保存一个热门的编码器可以通过以下步骤进行:
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由于人们每天对视频的数量需求巨大且分辨率在不断提高,这使得视频压缩仍然是一个非常热门的话题。现有的流行的视频压缩算法,如 MPEG 和 H.26x 族,都是通过计算像素块的运动来估计这些块在附近帧中的外观。除了估计位移外,还存储量重建误差的近似值。
随着互联网上多媒体数据的增长,视频文本检索已经成为一个热门的研究课。用于视频文本学习的Transformer因其良好的性能而受到越来越多的关注。然而,现有的跨模态Transformer方法通常受到两个限制:
机器之心专栏 机器之心编辑部 本文调查了一个富有潜力的问题,即多模态推荐系统MoRec 是否有望终结 IDRec 在推荐系统领域长达10年的主导地位,基于此,论文进行了深入研究。相关成果已被 SIGIR 2023 接收。 链接: https://arxiv.org/abs/2303.13835 代码: https://github.com/westlake-repl/IDvs.MoRec 研究背景 [纯 ID 推荐系统 vs 纯模态推荐系统] 自矩阵分解问世以来,使用 ID embedding 来建模
TLDR:本文探索了一个富有潜力的方向,即多模态推荐系统MoRec 是否有望终结 IDRec 在推荐系统领域长达10年的主导地位,基于此,论文进行了深入研究。
自矩阵分解问世以来,使用 ID embedding 来建模物品的协同过滤算法已经成为推荐系统最主流的范式,主导了整个推荐系统社区长达 15 年。经典的双塔架构、CTR 模型、会话和序列推荐、Graph 网络无不采用 ID embedding 来对物品进行建模,整个推荐系统现有的 SOTA 体系也几乎都是采用基于 ID 特征的建模手段。
最近一阵子,NeurIPS 2019 放榜了、ICLR 2020 截稿了,为论文没中而闷闷不乐、为投稿(或者改稿重投)而郁闷头大的同学肯定不少。不过,在乎真正的学术贡献的同学也不用着急,论文中了顶会最主要还是说明符合流行风向+运气好,就像每年顶会的最佳论文过十年再来看往往并不是真正推动领域进步的论文一样。
数据降维是一件困难的事情,而难点通常集中在主成分分析上。此前,我介绍过一种基于自动编码器的降维方法(https://quantdare.com/outliers-detection-with-autoencoder-neural-network/)。然而,在那一段时间里,我专注于如何使用自动编码作为预测器,而现在我想把它们看作是一种降维技术。
Facebook 人工智能研究 (FAIR) 团队发表的论文 Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners 已成为计算机视觉社区的热门话题。这也是KaiMing大神在2年后的第一篇一作论文。
在深度学习领域,图神经网络早已成为热门话题。去年年底,有人统计了 2019 年到 2020 年各大顶会提交论文关键词的数据。结果显示,「graph neural network”」的增长速度位列榜首,成为上升最快的话题。
自监督表征学习近两年十分火热。机器学习界的三位泰斗 Geoffroy Hinton、 Yann Lecun 、 Yoshua Bengio 一致认为自监督学习有望使 AI 产生类人的推理能力,其中 Hinton 与 Lecun 近两年也在 ICML / NeurIPS 中发表自监督表征学习的研究工作。
先将高维的原始数据映射到一个低维特征空间,然后从低维特征学习重建原始的数据。一个AE模型包含两部分网络:
自编码器(AE)及其变体被广泛用于无监督学习 [74],它适用于学习没有监督信息的图节点表示。 在本节中,我们将首先介绍图自编码器,然后转向图变分自编码器和其他改进。表 4 总结了所调查的 GAE 的主要特征。
大模型都在想什么?OpenAI 找到了一种办法,能给 GPT-4 做「扫描」,告诉你 AI 的思路,而且还把这种方法开源了。
AI 科技评论按:自 2018 年以来,预训练无疑是自然语言处理(NLP)领域中最热门的研究课题之一。通过利用 BERT、GPT 和 XLNet 等通用语言模型,该领域的研究者们在自然语言理解方面已经取得了许多重大的突破。然而,对于序列到序列的自然语言生成任务,这些主流的预训练方法并没有带来显著的改进,对此,微软亚洲研究院提出了一个全新的通用预训练方法——MASS,在该任务中可以得到比 BERT 和 GPT 更好的效果。
深度学习是机器学习的子集,它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的,是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息,供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构,机器可以通过自身的数据处理进行学习。
如果一个市场对流量格外敏感,在计算复杂度提升不多的情况下,一款新的编码标准就有了市场。印度正是如此。
还记得在2018月3月份火爆reddit的deepfake吗?将视频中的头换成另一个人的头像,虽然可能有些粗糙和模糊,但是在分辨率不要求很高的情况下可以达到以假乱真的效果。
