目录 抓包过程 以太网帧（也叫MAC帧）首部分析 IP数据包首部分析 抓包过程 使用了 Wireshark 进行抓包，用两个最常用的 curl 和 ping 命令来演示抓包情况，开启抓包。...Wireshark根据 ping 命令得到的地址进行条件过滤，得到上面两个命令所得到的包，主要有 TCP（https基于tcp协议）协议和 ICMP（ping命令是基于 ICMP 协议）协议的包，如下图所示...IP数据包过来了，MAC 层会给分别使用6个字节为其加上“源mac地址”和“目标mac地址”，并且花2个字节为其指明是哪种类型的IP数据报(目前有IPV4,IPV6两种类型)，4字节“FCS帧检验序列”...片偏移：偏移量，标识数据包的第一个字节是整个数据包的第几个偏移量，此处抓包的片偏移量是0，因为他没有分片 ?...网络里面时时刻刻有那么多的包，设计者们秉着绝不浪费一个 bit 的精神，每一个标志的设计都是精心设计的，这个时候包的首部就要绝对的精简了。
接下来就分别介绍如何利用上述网络数据的三个优势（特权信息、语义信息和多源信息）来解决基于网络数据学习的两大主要问题（标签噪音和数据分布差异）。...一、 利用特权信息辅助基于网络数据的学习 为了解决网络数据的标签噪音问题，我们参照多示例学习 (multi-instance learning) 把网络图片分成若干个包。...三、 利用多源信息辅助基于网络数据的学习 网络上的数据多模态且多源。...总结 基于网络数据学习存在两大主要问题：标签噪音和数据分布差异性，所以和基于精确标注数据的学习相比在性能上仍有一定的差距。...但是考虑到网络数据的诸多优势，基于网络数据学习有着很大的提升空间和广阔的应用前景。在这篇文章中，我们结合过去尝试的方法，讲述了如何利用特权信息、语义信息和多源信息帮助解决基于网络数据学习的主要问题。
”和“多帧行人检测”两个赛道的冠军，以及“检测单帧中所有物体”赛道的亚军。...深兰科技坚持以“人工智能，服务民生”为理念，响应国家政策号召，深刻洞察民众痛点和需求，致力于把高质量的人工智能产品和解决方案带给更多的社会大众，以匠心研发的熊猫智能公交车将作为智能城市公共交通领域的“新基建...该比赛数据集与常用于训练预训练模型的数据集（如 COCO 数据集、OBJ365）的数据分布存在很大的不同，因此对基于常用数据集预训练的模型进行 fine-tune 的效果不如预期。...DeepBlueAI 团队解决方案 DeepBlueAI 团队在单帧行人检测和多帧行人检测两个赛道中取得了冠军成绩，在检测单帧中所有物体赛道中获得了亚军。 ? ?...在平衡速度和准确率的情况下，该团队最终选择了 3 个残差 2 个 Non-local 共 5 个模块。 2. CBNet [10] ? 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。
在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 中，来自国内团队深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测”和“多帧行人检测...深兰科技坚持以“人工智能，服务民生”为理念，响应国家政策号召，深刻洞察民众痛点和需求，致力于把高质量的人工智能产品和解决方案带给更多的社会大众，以匠心研发的熊猫智能公交车将作为智能城市公共交通领域的“新基建...该比赛数据集与常用于训练预训练模型的数据集（如 COCO 数据集、OBJ365）的数据分布存在很大的不同，因此对基于常用数据集预训练的模型进行 fine-tune 的效果不如预期。...DeepBlueAI 团队解决方案 DeepBlueAI 团队在单帧行人检测和多帧行人检测两个赛道中取得了冠军成绩，在检测单帧中所有物体赛道中获得了亚军。...在平衡速度和准确率的情况下，该团队最终选择了 3 个残差 2 个 Non-local 共 5 个模块。 2. CBNet [10] 合并功能更强大的 backbone 可提高目标检测器的性能。
