该方法使用基于排序的损失进行监督，并使用计算得到的压缩表示来调制基本 VSR 模型。 在时空信息融合过程中充分挖掘压缩视频自带的元数据，增强基于 RNN 的双向 VSR 模型的功能。...然后，通过插入压缩感知模块，一个基于双向循环的基本 VSR 模型可以基于压缩级别自适应地处理不同压缩级别的视频。为了进一步增强基础 VSR 模型的功能，作者进一步利用了元数据。...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。...图3 压缩编码器训练 学习过程为：将一对帧和它们的帧类型输入到一个类似暹罗的架构，通过共享的压缩编码器获得一对压缩表示，并在几个共享的排序层之后进一步计算两个低分辨率帧的排序分数 s。
此外，另一个限制是，大众化测试集中在较大的目标上，而较小的目标被低估了。...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。 ...实现最终图像的技术可以使用视频的一系列连续帧或单个图像。多个基于图像（或经典）的解决方案大多是基于重建的算法，这些算法试图通过模拟图像形成模型来解决混叠伪影。...算法显示了每个视频的位置选择器方法： •输入：该算法将时间 的每个帧f内的数据集（GT）中的目标的集合（包括LR和HR子集）、DS-GAN生成器G从HR目标中获得的SLR目标的集合以及搜索范围τ作为输入...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。 我们详细介绍了STDnet、FPN和CenterNet在小型物体UAVDT测试集上获得的结果。
在训练过程中，作者从多个视频帧中采样与视觉内容最匹配的字幕，并根据每个字幕的相关性对帧表示进行时间池化。...Bain等人[5]提出了一种简单而有效的方法，通过基于 Query 评分的加权平均来池化视频帧表示。在这项工作中，作者将此方法扩展到使用多个标题而不是每个视频的单个标签。...尽管作者在实验中调查了从字幕中形成标签的几种变体，但作者的最终策略如下。作者选择初始标签的一个子集，主要是为了消除那些不能很好代表相应视频帧的噪声字幕。...Appendix A Fully-supervised setting 虽然作者的重点是零样本设置，在这种设置中无法获得标注的视频数据，但值得注意的是，对于小规模数据集，标注成本可能并不高得令人望而却步...这是另一个促使作者使用不同的字幕生成器以获得更多样化和丰富字幕的原因。 两个字幕生成器之外。作者在表11中探索了结合ClipCap（C）、BLIP（B）和OFA（O）三种不同字幕。
主要贡献 为促进新的图像匹配算法在SLAM中的集成，本文提出了COLMAP-SLAM，这是一个基于COLMAP API的Python开源框架。...关键帧选择基于使用ORB或ALIKE特征计算的光流的创新，但其他特征也可以轻松集成。目前，仅支持单目场景的闭环检测。如果GNSS数据存储在图像的EXIF标签中，将用于地理参考相机轨迹。...另一个类似的项目是使用COLMAP的离线Python SLAM的项目，但尚未公开发布。...关键帧选择 关键帧选择基于最后一个关键帧与当前帧之间的光流创新，基于相应的局部特征。...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
另一个区别是，我们并没有用特别的特征提取方法做闭合回路检测（比如SURF方法），而是基于相同的追踪和建图的特征进行位置识别，获得具有鲁棒性的重定位和闭环检测。...这主要是由于高效的数据库检索，表2中只比较了具有相同图像单词的图像子集，由此可见用于位置识别词袋模型的潜力。我们的Essential Graoh中包含的边缘是关键帧数量的5倍，它是一个稀疏图。...然而，论文没有给出足够的细节说明如何获得这些结果的，因此我们没有办法复现它。 C、基于TUM RGB-D标准数据库的重定位 我们在TUM RGB-D数据集上进行了两组重定位实验。...ORB-SLAM有大量关键帧的生成策略，在未知环境下非常有用；后面系统会生成一个小的子集来代表这些关键帧。...E、基于KITTI数据集测试算法在大场景大回环下的性能对比 KITTI数据集中里程计的数据包括11个视频，它的获取是在一个住宅区驾驶汽车，基准精度非常高，有一个GPS和一个Velodyne Laser
