这里， X是指我们将对其应用操作的数据集（在本例中是矩阵） MARGIN参数允许我们指定是按行还是按列应用操作 行边距=1 列边距=2 FUN指的是我们想要在X上“应用”的任何用户定义或内置函数 让我们看看计算每行平均数的简单示例...例如，我有一个函数，它为每行查找（x–1）的平方根： fn = function(x) { return(sqrt(x - 1)) } 然后，我们在每行应用此函数： apply(data, 1,...lapply()、apply()和vapply()这三个函数是专门为所有类型的向量定制的。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。 现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。
△ 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。...鉴于当前还没有视听分割的开源数据集，研究人员提出AVSBench 数据集，借助它研究了新任务的两种设置： 1、单声源（Single-source）下的视听分割 2、多声源（Multi-sources）下的视听分割...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。...△视听分割框架图 这个模型遵循编码器-解码器的网络架构，输入视频帧，最终直接输出分割掩码。 另外，还有两个网络优化目标。 一是计算预测图和真实标签的损失。
该数据集共包含 10 万个视频，BAIR 研究者在视频上采样关键帧，并为这些关键帧提供注释。此外，BAIR 还将在 CVPR 2018 自动驾驶 Workshop 上基于其数据举办三项挑战赛。 ?...该项目由伯克利 DeepDrive 产业联盟组织和赞助，该联盟研究计算机视觉和机器学习在汽车应用上的最新技术。 ? 随机视频子集的位置。 顾名思义，该数据集共包含 10 万个视频。...注释概览 道路目标检测 为了解对象的分布及其位置，BAIR 研究者为所有 10 万个关键帧中常出现在道路上的对象标记了对象边界框。下面的条形图显示对象计数。在注释中还有其他处理统计数据的方法。...不同类型对象的数据。 该数据集也适用于研究某些特定的领域。例如，如果你对检测和避开街道上的行人感兴趣，可以考虑研究该数据集，因为它包含的行人实例比以前的专门数据集还要多，如下表所示： ?...最后，BAIR 给包含一万张图像的数据子集进行了全帧实例分割。标注集与 Cityscapes 数据集中的训练注释是兼容的，这样便于研究两个数据集之间的域变换。 ?
在数据层面，一个紧迫的问题是数据稀缺。现有的数据集由于高昂的标注和收集成本，展现出的雨天样本数量非常有限。例如，在Waymo开放数据集（WOD）[34]的感知子集中，雨天样本仅占0.6%。...此外，LDNet还忽略了不同天气条件之间的数据差异。只有充分解决雨天和晴天之间的差距，模型才能在多种天气条件下实现鲁棒性。 为了提高模型在雨天时的鲁棒性，作者在数据和模型两个层面提出了创新的方法。...作者引入了DRET，一种统一了动态和雨天环境理论以生成逼真的雨数据模拟的方法。同时，作者还提出了SRKD，这是一个专门为雨天3D检测器设计的晴天到雨天的知识蒸馏框架。...WOD包含两个子集：感知（WOD-P）和领域适应（WOD-DA）。WOD-P包含约158k个训练帧和约40k个验证帧，主要是晴朗天气条件（99.4%）。作者直接将WOD-P的验证集用于晴朗天气的测试。...以下是在20%训练数据和 IoU 阈值为0.3的条件下的结果： 表10是对主论文实验实现及训练细节的详细补充。代码实现基于OpenPCDet项目中相应3D检测器的开源代码。
如图 3 所示，在 ROSEFusion 中，SLAM 的每一帧（下标为 t）位姿优化涉及若干次粒子滤波优化迭代（下标为 k）。...粒子滤波优化的过程如下：以前一帧的相机位姿为中心，在 SE(3)空间中采样大量 6D 位姿作为粒子： 初始权重均为 1。...同时，为避免大量粒子采样与更新的计算开销，论文提出预采样的粒子群模板（Particle Swarm Template, PST）：预先采样一个粒子集，以群智为引导，通过不断移动和缩放粒子集，来达到驱动粒子覆盖最优解的目的...该数据集分为合成和真实两个部分：合成数据集 FastCaMo-Synth 基于 Facebook 开源的 Replica 室内场景数据集构建，作者合成了快速移动的相机轨迹，并渲染了 RGB 和深度图，同时对...图 11：在 ICL-NUIM 数据集的普通速度序列上的相机轨迹精度（ATE）对比（蓝色为最佳，绿色次之）。
