了重排列语言建模，而没有提到另一个重要的部分，双流自注意力架构。 但正如陈家明在评论中提到的，双流自注意力是XLNet论文的另一个亮点，所以我写这篇文章是为了尽可能清楚地解释双流自注意力。 内容结构如下。 重排列语言建模的快速回顾 重排列带来了什么问题？ 为了直观地理解双流自注意力，我们可以认为XLNet用查询表示代替了BERT中的[MASK]。他们只是选择不同的方法做同一件事。 注意力mask：XLNet如何实现重排列？ 总结 在这篇文章中，我主要解释了XLNet面临的问题是什么，以及如何使用双流自注意力来解决它。我还提到了有关排列注意里mask的一些实现细节。
摘要针对双流体换热系统，提出了一种基于密度的拓扑优化方法。我们提出了一种代表三种状态的模型，即两种流体和一种固体壁之间的两种流体，通过使用单一的设计变量场。 Hiroki Kobayashi, Kentaro Yaji, Shintaro Yamasaki, Kikuo Fujita 原文地址：https://arxiv.org/abs/2005.08870 双流体热交换的拓扑设计
2022年4月28日，成都市公安局双流区分局发布“智慧公安”建设服务采购项目竞争性磋商公告，预算 145,246,167.00 元。 采购需求：
timestamp > ourTimestamp + relativeUpperBound) { continue; } //获取另一条流的值，并执行用户自定义函数的逻辑 //取双流中时间戳较大者作为用户自定义函数 elemsInBucket.add(new BufferEntry<>(value, false)); buffer.put(timestamp, elemsInBucket); } //collet方法，取双流中时间戳较大者作为用户自定义函数
---- 扩展阅读 双流Join 介绍 https://ci.apache.org/projects/flink/flink-docs-release-1.12/dev/stream/operators https://zhuanlan.zhihu.com/p/340560908 https://blog.csdn.net/andyonlines/article/details/108173259 双流 Watermark(System.currentTimeMillis())); } }; } } } 重点注意 注意:后面项目中涉及到双流 接下来的内容面试常问 双流Join是Flink面试的高频问题。
近日，来自加拿大约克大学、Ryerson 大学的研究者们提出了使用「双流卷积神经网络」的动画生成方法，其参考了人类感知动态纹理画面的双路径模式。 技术方法 本文提出的双流方法包括外观流（表示每一帧的静态（纹理）外观）和动态流（表示帧与帧之间的时序变化）。每个流包括一个卷积神经网络，其激活数据被用于特征花动态纹理。 图 2：双流动态纹理生成。Gram 矩阵集表示纹理的外观和动态。匹配这些数据才能实现新纹理的生成和纹理之间的风格迁移。 ? 图 3：动态流卷积神经网络。 我们的模型基于两个预训练的卷积神经网络（ConvNet），分别针对两个独立任务：目标识别、光流预测。 给定一个输入动态纹理，来自目标识别卷积神经网络的滤波器响应数据压缩输入纹理每一帧的外观，而来自光流卷积神经网络的数据会对输入纹理的动态进行建模。
这篇文章的主要贡献有三点，第一是提出了一个基于 CNN 的双流网络，它同时结合了时空间信息；第二，作者展示了即使只有少量训练数据，基于 CNN 的神经网络在视频帧的光流信息上进行训练能取得很好的性能；最后 ，作者展示了双流网络在多任务学习上的潜力，作者在两个数据集上同时训练一个双流骨干网络，相比于使用单一数据集，训练后的网络在两个数据集上都有性能提升。 在这篇文章之前也有一篇基于神经网络做视频理解的网络，但其简单粗暴，直接抽取一些关键帧输入到 CNN 网络中，自然效果也不好，甚至比不上手工设计的特征。 整个双流网络的架构如下： image.png Spatial stream ConvNet（空间流网络）：类似于 AlexNet，和传统的 CNN 一样，以一系列的视频帧为输入，主要学习 apperance 方法 4.1 空间流网络 作者先在 ImageNet 上对空间流网张进行预训练，再在 UCF-101 或 HMDB-51 上进行微调得到最终的空间流网络。
3 双流法 视频中的目标往往是运动的，因此光流也是非常重要的信息。双流法包含两个通道，一个是RGB图像通道，用于建模空间信息。一个是光流通道，用于建模时序信息。两者联合训练，并进行信息融合。 ? 4 光流预测模型 由于双流模型是当前视频分类的主流模型，而其中光流信息对结果影响很大，因此光流预测模型至关重要，尤其是轻量级的光流预测模型非常值得研究。 ? 5 多框架融合 Two-Stream网络和3D网络各有优点，都可以很好的建模时序关系，但是计算量巨大，因此有的框架致力于融合两类框架，并降低计算量。 ?
考虑到相位预测对于语音增强的重要性，我们提出了双流模型结构，分别处理相位和强度信息，并设计了双向信息交互通道。实验证实双流之间的信息交互对相位估计至关重要。 2. 我们提出了频域变换模块 FTB (Frequency Transformation Block)，用于在深度神经网络结构中高效整合全局频域相关性，尤其是谐波相关性。 为此，我们设计了一种新的网络结构——双流结构，来提升相位的预测质量。 双流结构 双流结构由强度流以及相位流构成。 其中，强度流主要由卷积操作，频域变换模块（FTB，后文介绍）以及双向 LSTM 组成，而相位流为纯卷积网络。 这说明网络自发学到了谐波相关性。通过上述消融实验，我们验证了我们提出的双流结构和频域变换模块的有效性。 ?
图1 DeFlowSLAM概述 DeFlowSLAM具有端到端的差异化架构，结合了经典方法和深层网络的优势。 由于双流表示、迭代动态更新模块和基于帧间共视的因子图优化，它可以鲁棒地处理动态场景等具有挑战性的场景。 3.1 双流表示法 作者所提出的动态SLAM网络的核心概念是双流表示和自监督训练方案。 这种表示法可以区分静态和动态的物体运动，因此具有更好的可解释性，并使网络在培训过程中可追溯。 图2 双流表示法 与DROID-SLAM类似，DeFlowSLAM也使用了共视图。 表1证明了双流表示方法优于粗糙的单流表示方法，并且Mask-Agg有助于改进姿态估计，其中SS表示自监督，SM表示半监督，SF表示单流，DF表示双流。
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