单声源子集包含23类，共4932个视频，包含婴儿、猫狗、吉他、赛车、除草机等与日常生活息息相关的发声物。 △AVSBench单源子集的数据分布 多声源子集则包含了424个视频。...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。...△对单声源子集和多声源子集进行不同人工标注 这种像素级的标注，避免了将很多非发声物或背景给包含进来，从而增加了模型验证的准确性。...△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。
如果该变量不能一次成为多个类别，那么该组中只有一位可以是1。 这被称为单热编码，它在Scikit Learn中实现sklearn.preprocessing.OneHotEncoder。...特征的不同线性组合可以做出同样的预测，所以我们需要跳过额外条件的来理解特征对预测的影响。 dummy编码 单热编码的问题是它允许k个自由度，其中变量本身只需要k-1。...类别变量的优点和缺点 单热，虚拟和效果编码非常相似。 他们每个人都有优点和缺点。 单热编码是多余的，它允许多个有效模型一样的问题。 非唯一性有时候对解释有问题。该优点是每个特征都明显对应于一个类别。...单热编码会生成一个稀疏矢量长度为10,000，在列中对应于值的单个1当前数据点。 Bin-counting将所有10,000个二进制列编码为一个功能的真实值介于0和1之间。...选择使用哪一个取决于所需的型号。 线性模型比较便宜，因此可以进行训练处理非压缩表示，例如单热编码。 基于树的模型，另一方面，需要反复搜索右侧分割的所有特征，并且是因此限于小型表示，如箱计数。
对于具有多个子集类型的数据集，可以通过勾选/取消勾选复选框，将检索限制为仅在特定子集类型中差异表达的基因。子集效应标志是基于样本记录 VALUE 列中提交者提供的原始表达测量值计算的。...符合用户选定标准的基因将在 GEO Profiles 中呈现。注意事项与说明：计算基于样本记录 VALUE 列中原始提交者提供的表达测量值。请注意，GEO 提交者提供的数据值及范围存在极大差异。...以数值或排序均值（倍数差异）作为筛选标准可能是最基础的数据过滤方法。检索结果可能无统计学意义，或比较的子集过小而无法提供统计价值（如单例样本）。若值为空或缺失，计算时将予以忽略。...这种动态数值标度可使数值间的细微差异更清晰地呈现。 K 实验变量 图表底部的条形代表数据集中实验变量的子集。每个子集可能包含一个或多个样本。...OPREATOR 是有多个条件时是布尔运算符，包括（'AND'、'OR'、'NOT'必须大写）。 直接检索实战 直接在GEO中检索也可以，我们先打开一个 GEO 网页。
为了平衡该子集中类人形态的主导性，补充了 4.1k 使用 SMALR 生成的模型，这些模型基于来自 41 个不同动物扫描的参数化数据，并采用随机有效姿态。...在 [67] 中，骨架被编码为基于骨骼的序列：每条骨骼贡献 6 个标记（其两个端点的三维坐标），从而产生总长度为 的序列，并在多个连接骨骼中冗余地重复关节位置。...本文从输入网格中采样 8,192 个带法线的点作为形状条件，并使用一个预训练的形状编码器对其进行编码 [105]。...在前文中介绍的 Articulation-XL2.0 数据集上训练模型，该数据集包含来自 Objaverse-XL的超过 48k 个高质量样本作为主要子集，以及 11.4k 个来自多样姿态子集的样本。...用于模型训练的样本包括来自主要子集的超过 46k 个样本和来自多样姿态子集的 10.9k 个样本。
PoseC3D 是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了...我们同时利用均匀采样以减少 3D 热图堆叠在时间维度上的冗余。由于整个视频长度过长，难以处理，通常选取一个仅包含部分帧的子集构成一个片段，作为 3D-CNN 的输入。...在实验中，Pose-SlowOnly 在多个数据集上的精度超越了当前基于 GCN 的 SOTA。...在这种条件下，3D-CNN 依然取得了优秀的识别精度：使用单 clip 测试时，PoseC3D 的精度与 GCN 相近或超出；使用 10 clip 测试时，PoseC3D 的识别精度一致高于 GCN。...值得注意的是，只有 PoseC3D 可以受益于多 clip 测试，因其采样一个子集而非全部帧以构成输入。