本次比赛是最近比较火热的多模态比赛，业务和数据比较接近真实场景，任务比较有趣。...我们队伍“石碑村”，队员有华仔、致Great，最终决赛取得第五名成绩，下面主要给大家分享下我们队伍的建模思路和方案，希望能够对大家有所帮助。...赛题指标 得分为百分制，分数越高成绩越好： 2.2 解决方案与思路 数据预处理 (1) 将文本数据中的emoji替换成还有特定含义的字符串，这里“含义”可以通过以下两种方式获取： 基于训练语料，构建每个...emoji翻译任务或者理解为文本生成、文本纠错任务等 后处理 基于原始数据还原被额外修改的字符，大致思路如下：��（1）判断emoji中所在位置 （2）根据emoji位置判断前后的字符是否被修改...：ema，rdrop可以提升效果 （3）bart模型的超参数比较重要 （4）还有重要的一环是模型融合：生成任务的话融合方式常见有概率融合和投票融合 4 比赛总结 1.将赛题任务转换为文本生成任务，并且将
如果能预测大熊猫交配的成功率，就能为繁育工作提供很大帮助。近日，四川大学、成都大熊猫繁育研究基地和四川省大熊猫科学研究院的研究者公布了一项基于神经网络预测大熊猫交配成功率的新方法。...他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...他们没有使用人工定义的特征和发声类型，而是使用了深度网络来学习不同的发声特征，自动预测交配成功率。 ? 图 1：基于大熊猫发声行为的自动交配成功率预测能更好地协助大熊猫繁殖。...对于输入的音频序列，最终的预测结果是通过求和所有帧上的概率而得到的，如果整体的成功概率更大，那么就将这个交配结果分类为成功。 预处理 首先，基于人工标注的起止点从输入音频序列中提取出大熊猫的叫声。...图 4：由（a）原始 MFCC 特征和（b）新提出的 CGANet 学习到的特征所定义的特征空间的可视化 基于预测结果，大熊猫繁育者可以在第一时间采取合适的后续步骤，从而助力实现更智能化的大熊猫繁育。
基于这种方法，内核可以适应局部特征变化，这对于语义特征学习是有效的。 这是补偿学习的例证。a是传统的卷积，其中内核足迹完全不动。b，c和d说明了足迹移动。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。...该网络结构类似于上面讨论的姿势估计网络，但有点复杂。它包括三个部分：1）帧t的实例分割预测；2）帧t与t +δ之间的偏移优化和分割变形；3）特征图聚合，用于最终预测帧t +δ处的实例分割。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。
从官宣的短片来看，Vidu在多镜头生成、时间和空间一致性、模拟真实物理世界以及想象力等方面，几乎与Sora齐平，甚至超越Sora，下面简要分析Vidu对标Sora的数据及成果。...此外，Vidu采用的是“一步到位”的生成方式，与Sora一样，文本到视频的转换是直接且连续的，在底层算法实现上是基于单一模型完全端到端生成，不涉及中间的插帧和其他多步骤的处理。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈...图11 字节艺映AI和腾讯VideoCrafter2生成的动物类视频内容而Vidu生成的动物类视频，从环境到主体的大熊猫都具备更强的真实感，熊猫弹吉他的行为除外。...但是其生成视频类内容的连续性、稳定性较弱，不具备连续内容关联能力。Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构，广泛用于处理序列数据，如文本、语音和图像。
由于来自不同帧的图像具有不同的运动和场景，因此准确对齐多帧并有效融合不同帧一直是VSR任务的关键研究工作。...网络首先从每个视频帧中提取特征，然后通过阶段一的局部融合模块进行相邻帧融合： 后续使用与BasicVSR++相同的结构来融合不同帧和局部合并特征的信息，然后二阶段在每个帧之间传播底层信息。...三阶段提出一个再对准模块（RAM），它集成了二阶段的偏移量和掩膜，以便于精确的运动补偿： 其中和为二阶段的偏移量和掩膜。对齐的特征依次进行融合、重构和上采样，获得SR。...先前的掩模和偏移量用于预对齐特征： 其中表示变形卷积，然后对预对齐特征与参考帧特征叠加进行卷积输出掩膜和偏移量： 然后将上述对应的参数相加进行对齐： 然后合并对齐的特征以重建恢复的图像。...的定量评估数据 不过值得一提的是，作者在这里缺少很多的数据对比，比如上图中BasicVSR和BasicVSR++的定量评估与下图中的FLOPs与运算时间对比。
