卷积层是卷积神经网络的基本层。虽然它在计算机视觉和深度学习中得到了广泛的应用，但也存在一些不足。...现在棘手的部分来了：由于可以学习偏移以适应当前图片中的对象，因此我们可以将当前图片中的对象适应到另一张图片中的对象，并在它们之间提供偏移吗？ 让我们具体说吧。...由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...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。...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。
Swifter Swifter是一个库，它“以最快的可用方式将任何函数应用到pandas数据帧或序列中”，以了解我们首先需要讨论的几个原则。...并行处理 几乎所有的计算机都有多个处理器。这意味着您可以很容易地通过利用它们来提高代码的速度。因为apply只是将一个函数应用到数据帧的每一行，所以并行化很简单。...您可以将数据帧分割成多个块，将每个块提供给它的处理器，然后在最后将这些块合并回单个数据帧。 The Magic ?...并行处理的开销会使小数据集的处理速度变慢。 这一切都很好地显示在上图中。可以看到，无论数据大小如何，使用向量化总是更好的。...您可以看到“SwiftApply”行是Swifter会做的，它会自动为您选择最佳选项。 也许你会问，你是如何利用这个魔法的?其实这是一件容易的事。
这两个主题都超出了本文的范围，但如果考虑将PySpark作为更大数据集的panda和scikit-learn的替代方案，那么应该考虑到这两个主题。...需要提醒的是，弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset, RDD)是Spark的底层数据结构，Spark DataFrame是构建在其之上的。...对于结果行，整个序列化/反序列化过程在再次发生，以便实际的 filter() 可以应用于结果集。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...数据帧转换为一个新的数据帧，其中所有具有复杂类型的列都被JSON字符串替换。
与此同时，扩散模型彻底改变了图像到图像（I2I）的合成，现已逐渐渗透到视频到视频（V2V）的合成中。 不过，V2V合成面临的难题是，如何去维持视频帧之间时间连贯性。...与静态图像相比，视频多了一个额外的时间维度。 由于文本的模糊性，有无数种方法可以编辑帧，使其与目标提示保持一致。但是，在视频中直接应用I2I模型，往往会在帧与帧之间产生令人不满意的像素闪烁。...也就是说，会出现不一致的现象。 为了提高视频中各帧之间的连贯性，有研究者尝试了一种方法——通过时空注意力机制，同时对多个视频帧进行编辑。...看得出，直接将ControNet应用于每帧，还是会出现明显的闪烁，比如海盗的衣服和老虎的皮毛上。...消融实验 此外，研究人员还进行了颜色校准和条件类型的消融实验。 当评估过程自第一组数据逐步进行到第七组时，未经颜色校准的结果呈现灰色（图中）。
这些帧可以以一个或者多个带标注的上下文帧为条件，既可以是先前的视频帧、时间标记或者摄像机标记的视图场景。...下面看看Transframer架构是如何工作的。 （a）Transframer将DCT图像（a1和a2）以及部分隐藏的目标DCT图像（aT）和附加注释作为输入，由多帧U-Net编码器处理。...但在这种情况下，稀疏性小带来的好处也随之弱化。 多视觉任务强者 通过一系列数据集和任务的测试，结果显示Transframer可以应用在多个广泛任务上。...视频建模 通过Transframer在给定一系列输入视频帧的情况下预测下一帧。 研究人员分别在KITTI和RoboNet两个数据集上，训练了Transframer在视频生成上的性能如何。...视图合成 在视图合成方面，研究者通过提供相机视图作为表 1（第 3 行）中描述的上下文和目标注释，以及 统一采样多个上下文视图，直到指定的最大值。