类别特征(定性数据) 获取方式：由原始数据直接提取或将数值进行特征离散化。 自然数编码。给每一个类别分配一个编号，对类别编号进行洗牌，训练多个模型进行融合可以进一步提升模型效果。 独热编码。...对于有些取值特别多的类别特征，使用独热编码得到的特征矩阵非常稀疏，因此在进行独热编码之前可以先对类别进行散列编码，这样可以避免特征矩阵过于稀疏。...实际应用中我们可以重复多次选取不同的散列函数，利用融合的方式来提升模型效果。散列方法可能会导致特征取值冲突，这种冲突通常会削弱模型的效果。自然数编码和分层编码可以看作散列编码的特例。 计数编码。...另外一种全局的基于互信息的方法是基于条件相关性的： SPEC_{CMI}=\max_x{[x^\top Qx]s.t....与过滤方法不同，封装方法直接使用机器学习算法评估特征子集的效果，它可以检测出两个或者多个特征之间的交互关系，而且选择的特征子集让模型的效果达到最优。
，计算给定子集的超集条件概率，估计熵、互信息等。」...使用一块 TITAN Xp GPU 实时运算，720p 视频的推理速度可以达到每秒 35 帧，1080p 的视频可达到每秒 20 帧。...在滑铁卢大学的这项研究中，研究者提出了一种新的无热图关键点检测方法 KAPAO（Keypoints And Poses As Objects），并将其应用于单阶段多人人体姿态估计。...此外，由于 KAPAO 不会产生大型且昂贵的热图，因此在准确性和推理速度方面，优于此前的单阶段方法，特别是在不使用 TTA 的情况下。...传输的数据包括单词、字母表和随机数，这些数据被串行编码到中子场的调制中，输出在笔记本电脑上解码，在屏幕上恢复编码信息。研究者进行了一项双盲测试，对来自随机数生成器的数字进行编码，然后进行传输和解码。
后者将包含有关变化的驾驶条件（例如位置）的数据 以及附近行人或车辆的速度，或即将到来的交通信号灯的颜色。 L5数据集提供这两种数据类型的数据。...例如，VV具有数据查询特性，允许基于感兴趣的特性在3D视图中突出显示对象。特征查询可以在Python中定义;然后，通过API调用，VV指示板将更新、查找并选择满足这些条件的特性。...上面的图表使用来自数据集的原始数据，在主要垂直轴上绘制X和Y位置，在另一个垂直轴上绘制偏航(方向)。底部的图表通过绘制场景数据系列中第一帧的delta，提供了关于X和Y值变化的更引人注目的细节。...下面的热图说明了这一点，显示了当序列帧的最小数目在3秒的间隔内从0增加到9秒时，样本的数目在减少。...为了避免基于位置的偏见，从地图的尽可能多的部分收集这些不太常见的例子是很重要的，所以使用热图将有助于完成这项任务。 我们可以直观地观察到的另一个有趣的发现是速度与观察次数的负相关关系。
基于提出的RGBT-Tiny数据集和SAFit度量，作者对包括可见通用检测、可见SOD、热红外SOD和RGBT目标检测在内的23种当前最先进的算法进行了全面评估，这为后续研究奠定了坚实的基础。...然后，作者采用单应性变换[70]将RGB图像与热成像图像对齐，因为RGBT相机的位置相对固定。...请注意，单应性变换只能在固定景深（DoF）内进行帧对齐。因此，双镜头[71]固有的视差变化（如图2（b）所示）尚未得到很好解决，这是一个值得研究的挑战。 GT标注。...为了避免数据偏差和过拟合，训练集和测试集按照以下标准分为85和30个视频序列。1) 每个子集涵盖所有类型的场景和目标。2) 每个子集涵盖所有光照和密度变化。3) 两个子集不重叠。...这是因为，如图3（b）所示，作者的数据集涵盖了不同的光照条件（即：高光照视觉在白天捕获，中光照、低光照和不可见光照视觉在夜间捕获），而在低光照和不可见光照条件下，热成像图可以提供额外的补充信息。