一个MPEG-1视频序列，包含多个图像群组（Group Of Pictures，GOP），每个GOP包含多个帧，每个帧包含多个slice。GOP由两个I帧之间的帧构成。...基于块的运动补偿的流程如下（针对当前帧中每一个MxN大小的采样块）： 搜索过去或者未来的参考帧中的一个相似的MxN采样块。...在此同时，量化后的数据被重新扫描、反向转换并加上预测宏块，得到一个编码后的帧版本，然后存储起来用于后续的预测： 在解码器中，宏块被解码、重新扫描、反向转换，得到一个编码过的残余宏块。...聚合包中的每个NALU都基于聚合单元打包： STAP和MTAP共享以下打包规则： RTP时间戳必须设置为包内所有NALU的最早的那个NALU-time NALU类型必须正确设置 如果所有NALU的F位均为...--+ 其中： S：1bit，如果设置此位，表示此FU是第一个NALU分片 E：1bit，如果设置此位，表示此FU是最后一个NALU分片 R：1bit，取值0 Type：NALU载荷类型 PEG 07
绘制马尔可夫链的默认有向图。figure;plot(mc);通过基于转移概率指定边缘颜色来比较转移概率。...FontSize = 7;混合图可以通过在有向图中绘制目标概率和预期的第一次命中时间来可视化。 从马尔可夫链中的每个状态开始计算命中目标状态的指定子集的概率。其中节点颜色表示命中概率。...绘制马尔可夫链的有向图，其中节点颜色表示命中方案1的概率。htp(mc,"Regime 1",'Graph 从马尔可夫链中的每个状态开始，计算目标状态的指定子集的预期首次命中时间。...由于状态1和状态2是瞬态的，因此马尔可夫链最终将概率集中在状态3和状态4。此外，如特征值图所示，状态3和状态4的周期为2。绘制动画直方图。将帧速率设置为一秒。...模型实现R语言如何做马尔科夫转换模型markov switching modelmatlab中的隐马尔可夫模型(HMM)实现R语言马尔可夫体制转换模型Markov regime switchingR语言马尔可夫转换模型研究交通伤亡人数事故预测
树干的目的有两个： 1.在不升级硬件的情况下增加带宽 2.在成员链路不可用时提供链路故障转移 您可以使用trunk将流量从 BIG-IP 系统传输到另一个供应商交换机。...两个使用中继来交换帧的系统被称为对等系统. 您可以在trunk中配置的最大接口数取决于您的特定 BIG-IP 平台和软件版本。为了获得最佳性能，您应该以 2 的幂聚合链接。...您可以在中继中配置的最大接口数为 16 或 32 个，具体取决于您的特定 BIG-IP 平台和软件版本。为了获得最佳性能，您应该以 2 的幂聚合链接。...BIG-IP ® 系统能够通过使用每个帧中的源地址和目标地址计算一个哈希值，然后在同一成员链路上传输具有该哈希值的所有帧来维护帧顺序。 BIG-IP 系统自动为中继分配一个唯一的 MAC 地址。...此外，您可以只将一个接口分配给一个中继；也就是说，您不能将同一个接口分配给多个中继。 由于这些限制，出现在 BIG-IP ®配置实用程序的接口列表中的唯一接口是未分配给另一个中继的未标记接口。
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...Show-1同时利用基于像素和基于潜在的扩散模型： 它具有3个基于像素的扩散模型的级联结构(DeepFloyd作为关键帧的基础T2I模型，一个时间插值和一个分辨率插值)和1个LDM作为超分辨率模型。...2024年1月:Lumiere 在最新的工作中，Google认为基于像素的扩散是可行的方法(如果你有钱资源 ) 这是目前基于T2V像素的扩散模型的最新进展。最新的详细技术论文。...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。...这就是为什么大多数模型都是通过过滤这些变化来去除“闪烁”——当模型在未过滤的数据上训练时，图像在视频中间出现的变化。 从哪里获取数据? 现在的主要问题是从哪里获得高质量的数据。
这个值是可以动态设置的，所以不同的设置给首屏带来的影响是不一样的。 缓冲耗时的统计方法，不像前面几个那么简单，因为它涉及到的代码有多处，所以需要在多个地方计时。...这里有一个 IDR 帧的概念需要讲一下，所有的 IDR 帧都是 I 帧，但是并不是所有 I 帧都是 IDR 帧，IDR 帧是 I 帧的子集。...IDR 是基于 I 帧的一个扩展，带了控制逻辑，IDR 图像都是 I 帧图像，当解码器解码到 IDR 图像时，会立即将参考帧队列清空，将已解码的数据全部输出或抛弃。重新查找参数集，开始一个新的序列。...这样如果前一个序列出现重大错误，在这里可以获得重新同步的机会。IDR 图像之后的图像永远不会使用 IDR 之前的图像的数据来解码。...在 H.264 编码中，GOP 是封闭式的，一个 GOP 的第一帧都是 IDR 帧。 GOP 缓存 通常我们可以在 CDN 的边缘节点做 GOP 缓存。