这项研究还可用来创建在现实世界中难以捕捉或标注的视觉内容，例如：对齐虚拟世界中两个人的肢体动作和面部数据，或者为自动驾驶汽车标注夜间数据。...该研究的贡献：介绍了一种新方法，将时空线索与条件生成对抗网络 [15] 结合起来应用于视频重定向。作者展示了在不同条件下，时空约束相比于图像到标签和标签到图像的空间约束的优势。...我们首先在输入和输出视频之间的真值对应已知（如视频中每个帧对应一个语义标签图）的域上展示了定量结果。重要的是，该对应配对不适用于 Cycle-GAN 或 Recycle-GAN，仅用于评估。...图 5：人脸到人脸转换：最上面一行展示了使用我们的方法对 John Oliver 和 Stephen Colbert 进行人脸转换的多个示例。...图 8：日出和日落：我们使用该方法来处理和对齐日出和日落的视频。顶行显示日落视频的示例帧。我们基于日出的视频数据（第二行），使用我们的方法学习两个域之间的转换。第三行是新合成的日出视频的示例帧。
该会议的目标是引出这些领域之间的新联系，包括确定学习系统的最佳实践和设计原理，以及为实际机器学习工作流程开发全新的学习方法和理论。 前言 随着视频摄像头的日益普及，视频分析也吸引到了很多研究关注。...全帧目标检测器微分类器的建模方法跟随了 SSD 和 Faster R-CNN 等滑动窗口式目标检测器，其在卷积层特征图的每个位置都应用一个小型的二元分类 DNN，然后将检测结果聚合起来得到全局预测。...评估 FilterForward 系统的主要目标是在实现高过滤准确度的同时限制带宽用量并可扩展到多个应用。...但是，实时计算机视觉应用日益增长的准确度需求与移动设备的功率限制之间存在一道能量效率的鸿沟。...因此 FixyNN 的关键点是平衡 FFE 和可编程加速器之间的层分布，从而在给定硅面积约束的条件下最大化能效和泛化能力。 ?
如今，最强大的模型构建在生成对抗网络、自回归 transformer 和扩散模型（diffusion model, DM）之上。...用于长视频生成的预测模型 研究者还训练模型作为给定多个（首个）S 上下文帧的预测模型，通过引入时间二元掩膜 m_S 来实现。该掩膜 mask 了模型必须预测的 T − S 帧。...此外研究者将该掩膜和 masked 编码视频帧馈入到模型中进行调节。 在推理过程中，为了生成长视频，研究者迭代地应用了采样过程，将最新的预测重新用作新的上下文。...第一个初始序列通过从基础图像模型中合成单个上下文帧来生成，并基于此生成了一个新序列。然后以两个上下文帧为条件对动作进行编码。...第二部分则引入了一个额外模型，其任务是在给定关键帧之间进行插值。 研究者在实现过程中使用了掩膜调节机制。
他通过他安装的 Cubist Mirror 将风格迁移带进了现实世界。这是一个非常好的案例，让我们看到了我们可以如何隐藏整理数据和运行训练脚本的复杂技术过程，从而让其他人也能触及机器学习。...我们知道神经网络是表征输入数据到输出数据之间的映射的一种方式。...这些像素值共计这么多个：图像宽度*图像高度*颜色通道的数量（通常是红绿蓝）。如果你将整个图像向右移动一个像素并比较其与原始图像之间的像素差异，那就可能看到两者之间存在很大的不同！...现在假设我们有具备学习能力的核，那么 CNN 更适合处理图像的原因就更清楚一点了。CNN 的学习方式是最小化一个目标函数，比如输入图像与目标输出图像之间的欧几里德距离。...作为创意人工智能社区的一员，要靠我们来设计应用这些神经模型的新方法以及思考新架构和数据集，以便进一步扩展我们能用计算过程完成的艺术的疆域。 ?