ODrive比较适合大电流的无刷电机使用,对于云台电机(小电流低转速)并没有使用电流环(好像SimpleFOC也没有电流环)。并且网上仅有少数的大电流无刷电机的配置例程,没有小电流无刷电机的配置例程。今天踏了一遍这个坑,遇到了很多错误,最后也逐渐摸索出了解决方法。
一个软件都是由优质的源码组成的,就像是一对一直播源码APP,也是需要一套完整且优质的直播源码才能开发出来,但并不是说优质的源码就决定了直播APP的好坏,只能说源码是直播APP的基石,其中还有很多需要开发者重点注意的问题及事项,这里面就包含了推流端的问题,这是直接关系到用户的使用体验。
实时音视频技术是源于早期的VoIP通信,随着后来互联网的发展进程,这项技术2003年被Skype引入到PC桌面系统,开启了整个实时音视频技术新纪元。经过15年的进化,基于PC上的实时音视频技术日渐成熟,也涌现了像WebRTC这样的开源项目。但随着近几年移动互联网和4G的兴起,实时音视频领域有了更广泛的应用,引来了新的技术难题和挑战。经过2016年直播大战后,音视频应用得到了用户的认可,直接促成了2017年实时音视频应用的大爆发,在娱乐方面出现了像狼人杀、陌生人视频社交、在线抓娃娃等风口;在协作应用领域出现了Slack和Zoom等多人远程协作应用;在行业应用上也有很大的突破,例如像VIPKID、学霸君1V1等强劲的在线教育产品。在苹果8月份宣布新一代iOS浏览器Safari支持WebRTC后,实时音视频技术成为了时下热门技术体系。
翻译 | 林椿眄 编辑 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 小米和西北工业大学的“交情”不浅。 去年 7 月,小米和西工大计算机学院的谢磊教授合作,在 arXiv 上提交了一篇端对端的语音识别论文。(详见文章《小米首次公开发表论文:基于注意力机制的端对端语音识别》) 如今,小米和谢磊教授的合作更进一步,在今年 3 月一口气发表了三篇论文,都是智能语音方向的热门题目,可见小米对语音的重视。 谢磊教授表示,目前这三篇论文均已被语音领域的顶会 Interspeech 接收。下
选自arXiv 作者:Eirikur Agustsson等 机器之心编译 参与:白妤昕、刘晓坤 本文提出了一个基于生成对抗网络的极端学习图像压缩框架,能生成码率更低但视觉效果更好的图像。此外,该框架可
11 月 12 日,一篇由 Facebook AI 研究院完成、何恺明一作的论文《Masked Autoencoders Are Scalable Vision Learners》成为了计算机视觉圈的热门话题。
它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子,以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。
写这篇博客的目的是帮助刚入门图像融合的萌新们快速入门图像融合,同时也可以帮助在融合领域有一定深耕的大佬们了解融合现状。
用 OpenCV 开发难免会针对 Camera 或者是 Video 做处理,有的时候需要将画面保留下来,这个时候最佳方案是保存成一个 .avi 的文件。
今天带来的是一个卖79元的示波器,自己做估计20?25?搁我手里有啥不可能的,emmmm
自编码器(Autoencoder, AE)是一种数据的压缩算法,其中压缩和解压缩函数是数据相关的、有损的、从样本中自动学习的。自编码器通常用于学习高效的编码,在神经网络的形式下,自编码器可以用于降维和特征学习。
2020 IEEE国际计算机视觉与模式识别会议(IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition,简称CVPR)公布接收论文结果。清华大学计算机系“类脑计算与认知”团队提交的论文《Reusing Discriminators for Encoding Towards UnsupervisedImage-to-Image Translation》被成功接收。论文第一作者为陈润发,是清华大学计算机系硕士二年级研究生;指导老师为孙富春教授(中国人工智能学会副理事长,清华大学教授,IEEE/CAAI Fellow)等。
过去十年深度学习的发展,极大地推动了多媒体领域视觉与语言之间跨模态分析的进步。然而,目前还没有一个开源的代码库以统一和模块化的方式来支持训练和部署跨模态分析任务的神经网络模型。在这项工作中,作者提出了X-modaler——一个通用和高性能的代码库,它将SOTA的跨模态任务流程封装到几个通用阶段 。
在编码器校准过程中,必须允许转子旋转而且不能有偏载。 这意味着载荷均匀和较弱的摩擦载荷才行,但是重载或类似弹簧载荷不行。 在 odrivetool中输入<axis>.requested_state = AXIS_STATE_ENCODER_OFFSET_CALIBRATION Enter。 要验证一切正常,请检查以下变量:
随着用户对高质量视频的需求不断增加,视频内容不断向超高清、高码率的方向发展,面对不断增长的成本,新一代视频编码技术的落地应用对平台变得尤为重要。作为老少咸宜的音乐娱乐社交平台,全民K歌APP中视频化内容在平台占比逐年增加,巨大的带宽成本同样给K歌团队带来了不小的压力。
本次的DEMO是通过读取YUV文件,并利用FFMPEG编码成H264格式并输出到文件上面,保存的格式是·xxxx.h264的文件。