第一个原因是户外主播手机性能及网络问题导致上行数据掉帧频发；第二个原因是音频和视频的掉帧时间长度存在差异；第三个原因是播放端音视频实际播放时长不一致导致音画不同步。 上图为问题示意图。...3.4 工程管理 这个较为复杂的流程本身会有一些工程管理上的麻烦： 1) 工程体积大，模块多 解决方案：多包管理系统 我们现在使用Lerna package管理系统，我想做前端的同学应该了解这是Babel...的多包管理工具。...4.2 服务端应用接入 这应该是前端的同学比较熟悉的NodeJS。由于现在的框架包括大部分的模块和浏览器是不相关的，而唯一和浏览器相关的是部分Loader与基于浏览器的MSE。...当被检测到时我们就改动时间或重新输出数据包。 HTML5原生播放器支持MP4、WebM，不支持FLV，PC端也不支持HLS。我们会将数据进行拆包和分包再传输给浏览器以实现格式支持。
选择搜索算法的主要思想：图像中物体可能存在的区域应该是有某些相似性或者连续性区域的。因此，选择搜索基于上面这一想法采用子区域合并的方法进行提取bounding boxes。...之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框, 然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...前向差别帧（P-Frame） 当前帧与前一个I-Frame或前一个P-Frame之间的差别，可以理解为与前一帧的数据偏移值 P-Frame没有完整数据画面，只有与前一帧的差别信息，解码时需要从前一帧获取数据...ImageNet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。 五、常用图像标注工具 1....OpenCV团队正在使用该工具来标注不同属性的数百万个对象，许多 UI 和 UX 的决策都基于专业数据标注团队的反馈。
比如，给定类别文本「熊猫」，便可一键实例级分割追踪所有属于「熊猫」这一类别的目标。 也可进一步给出更详细的描述，比如输入文字「最左边的熊猫」，SAM-Track可以定位至特定目标进行分割追踪。...同时最新版本的SAM-Track支持对追踪结果进行在线浏览，可选择中间任意一帧的分割结果进行修改和新增目标，并再次追踪。...此外，通过基于分层的Transformer的传播机制，DeAOT更好地聚合了长时序和短时序信息，表现出了优异的追踪性能。...最后DeAOT将交互分割结果作为参考帧，对选中的目标进行追踪。在追踪的过程中，DeAOT会将过去帧中的视觉嵌入和高维ID嵌入分层传播到当前帧中，实现逐帧追踪分割多个目标对象。...因此，SAM-Track能过支持多模态的交互方式来追踪分割视频中的感兴趣物体。 然而，交互跟踪模式无法处理视频中出现的新出现的物体。
操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...记住：Pivot——是在数据处理领域之外——围绕某种对象的转向。在体育运动中，人们可以绕着脚“旋转”旋转：大熊猫的旋转类似于。...Melt Melt可以被认为是“不可透视的”，因为它将基于矩阵的数据（具有二维）转换为基于列表的数据（列表示值，行表示唯一的数据点），而枢轴则相反。...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。
团队对低分辨率、复杂场景下的视频目标检测问题进行了探索，方案可用于自动驾驶、安防监测中目标实体的身份识别和行为理解，对例如深兰熊猫智能公交车等相关领域产品性能的提升和应用落地也起到了助推作用。...视频目标检测(Video Relation Understanding:Video Object Detection)作为基于VidOR数据集的竞赛任务。...为了训练检测器，我们对比在所有视频和只在有人工标注信息的视频中抽取帧制作训练集与验证集。...团队对低分辨率、复杂场景下的视频目标检测问题进行了探索，方案可用于自动驾驶、安防监测中目标实体的身份识别和行为理解，对例如深兰熊猫智能公交车等相关领域产品性能的提升和应用落地也起到了助推作用。...为了训练检测器，我们对比在所有视频和只在有人工标注信息的视频中抽取帧制作训练集与验证集。