Endoscapes2024是一套带有注释的腹腔镜胆囊切除术视频数据集，专门用于解决自动 CVS 评估问题：即帧级 CVS 注释以及与 CVS 评估相关的关键解剖结构/区域的分割/边界框（例如肝囊三角、...在这 58813 帧中，11090 帧（每 5 秒 1 帧）由三位专家使用 CVS 注释，其中 CVS 标签是三个二进制图像级注释的集合，表示已达到三个 CVS 标准中的每一个：即 C1 - 两个结构、...Endoscapes-Seg201 的一个子集，包含来自 50 个视频（201 个视频的子集）的 14940 帧，其中 493 帧（每 30 秒 1 帧）带有分割掩码注释。...，图像缩放到640x640，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，并将数据划分成训练集和验证集。...3、训练结果和验证结果 4、验证集检测结果 测试集可视化检测结果 任务2：解剖结构和工具分割 1、将图像缩放到640x640，并对图像进行均值为0方差为1的归一化操作，然后将数据按照8：2分成训练集和验证集
但是，大量的标注数据往往需要付出巨大的人力成本，越来越多的研究开始关注如何在不获取数据标签的条件下提升模型的性能，这其中就包括自监督注意机制。...多项式展开变换是专门在空间域中设计的信号变换，可用于任何维度的信号。该方法观察多项式变换的平移，以根据多项式展开系数估计位移场。随后，此方法在一系列迭代优化之后计算稠密光流。...在实现代码中，该算法从两通道向量矩阵中（dx/dt 和 dy/dt）计算光流的方向和大小，然后通过 HSV 颜色模型，将计算出的方向和大小进行可视化。该颜色模型设置为最大值 255 时体验最佳。...近年来，随着深度学习的发展，许多研究者采用深度学习算法来解决光流优化问题，将连续的视频帧作为输入来计算运动中物体的光流。 虽然这类算法一次只处理两个连续的帧，但视频的本质是在这两个帧中捕获的。...然而，有研究表明，与其让模型预测输入灰度帧（grayscale frame）的颜色，不如让模型学会从一组参考帧中复制颜色，因此产生了一种指向机制，该机制能够在时间设置中跟踪视频序列的空间特征。
FFMPEG AVFrame 图像数据帧处理 前置操作 II . FFMPEG 解码 AVPacket 数据到 AVFrame 流程 III. FFMPEG 解码前后的图像格式 IV ....FFMPEG AVFrame 图像数据帧处理 前置操作 ---- FFMPEG 解码 AVPacket 数据到 AVFrame 数据前置操作 : ① FFMPEG 初始化 : 参考博客 【Android...FFMPEG 解码前后的图像格式 ---- AVPacket 数据解码后的数据存储在 AVFrame 结构体中 , 如果是视频数据 , 那么存储的是一帧图像 , 图像的像素格式是 YUV 格式的 , 一般...图像数据保存 : 需要两个变量来进行存储 , 一个是指针 , 指向一块内存 , 该内存中存储实际的图像数据 , 一个是 int 数值 , 存储该内存中存储了多少数据 ; ① 指针 : 将图像数据保存到...图像数据指针的操作 : ① 初始化 : 这个内存需要用专门的函数 av_image_alloc ( ) 进行初始化 ; ② 释放 : 这个指针需要使用专门的函数 void av_freep(void *
具体来说，视频帧对在压缩方面有两种准备方式。一个子集由具有相同 CRF 但帧类型不同的帧对组成，另一个子集由具有相同帧类型但 CRF 不同的帧对组成。...压缩编码器从前一个子集中学习不同帧类型的压缩水平，从后一个子集中学习区分不同 CRF 的压缩级别。 图2 压缩编码器模块 网络包括两个输入支路，即帧类型支路和帧内容支路。...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。...训练时的 batch size 和 patch size 分别设置为 16 和 64 × 64。在训练过程中，还使用随机旋转、翻转和时间反向操作作为数据增强技术，以避免过拟合。...在第一阶段，进行 100K 次迭代来训练压缩编码器和排序器，初始学习率设置为 1e−4。