重建历史帧深度的流程： 将当前帧深度的采样点重投影到历史帧 Gather 周边的四个点，将他们都设置为当前帧的深度 重复上述过程，每个像素如果同时受多个当前帧像素的影响，取最近的深度作为最后的结果 Disocclusion...Mask 使用的具体方法： 对于每一个采样点，我们可以得到当前帧的深度 D 和前一帧的深度 Dp 设置一个容忍度 MinDepthSep 如果 Dp - D > MinDepthSep 我们就认为产生了...这种细微的特种在 Jitter 序列中获得的采样点信息并不足够，所以前面提到的颜色矫正会把他们当成 Shading Changes 干掉，比较常见的常见是 Specular 高光。...对于细微特征需要单独处理一下： 检测像素的起伏并且锁定突兀的像素 被锁定的项目在颜色矫正阶段会获得更高的权重，以免被干掉 一旦某个像素被锁定，在整个 Jitter 序列中，锁都会持续生效，可以通过老化机制隐式地移除超出生命周期的锁...为了解决这个问题，FSR 2.0 会把单个大的 Compute Shader Dispatch 指令拆分成多个小的 Dispatch 指令，来提高 Cache 命中率。
然后我们用特定的编码配方，独立地编码每个块，连接或“组合”编码块，从而获得整个视频序列的编码版本。 在分块编码的众多优势中，最重要的是它允许使用视频编码软件在云上构建一个强大的系统。...VMAF作为感知视频质量指标 在2016年6月发布的另一个Netflix技术博客[11]中，我们解释了视频多方法评估融合（VMAF）质量指标，VMAF是由内部开发，后为整个视频社区获益而开源。...最后的得分是在支持向量机（SVM）回归器中结合这些基本特征所得的结果。 在VMAF中使用的权重校准和训练是通过收集实际观察者的主观数据来进行的，而观察者提供的是VMAF当时适合的基础真实数据。...图5：使用一组参数如分辨率和QP对一个shot进行编码，并获得一个单独的(R,D)点。 计算每个shot的（R，D）点的凸包。 在以下示例图中，失真是（VMAF + 1）的倒数。...图6：使用VP9（libvpx）以各种编码分辨率和量化参数（QP）获得的来自“El Fuente”的特定shot的多个（R，D）点。
为了获取用户个性化的兴趣，从客户端实时反馈回来的轨迹数据被用来截取出过去帧的 FoV 区域。然后将当前帧和截取后的过去帧输入到预训练的视频编码器中，以提取大多数用户的一般观看特征和当前用户的兴趣特征。...首先，使用均匀子采样从当前 segment 中选择 帧的子集。一方面可以减少处理时延以及相邻帧之间的相似性。...为了生成标签，利用每个片段中每帧的头部方向来生成每个切片的观看比例。为了获得时间平滑的最终训练标签，对同一片段中的所有帧的概率图进行平均。...实验 baseline 与实验设置 为了满足 ViT 的数据需求，本文从一个大型开放数据集中选择了107个视频，包括对齐的观看轨迹。训练集包含这些视频的 90％，剩余的 10％ 用作测试集。...我们使用 CNN，这是一个基于Livedeep的VGG 骨干网络适应的模型，变种 ViT-w/o-CA 以及另一个变种 ViT-w/-CA。
然而，目前大多数的激光雷达SLAM方法都是基于静态环境的假设。因此，在一个有多个移动物体的动态环境中的定位实际上是不可靠的。...因此，即使在高动态环境中，它也能获得准确的位姿。提出的RF-LIO在我们收集的数据集和开放的Urbanloco数据集上进行了评估。...所以激光雷达的里程计可以写成 然而，在一个有多个移动物体的高动态环境中，激光雷达的里程计会发生漂移。...总之，RF-LIO（FA）在所有方法中取得了最好的结果。 在实际应用中，实时性能是评估SLAM系统的另一个关键指标。...在一个非常开放的环境中，如果周围环境中没有相应的远点，基于可见度的范围图像方法就不能去除移动点。另一个问题是，当移动物体完全阻挡了我们的传感器的FOV时，该方法不适合。