例如，Chris 向我们展示了如何按组将函数（比如 Pandas 的 rolling mean（移动窗口均值）：.rolling()）应用 到数据帧（DataFrame）： df.groupby('lifeguard_team...')['lives_saved'].apply(lambda x:x.rolling(center=False,window=2).mean()) 这段代码将输出一个数据帧，其中包含每两行的滚动均值，并在...探索性数据分析是任何数据科学项目的关键准备阶段。它通常涉及基本的统计分析，并观察特征之间的相互关系。...%%timeitfor i in range(100000): i = i**3 在使用 Pandas 改进你的代码时，有一些捷径： 按照应该使用 Pandas 的方式来使用：不要在数据帧行中循环，要用...这个条件判断语句控制程序在给定上下文的情况下执行。 你应该能够预料到，将代码作为可执行文件运行的用户与将代码作为包导入的用户具有不同的目标。
四、设计和技术目标 HTTP1.x的设计初衷主要是实现要简单：HTTP0.9只用一行协议就启动了万维网；然而实现简单是以牺牲应用性能为代价的，而这正是HTTP2.0要致力与解决的。...4.1 二进制分帧层 HTTP2.0性能增强的核心，全在于新增的二进制分帧层，它定义了如何封装HTTP消息并在客户端与服务器之间传输。...16位的长度前缀意味着一帧大约可以携带64KB数据，不包括8字节的首部； 8位类型字段决定如何解释帧其余部分的内容； 8位的标志字段允许不同的帧类型定义特定于帧的消息标志； 1位的保留字段始终为0； 31...知道了帧类型，解析器就知道该如何解释帧的其余内容了。...5.2 发送应用数据 创建并发送HTTP首部之后，接下来就是利用DATA帧发送应用数据。应用数据可以分为多个DATA帧，最后一帧要翻转帧首部的END_STREAM字段。 数据净荷不会被另行编码或压缩。
所以在本书中我们不去研究GIF分解合成算法的具体实现方式，而是将注意力聚焦在如何使用ImageIO框架实现需要的功能上。...代码第1行实现将GIF原始数据类型NSdata转换为ImageIO可以直接处理的数据类型CGImageSourceRef。第2行获取当前GIF图片的分帧个数。...UIImagePNGRepresentation方法将UIImage数据类型存储为PNG格式的data数据类型，第2行代码和第3行代码获取应用的Document目录，第4行调用write方法将图片写入到本地文件中...; 代码第1行设置GIF图片属性，设置当前GIF中每帧图片展示时间间隔为0.1s。代码第2行构建一个GIF图片属性字典，字典使用GIF每帧之间的时间间隔初始化。...代码第8行设置GIF图片执行的次数，这里设置为执行一次。代码第9行和第10行负责将以上图片设置的各种属性添加到GIF的Destination目标中。
有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。 ...具有行和列标签的任意矩阵数据(同类型或异类) 观察/统计数据集的任何其他形式。实际上，数据根本不需要标记，即可放入Pandas数据结构。 ...，或者用户可以直接忽略标签，并让Series，DataFrame等自动对齐数据 强大灵活的分组功能，可对数据集执行拆分-应用-合并操作，以汇总和转换数据 轻松将其他Python和NumPy数据结构中的不规则的...、索引不同的数据转换为DataFrame对象 大数据集的智能标签的切片，高级索引和子集化 直观的合并和联接数据集 数据集的灵活重塑和旋 坐标轴的分层标签(每个刻度可能有多个标签) 强大的IO工具...将数据帧分配给另一个数据帧时，在另一个数据帧中进行更改，其值也会进行同步更改。为了避免出现上述问题，可以使用copy()函数。
在此之前，基于故事的有条件视频生成（story based conditional video generation）是一块从未被探索过的领域，这就是第一篇朝该目标迈出的论文。...1、编码器-解码器视频模型：C-VIVIT 这个模块要解决的主要问题是如何获得视频的压缩表征，之前关于文本转视频的工作要么对每帧图像进行编码，但对视频长度有限制；要么使用固定长度的视频编码器，无法生成可变长度的视频...对于长视频的推理和自回归生成，使用事前训练（classifier-free）的引导来控制生成和文本条件之间的一致性。...在视频推理过程中，文本条件可以是相同的，也可以是不同的，这也使得该模型能够在之前和当前文本条件的视觉内容之间动态地创建视觉过渡，有效地生成一个由输入文本描述的视觉故事。...在考虑训练数据的影响时，可以发现在只用视频训练的模型和用更多的图像数据训练的模型之间存在着性能上的权衡。 参考资料： https://phenaki.video/