数据丢失的原因很多，包括传感器故障、数据过时、数据管理不当，甚至人为错误。丢失的数据可能以单个值、一个要素中的多个值或整个要素丢失的形式出现。...missingno库可以使用pip命令安装： pip install missingno 数据集 在本教程中，我们将使用 Xeek and FORCE 2020举办的机器学习竞赛中公开可用数据集的一个子集...竞赛的目的是根据现有的标记数据预测岩性。数据集包括来自挪威海的118口井。 这些数据包含了测井仪器采集的一系列电测量数据。测量结果用于描述地下地质特征和确定合适的油气藏。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 热图 热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。
RGB-D 相机在某些条件下可能会失效，例如在阳光下，激光雷达仍然比单目 RGB 相机更重、更昂贵。...[25] 数据集），即使它需要全局束调整以优于基于模型的方法。...3.1.密集单目 SLAM 其核心，经典的基于视觉的逆深度间接 SLAM 解决了束调整 (BA) 问题，其中 3D 几何被参数化为每个关键帧的一组（逆）深度。...有趣的是，在无纹理区域之后移除的几何形状对应于高度锯齿的区域（图2中每列中的中间红色圆圈），例如加热器或房间中棋盘格的中心。 图 3.（左列）第 i 帧。 （右栏）第 j 帧。...请注意，流权重位于帧 i 在帧 j 中可见的位置。深度的不确定性来自多个光流测量的融合，而不是单个光流测量。对于左列，低值显示为黄色，高值显示为蓝色。对于右列，低值显示为蓝色，高值显示为黄色。
这些图像的内存需求通常是地图本身的数百倍，从而占用了大部分的总内存。在本研究中，我们提出了GEVO，一种基于GS的单目SLAM框架。...无障碍区域的高斯通过多个关键帧进行融合，以在一致性优化过程中识别回溯遮挡 (RO) 的实例。...此外，通过查询代表无障碍区域的高斯，可以检索由过去关键帧编码的无障碍信息，从而进一步通过基于占用率的剪枝减少 RO。 1....占用概率是通过对来自第三节的无障碍区域初始化高斯进行高斯混合回归计算的。 实验 这里评估 GEVO 框架在准确性和内存开销方面与最先进的单目密集 SLAM 方法的对比。...因此，GO-SLAM 在两个数据集上的地图大小恒定为 48 MB，这比基于高斯的框架在两个数据集上高出 4.7 到 124 倍。 渲染和定位精度 将 GEVO 的准确性与先前的方法进行比较。
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。...在卷积神经网络出现之前，单图像超分辨率技术从简单的基于预测的方法（产生纹理过于平滑的解决方案）到试图通过利用不同先验来解决这些缺点的方法。随着CNN的巨大成功，所有的努力都转向了这个方向。...使用这种架构，我们的目标是训练G生成以HR样本为条件的SLR样本。为了实现这一点，为对抗性损失选择的目标函数是铰链损失[39]： 其中 是LR子集分布， 是要通过替代优化学习的生成器分布。...这些条件导致UAVDT数据集中总共有517个HR对象。为了获得更大的数量，我们还选择了VisDrone数据集中具有相同限制的汽车。...这导致共有18901个目标来自UAVDT训练集——这些对象是UAVDT子集的一部分，其中冗余实例已被丢弃。然而，为了模拟小目标稀缺的场景，LR子集将仅由UAVDT数据集的大约25%的视频组成。
，并且基于该假设，在数据周围“绘制”椭圆，将椭圆内的任何观测分类为正常（标记为1），并将椭圆外的任何观测分类为异常值（标记为-1）。...中不放回随机抽样，来创建与少数类相等的新观测子集。...最终结果是来自少数类和多数类的观测数量相同。...0.07405353, 0.99725427], [ 0.04733062, 0.99887928], [ 0.95709822, 0.28976368]]) ''' 多个标签的独热编码特征...SVM 等）将要求将类别变量转换为虚拟变量（也称为独热编码）。