2、语音的基频，男声在 100 赫兹左右，女声在 200 赫兹左右，换算成周期就是 10 毫秒和 5 毫秒。既然一帧要包含多个周期，所以一般取至少 20 毫秒。...然而语音没有图像识别那么简单，因为我们再说话的时候很多发音都是连在一起的，很难区分，所以一般用左中右三个HMM state来描述一个音素，也就是说BRYAN这个词中的R音素就变成了用B-R, R, R-AY...这个HMM state的个数在各家语音识别系统中都不一样，是一个需要调的参数。所以声学模型就是如何设置HMM state，对于信号中的每一frame抽怎样的特征，然后用训练什么分类器。...一开始，我们设置每个音素的均值和方差分别为0和1，转移概率矩阵在htk里也是可以设置两头小中间大，这个对于5个状态的hmm，即每个音素分为5个状态。这步就是初始化hmm。 然后，生成各个音素的hmm。...通过训练，我们会得到三个参数：初始状态概率分布π、隐含状态序列的转移矩阵A（就是某个状态转移到另一个状态的概率观察序列中的这个均值或者方差的概率）和某个隐含状态下输出观察值的概率分布B（也就是某个隐含状态下对应于
Yun等提出一种基于显著性和边界框对齐的部分卷积神经网络(PL-CNN), 其用RPN提取候选区域，对特征图中前景和背景设置不同的权重来消除背景干扰引起的误检，有效解决了行人检测中遮挡和复杂背景干扰等问题...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。...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。...Caltech数据集的检测性能已接近饱和，因此在Reasonable子集上性能的提升非常重要。但在Heavy子集上效果低于Faster R-CNN + ATT，排在第二位。...Faster R-CNN + ATT在Faster R-CNN中添加了一个额外的注意力机制网络，以通道方式的注意力机制有效地利用行人身体部位与不同卷积通道的关系来处理严重遮挡模式下的行人。
四、技术难点与挑战 在开发过程中，我们遇到了两个重要的问题：一个是在运行复杂的效果时，动画效果出现了肉眼可见的卡顿；另一个则是内存的问题，即使是比较简单的效果播放以后也会占用大量的内存。...这一实现让libass不需要等待渲染的完成就可以进行下一帧数据的解码，有效地提高了动效的帧率 8）卡顿优化效果汇总 经历上述各项优化后，前述复杂动效在低端机Note 3上由原来的7帧达到15帧 ?...2）寻找合适的缓存总大小 统计动效在一次播放的过程中查询缓存的次数M，查询后命中的次数为N，从而得到缓存命中率N/M。下图横轴表示了我们给libass设置的缓存总大小，纵轴则是2类缓存的命中率 ?...随着缓存总大小的增加，新增内存所获得的收益逐渐变小，对于K歌的场景，设置4M~16M比较合理； 2....2）寻找合适的缓存比例 从K歌线上的10几个动效中，随机选取了5个，统计各个动效处理1500帧数据对2类缓存的访求并制成了表格 ?
假设天空模式的运动是由一个矩阵M2R33来模拟的。...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。...他于2013年和2018年获得北京航空航天大学的学士学位和博士学位，后加入密歇根大学，其研究兴趣包括计算机视觉在遥感、自动驾驶以及视频游戏中的相关应用。...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...因此，在未来的工作中，研究会着重于三个方向进行优化：第一是自适应天空光照；第二是鲁棒背景运动估计；第三是探索基于天空渲染的数据增强对目标检测和分割的有效性。
检索与基于文本的搜索查询在语义上最相似的视频的能力使我们能够快速找到相关信息，并理解大量视频数据。 文本视频检索是解决这一问题的一种方法，其目标是让模型学习文本和视频之间的相似性函数。...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。...基于这一观察，作者希望检索模型能够在检索过程中关注与给定文本最相关的视频子区域。因此，模型应该直接在文本和视频帧之间进行推理，以提取每个文本中描述的最相关信息。...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。...也就是说，作者通过从数据集中随机注入另一个视频来增加视频的视觉内容，以模拟突然的场景转换。通过对这些增强视频及其原始文本标题执行检索，可以更好地评估检索模型处理野外各种视频的能力。
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