Remote Sensing 特刊"基于多源数据集和云计算的环境监测土地覆盖制图方法及应用" Remote Sensing- Special Issue Special Issue "Methods and...Sensing, 12(9), 1429–. doi:10.3390/rs12091429 往期回顾 32篇深度学习与遥感论文推荐 GEE Deep Learning GEE学习资料汇总与分享 面向科研人员的免费遥感数据集...GEE - A Review第二篇 近期发布的地理空间数据共享资源汇总 论文+软件推送 | OS-CA模型：模拟不同政策情景下的城市开放空间（OS）及其步行可达性的动态变化 论文+软件推送 | 使用一种新的...“斑块生成土地利用模拟模型”（PLUS）来挖掘和理解可持续土地利用扩张的驱动因素
首先，在大数据的背景下，数据集的规模在快速扩张导致以前在小规模数据集上开发原型的细节会被大量过滤掉，能在大规模数据上有效的工作才会被留下来。其次是关注点的切换，从单目切换到多目场景，导致复杂度提升。...目前特征级别的Lift过程比较鲁棒的主要有基于深度和注意力机制策略，分别具有代表性的为BEVDet和DETR3D。...速度重点在于变化，单帧数据并不具备充分的变化信息，因此需要去建模来提供时间维度的一个变化信息。现有的点云时序建模方法是把多帧的点云混合在一起作为输入，这样可以得到比较稠密的点云，使得检测更准确。...另外多帧的点云含有持续的信息，后面在网络训练过程中通过BP学会如何提取这个持续的信息，以解决速度估计这种需要持续信息的任务。视觉感知的时序建模方式主要来源于BEVDet4D和BEVFormer。...另外一个路径是基于attention的,同时提供单时帧和逆时针的特征作为query的一个对象，然后通过attention的方式同时去查询这两个特征，从而去提取时序的信息。
，基于TIN和SlowFast 一个基于PyTorch，包含大量视频理解SOTA模型的代码库X-Temporal ?...可视化结果 图五将网络学习得到offset和weight进行了可视化分析 。从offset的可视化结果我们可以发现在浅层网络中的偏移量非常小，在网络逐渐变深的过程中学习到的偏移量才逐渐变大。...基于TIN的ICCV MMIT比赛方案 在ICCV19 MMIT多标签视频理解竞赛中，我们将TIN与SlowFast算法进行融合，取得了ICCV multi-moments in time challenge...X-Temporal代码库介绍 在上述算法和竞赛的准备过程中，遇到的一个困难是缺乏一个基于PyTorch并广泛支持众多SOTA方案且具有高效训练能力的视频理解代码库。...同时支持处理原视频在线抽帧和抽帧后的图片作为输入，支持多种解码方案。 3.
，以合并外部碎片。...上述三种分区算法，在释放分区时，都要检查是否能和周围的分区合并。 非连续内存管理 连续内存分配会出现内/外部碎片、动态修改比较困难、内存必须连续，而且内存利用率不高。...物理地址格式为(f, o)，表示页帧中的地址，其中f表示页帧号，o表示偏移量，页偏移量和页帧偏移量是相等的。 页和页帧的对应关系使用页表(Page Table)来管理。...寻址时首先根据页号找到页表中对应的页帧号，然后用得到的页帧号与偏移量组成实际的物理地址。 ?...该图来自清华大学OS课程PPT，笔者做了适当修改 页面和页帧的大小相比分段要小得多，假设系统是32位，页帧大小1024字节，这样有2^32/2^10=2^22条页表记录，查询页表的时间要多很多。
多模态(可见光+红外光）介绍1.1 多模态融合算法2.如何复现至YOLO11 2.1 如何在YOLO11中使用2.2 数据集格式要求2.3 基于YOLO11的前期融合、中期融合和后期融合可视化3.如何创新提升性能...LLVIP是北京邮电大学采集的一个用于微光视觉的可见光-红外光数据集。该数据集包含16836对图像,其中大部分是在夜晚昏暗的场景中拍摄,所有图像均在时间和空间上严格对齐。...作者将该数据集与其他可见光和红外数据集进行了比较,并评估了一些流行的视觉算法的性能,包括图像融合和行人检测。...1.1 多模态融合算法在目标检测（object detection）领域，数据融合策 略至关重要，尤其是在整合多模态数据和提升检测性 能方面。...每种策略在目标检测任务 中都有其独特的应用和优势。多模态融合算法类型如 图 1 所示。
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