如前文所述，Hallo通过使用参考图像、音频序列以及可选的视觉合成权重，结合基于分层音频驱动视觉合成方法的扩散模型来实现。...扩散模型主干网络（Diffusion Backbone） 采用Stable Diffusion 1.5作为基础架构，包括三个主要部分：VQ-VAE编码器、基于UNet的去噪模型、条件编码模块。...与传统的文本驱动扩散模型不同，Hallo去掉了文本条件，转而使用音频特征作为主要的运动控制条件。...从前一推理步骤中选取一个子集（例如2帧）作为运动参考帧，将其与当前步骤的latent noise在时间维度上拼接，通过自注意力机制建模帧间的关联和变化。...定量评估方面，在HDTF数据集上，Hallo在多个指标上表现最优： 在增强唇部同步的同时，Hallo保持了高保真视觉生成和时间一致性： 在CelebV数据集上，Hallo展示了最低的FID和FVD以及最高
已经开发了大量的基于深度学习的分割方法，它们表现出了强大的性能。现有方法可以根据输入格式分为2D和3D类型。2D方法接收单或多个横截面投影图像，在处理效率和轻便设计方面具有优势。...SAM由图像编码器、灵活的提示编码器及快速的 Mask 解码器组成，以支持提示条件输入。SAM 2在SAM中引入了记忆库和记忆注意力两个模块，以整合多帧信息。...输出 Mask 用于计算损失，并传递到记忆库进行多帧特征融合。内存库使用FIFO队列存储来自 Mask 解码器生成的多个帧，以便保留过去的预测和提示信息。...利用这一特性，每个血管可以使用基于en-face投影RV标注的连接组件计算进行标记。 由于扫描层的分割不遵循解剖结构，一个目标可能被分散到多个连接组件中。每个连接组件在生成过程中至少包含一个提示点。...在消融研究中，每个条件单独修改，结果如表2所示。 在部分帧上输入的提示点可以基本上实现整个层序列中目标的定位和分割。与正面投影任务的结果类似，对于3M子集层序列分割，分割更容易实现。
此外，比特流中编码的丰富元数据可以使超分辨率过程受益，但还尚未得到充分利用。基于此，本文提出了一种压缩感知的视频超分辨率模型，具体贡献如下： 提出了一种用于感知帧压缩级别的压缩编码器。...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。...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。...将来自帧内容分支的特征映射和来自帧类型分支的令牌嵌入组合为该帧的压缩表示，记为Ct。
而最近来自德克萨斯奥斯汀分校和英特尔研究院的一项研究介绍了，如何将基于点的跟踪与同时检测和跟踪结合起来，从而进一步简化跟踪的复杂性。...用点来跟踪目标简化了跟踪流程的两个关键部分： 第一，它简化了基于跟踪的检测。如果之前帧里每个目标都用一个简单点来表示，那么多个目标就可以用一个包含多个点的热图来表示。...基于跟踪的检测器可以直接提取该热图，并在关联多个帧中的目标时对它们执行联合推理； 第二，基于点的跟踪简化了跨时间的目标关联。类似稀疏光流的简单位移预测就可以把不同帧中的目标连接起来。...CenterTrack 把之前帧的热图作为输入，轻松学会重复之前帧的预测，从而在不会引起较大训练误差的情况下拒绝跟踪当前帧目标。研究者在训练阶段通过强大的数据增强方案来避免这种情况。...该模型以当前帧、前一个帧和一张基于跟踪目标中心渲染得到的图作为输入，生成当前帧的中心检测图、目标边界框尺寸图和一张偏移图。测试时，将目标的尺寸和偏移从热图峰值中提取出来。
让我们将数据帧添加到其中。添加dataframe的顺序并不重要。要将数据帧添加到现有的实体集中，我们执行以下操作。 ? 因此，我们在这里做了一些将数据帧添加到空的实体集存储桶的事情。...▍二进制编码器 二进制编码器是另一种可用于对分类变量进行编码的方法。如果一个列中有多个级别，那么这是一种很好的方法。...虽然我们可以使用一个热编码来对使用1023列的具有1024个级别的列进行编码，但是使用二进制编码，我们可以通过使用10列来完成。 让我们说我们的FIFA 19球员数据中有一列包含所有俱乐部名称。...一个热编码意味着创建651列，这意味着大量的内存使用和大量的稀疏列。 如果我们使用二进制编码器，我们将只需要像29的10列。...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。 我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。
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