关系（Relation） D1 × D2 × ··· × Dn 的子集叫做在域D1，D2，···，Dn 上的关系，表示为 R(D1，D2，···，Dn )，其中R就是关系名，n就是目或度。...二维表中每行对应一个元组。 关系是一张表， 表中的每行（即数据库中的每条记录）就是一个元组； 在二维表里，元组也称为行。...候选码 (候选建)（candidate key） 若关系中的某一属性组的值能唯一地标识一个元组，而其子集不能，则称该属性组为候选码。...全码（all-key） 在最极端条件下，关系模式中的所有属性都是这个关系模式的候选码，称为全码。...有两个实体：其中加粗的属性是主码。
那么定义在子集上的概率分布就被我们称为边缘概率分布。 离散型随机变量：X和Y，并且我们知道P(X, Y)。...当P(x, y)的每个值被写在由每行表示不同的x值，每列表示不同的y值形成的网格中时，对网格中的每行求和是很自然的事情，然后将求和的结果P(x)写在每行右边的纸的边缘处。...定义式： 其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差 常用概率分布 伯努利试验（Bernoulli experiment）：是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验...其概率函数为： （2）连续型随机变量分布： 均匀分布 在概率论和统计学中，均匀分布也叫矩形分布，它是对称概率分布，在相同长度间隔的分布概率是等可能的。...，如下图所示的这个不同期望和方差的分布图： 就如上图：σ描述正态分布资料数据分布的离散程度，σ越大，数据分布越分散，σ越小，数据分布越集中。
在何种情况下，GNN 是无法发挥其能力的？近日，在 arXiv 上发布了一篇论文，专门研究探讨了 GNN 在普适性与学习局限性等问题。 ?...本文主要从计算能力有限的角度，来研究GNN在消息传递分布式系统中的图灵普适性和局限性，并得到了两个与图论问题能否解决（impossibility statements）有关的结论： （1）在一定的充足条件下...通常理论认为，在有充足的训练数据和合适的学习优化算法的情况下，普适性网络能够解决大部分给定的任务，然而这种理解是不全面的，因为在实际应用时要满足充足训练数据和合适优化算法是比较困难的，这种无限制的普适性网络是不能作为实际部署时的网络设计参考的...具体地，关于普适性的研究有以下两个结论。 1、GNN 的图灵普适性 在足够的条件下，GNN 能以图灵机的形式对任意输入函数进行运算，且不限于网络结构。...（bipartite，顶点集合可以分为两个子集，所有边的两个顶点分属于这两个子集），是否为简单路径（simple path，与图的哈密顿循环有关） （3）计算（computing）两个顶点间的最短路径（
该算法的关键是利用GAN的潜空间（在未对齐的数据上训练）为STN自动生成成对的训练数据。...并且在这个GAN监督学习框架中，STN和目标图像实现联合学习模式，STN专门使用GAN图像进行训练，并在测试时推广到真实图像。 实际效果如何？...其中，每个数据集的第一行表示未对齐的图像和数据集的平均图像（每行最右那张），第二行为转换后的对齐效果，第三行则显示图像之间的密集对应关系。...在视频编辑中，GANgealing在每一帧上的效果都相当丝滑，尤其是和监督光流算法（比如如RAFT）对比，差距非常明显： 因此作者也表示，GANgealing可以用在混合现实应用中。...而在定量实验中，GANgealing在非常精确的阈值（<2像素误差容限）条件下优于现有的监督方法，在有的数据集上甚至表现出很大的优势。
早期的研究者将表情定义为六种基本的情绪：开心、悲伤、惊讶、害怕、厌恶、生气，并通过让相关研究人员或专业的演员在实验室条件下进行“摆拍”获得不同类别表情的方式构建数据集（后续有相关研究对基本情绪类别进行了扩充...数据集分成三个子集：训练集，验证集和测试集。Baseline是利用Inception V3+3个全连接层（4096）当作三分类任务来做，在验证集和测试集上的准确率分别为65%、61%。 ?...数据集同样分成三个子集：训练集，验证集和测试集。Baseline是利用LBPTOP提取特征，用SVR进行训练分类，在验证集和测试集上的准确率为38.81%和41.07%。...Baseline就是利用在基于图片的群体情绪识别数据集上进行预训练的模型来提取特征，最后在验证集上的准确率为50.05%。...同时数据采集设计了是在多种光照条件下进行采集，增加了任务的难度。数据的标签通过语音转文字的方法进行标注。这项任务将预测驾驶员注视方向转化为预测驾驶员朝哪个方向看的问题，因此是分类任务。