现在通过LLM-Blender大模型集成框架,你输入问题,自动帮你排序各家LLM结果,然后“融合生成”最佳答案。
前几篇介绍了ODrive在Windows下的使用环境搭建,驱动3508 / 5008无刷电机、TLE5012B、AS5047P的ABI编码器配置、AS5047P-SPI绝对值编码器配置。
我们将使用作为每个ODrive对象的占位符。 每个ODrive控制器都是一个ODrive对象。 在odrivetool中通常是odrv0。 此外,我们将<axis>用作每个轴的占位符,这是ODrive对象的属性(例如odrv0.axis0)。 轴表示电动机的连接位置。(M0和axis0对应,M1和axis1对应)
在前面的两篇文章中,我们介绍了基于各类代理任务 (Pretext Task) 和基于对比学习 (Contrastive Learning) 的自监督学习算法。
// 编者按:近年来,腾讯云在编解码领域投入了许多,不同于许多厂商基于开源方案做增强,腾讯从2017年就开始自研编解码器包括现在的AV1。LiveVideoStackCon 2022音视频技术大会上海站邀请到腾讯云香农实验室编解码器研发负责人张贤国老师,为大家介绍腾讯自研AV1编解码器。 文/张贤国 整理/LiveVideoStack 本次和大家分享的主题是《腾讯自研新一代AV1编码器》,距离我上一次2019年在LiveVideoStackCon2019北京站演讲已经过去了快三年,这次就和大家分享
这篇论文被发布在 arxiv 上,主要讲了一种不需要训练就能探索句子分类的随机编码器。论文的主要介绍如下:
” 8月5日-6日,LiveVideoStackCon 2022 音视频技术大会 上海站,和你一同开启通向未来的大门。 视频处理及编解码硬件系统优化设计 高压缩率、高画质、低延迟的视频呈现是互联网的热门主题,其中最重要的底层核心就是视频处理及编解码。视频编解码是涵盖算法、标准、软件实现、硬件实现、软硬件协同优化等各个方面的综合性领域,具有很强的学术研究和工程实现价值。本专题主要从硬件实现以及软硬件协同方面切入探讨视频编解码系统的优化设计,并面向AVS3、AV1、VVC等标准探讨编码器的硬件设计方法。 讲师与
自1986年[1]问世以来,在过去的30年里,通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。在嵌入复杂数据方面,自动编码器已经被证明是非常有效的,它提供了简单的方法来将复杂的非线性依赖编码为平凡的向量表示。但是,尽管它们的有效性已经在许多方面得到了证明,但它们在重现稀疏数据方面常常存在不足,特别是当列像一个热编码那样相互关联时。
本篇文章可作为<利用变分自编码器实现深度换脸(DeepFake)>(稍后放出)的知识铺垫。
AV1 以其出色的压缩性能,无疑是自 2017 年以来备受关注的新生代视频编码标准。业界也相继对 AV1 进行了一些评测工作,如 Facebook、Netflix 对它的编码复杂度也从早期的 VP9 的近千倍降到了百倍。为了验证 AV1 在短视频上的性能,美图音视频团队自 2018 年 11 月,基于 Top 500 美拍短视频进行了一次全面的 AV1 性能评估,对标编码器采用在实际生成环境中使用的主流视频编码器 x264、x265、VP9。
在此次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站,来自镕铭半导体的刘迅思详细列举了目前常用的AI辅助编解码的方法,论述如何在硬件和软件层面将AI结合编解码的实践,探索新的标准和新一代编码器结合AI应该如何设计。
AI 科技评论按:在闲聊对话领域,对话策略研究是近几年的热门话题,实现对话策略需要引入一些要素,让聊天机器人变得更加拟人化,以便能跟用户更好地交互。来自清华大学的柯沛认为,日常对话中的句式可以直接反映一个人的对话目的,通过引入句式控制,聊天机器人将能生成优质的回复——不仅句式受控,还包含了丰富的信息量。
AI 研究发展的主要推动力是什么?在最近的一次演讲中,OpenAI 研究科学家 Hyung Won Chung 给出了自己的答案。
【导读】你一定记得非常热门的加州大学伯克利分校在CVPR2017上提出的图片翻译 pix2pix,它使用GAN方法可以将白马“转化”为斑马,可以把积木“转化”为建筑,可以把线条“转化”为猫咪、鞋子、挎包,可以把白天转化为黑夜。而最近伯克利AI研究实验室与Adobe公司朱俊彦等人提出新的BicycleGAN,解决pix2pix生成图像模式单一的问题,比如BicycleGAN可以跟你给出的一张鞋的草图在保持确定的前提下,生成出各式各样不同纹理风格的图像。 朱俊彦同时也是pix2pix的第二作者。 ▌视频 --
在视频方面,质量和比特率之间的权衡十分微妙。内容制作人希望最大限度地提高观众的质量,而存储和交付成本上的压力迫使人们需要尽可能降低比特率。内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容(无论是完整剪辑还是单个场景)达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制,可在降低视频编码器编码输出文件的比特率的同时,保留更高比特率编码的感知质量。作为一种低复杂度的解决方案,CABR还可以用于直播或实时编码。
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