标准编码器专门专注于通过逐层（扩展）卷积重新定义局部内容，而注意力编码器则试图捕捉背景兴趣特征。 ...其中274438个被考虑是在小个子集内（76.01%）。 考虑到UAVDT中的摄像机运动会略微改变连续帧的外观，在本节中，仅选择10%的视频帧进行训练，以避免过度拟合。...VisDrone是一个与无人机飞行数据集性质非常相似的数据集，即用无人机记录的高分辨率视频。加入两个数据集后，HR对象的总数为5731。一些人力资源示例如图6（左）所示。 ...我们将基础学习率设置为1e-4，在训练阶段将其降低两次，降低系数为10。我们在等式中使用λ=0.01。（2）在图像生成过程中平衡两个分量的相关性——lGadv比lpixel高两个数量级。...在这种情况下，默认参数[36]用于在UAVDT数据集上训练模型。我们已经设置τ=40作为位置选择器的帧搜索范围。图2所示管道的其余组件也采用其默认值进行了配置。
曝光时间设置为1/30秒。孔径为f/5.6。...在每个条件下，大约20%的图像被随机选择以形成测试集，另有10%的图像是为验证集选择的。 ? ?...在该技术流程中，缩放比设置为Exter-Nally，并作为输入提供给流程，类似于摄像机中的ISO设置。下图显示了不同放大倍数的影响。用户可以通过设置不同的放大因子来调节输出图像的亮度。...SID数据集是有限的，因为它不包含人工和动态对象。该流程的结果是不完善的，可以在今后的工作中加以改进；x 300子集是非常具有挑战性的。最后一幅图(d)演示了所提供方法的输出中的一些工件。...此外，目前假设一个专门的网络被训练为一个给定的摄像机传感器。在交叉传感器上的初步实验是令人鼓舞的，今后的工作可以进一步研究微光成像网络的泛化能力。 未来工作的另一个机会是运行时间的优化。
如图可以看到分类网络和估计网络被整合到了一个网络框架中，两个任务使用了同样的主干网络，即ResNet-18，这部分是在ImageNet上预训练好的，然后在跟踪中第一帧上fine-tune。...目标估计使用离线训练的IoU预测模块，在大量的数据集上训练，这一块有四个输入，分别是参考帧的bounding box及主干网络提出的特征和测试帧的候选bounding box及特征，它会输出候选框对应的...仅用Caltech训练集训练时，在测试集的合理（Reasonable）子集上，CSP的平均漏检率为4.5%，比当前最好的RepLoss的5.0%好0.5%。...值得指出的是，CSP没有额外设计针对遮挡的策略，而RepLoss和OR-CNN是专门针对遮挡设计的。 在Citypersons数据集上，结果如下表所示。...可以看出，在合理子集上，CSP比当前最好的ALFNet提升了1.0%，在严重遮挡子集上提升了2.6%，在小目标上提升了3.0%。
在物理学上，这可以解释为在弱光条件下增加 SNR，包括开放光圈，延长曝光时间以及使用闪光灯等，但这些也都有其自身的缺陷。例如，曝光时间的延长可能会引起相机抖动或物体运动模糊。...我们可以看到，在 ISO 8,000 条件下，尽管使用全帧的索尼高光灵敏度相机，但相机仍会产生全黑的图像。在 ISO 409,600 条件下，图像仍会产生朦胧，嘈杂，颜色扭曲等现象。...输入图像的曝光时间设置为 1/30 和 1/10 秒。相应的参考图像 (真实图像) 的曝光时间通常会延长 100 到 300 倍：即 10 至 30 秒。各数据集的具体情况如下表 1 中所示。...此外，利用远程的智能手机 App 将曝光时间缩短为 1/300 至 1/100。该相机专门用于参考图像（长曝光时间）的拍摄，而没有触及短曝光的图像。...在测试中，我们的方法能够抑制盲点噪声并实现颜色转换，并在 sRGB 空间网络直接处理图像，得到网络的输出。 图4 SID 数据集中放大系数对室内图像 (Sony x100子集) 的影响。
为高质量视频合成策划数据 作者介绍了在大型视频数据集上训练最先进的视频扩散模型的一般策略。 第一阶段：图像预训练，即2D文本到图像的扩散模型 第二阶段：视频预训练，在大量视频上进行训练。...为了分析图像预训练的效果，作者在LVD的一个1000万子集上训练和比较了两个相同的视频模型，一个使用预训练的空间权重，一个不使用，通过人类偏好研究对这些模型进行了比较，如图清楚地表明图像预训练的模型在质量和迅速跟随方面更受人们的偏好...数据集中的样本通常包含大量的物体运动、稳定的相机运动和对齐良好的字幕，并且视觉质量较高。作者将基础模型在分辨率为576×1024的情况下进行了50k次迭代的微调。...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
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