原生Python代码确实比编译后的代码要慢。不过，像Pandas这样的库提供了一个用于编译代码的python接口，并且知道如何正确使用这个接口。...应用接口允许通过使用CPython接口进行循环来获得一些效率: df.apply(lambda x: x['col_a'] * x['col_b'], axis=1) 但是，大部分性能收益可以通过使用向量化操作本身获得...03 通过DTYPES高效地存储数据 当通过read_csv、read_excel或其他数据帧读取函数将数据帧加载到内存中时，pandas会进行类型推断，这可能是低效的。...04 处理带有块的大型数据集 pandas允许按块(chunk)加载数据帧中的数据。因此，可以将数据帧作为迭代器处理，并且能够处理大于可用内存的数据帧。 ?...在读取数据源时定义块大小和get_chunk方法的组合允许panda以迭代器的方式处理数据，如上面的示例所示，其中数据帧一次读取两行。
Gotway, 梁建明 机器之心编译 参与：Panda 和普通图像的标注不一样，生物医学图像的标注需要有专业知识和技能的人来做，因此难以获得大型的有标注数据集供卷积神经网络学习。...因此，我们希望解答这个重要问题：如何显著降低将 CNN 应用于生物医学图像的标注成本；另外我们也想解答一个附属问题：给定一个有标签数据集，如何确定它充分覆盖了不同的相关对象。...在生成候选数据之后，任务目标是训练一个分类器来尽可能地去除假正例结果同时尽可能地保留真正例结果。为了训练分类器，必须对每个候选数据进行标注。我们假设每个候选数据都要取多个可能标签中的一个。...图 2 4 应用 我们将我们的 AFT 和 AFT* 方法应用到了三种应用上，包括结肠镜检查帧分类、息肉检测和肺栓塞（PE）检测。 4.1 结肠镜检查帧分类 ?...图 4：三种结肠镜检查示例：（a）有信息的、（b）无信息的、（c）不明确但标记为「有信息的」——因为专家根据整体质量标注帧：如果某帧（即该应用中的候选数据）中有超过 75% 是清晰的，那么就认为它是有信息的
高分辨率图像合成与潜扩散模型 通过将图像形成过程分解为自动编码器去噪的顺序应用，扩散模型实现了对图像数据和其他数据的最新合成结果，并且扩散模型的公式能够接受一个引导机制来控制图像生成过程，而不需要重新训练...与以往的工作相比，在这种表征上的训练扩散模型可以在降低复杂度和保持细节之间达到接近最佳的点，大大提高了视觉保真度。...尽管最近在图像合成方面取得了成功，但是由于视频的数据空间维度更高，将DPM应用于视频生成仍然具有挑战性。...论文链接：https://arxiv.org/pdf/2303.08320v2.pdf 这篇论文提出了一种分解扩散过程，通过将每帧噪声分解为一个在所有帧之间共享的基本噪声和一个沿着时间轴变化的残余噪声；...实验中进一步表明，分解公式可以受益于预先训练的图像扩散模型和良好的支持文本条件下的视频生成。
视频合成还需要不同帧之间保持时间一致性，很自然，这需要将更多世界知识编码到模型之中。 2. 相比于文本或图像，收集大量高质量、高维度的视频数据要更为困难，更罔论配对的文本 - 视频数据了。...对模型来说， 的参数化就是预测 对于视频生成任务，为了延长视频长度或提升帧率，需要扩散模型运行多个上采样步骤。...SSR 是通过双线性大小调整来上采样，而 TSR 则是通过重复帧或填充空白帧来上采样。 Imagen Video 还应用了渐进式蒸馏来加速采样，每次蒸馏迭代都可以将所需的采样步骤减少一半。...是时空解码器，其能生成一系列的 16 帧视频，其中每一帧都是低分辨率的 64x64 RGB 图像 。 是帧插值网络，可通过在生成的帧之间插值而有效提升帧率。...实验表明，使用经过过滤的更高质量的数据集能得到更好的模型质量，即便这个数据集要小得多。 对于首先生成远距离关键帧然后再使用时间超分辨率进行插值的方法，其中的关键挑战是如何维持高质量的时间一致性。
另外，现有的手部动作捕捉方法大多都只考虑了当前帧的信息，未能考虑帧间连续性，输出的动作容易出现抖动，也难以应对复杂的手部动作捕捉场景（模糊、遮挡等）。这些问题都导致现有方案比较难以推向实际应用。...实现上述目标最简单的思路是直接学习一个图像到骨骼旋转量的映射，但这就需要有能够和动作捕捉数据逐帧匹配图像数据（即和动作捕捉数据对齐的视频），这通常是难以获取的。...Temporal Transformer的主要目标是提取手臂和手部动作的时序先验信息，以求输出帧间连续的动作数据。...Spatial Transformer的主要目标是提取手臂姿态和手势姿态之间的全局相关性（挥动手臂往往和挥动手掌高度相关）以及不同关节点之间的局部相关性（譬如无名指的运动通常会带动中指和小拇指）。...下图展示了论文方案和state-of-the-art算法的直观对比，第一行是一些包含识别难度较高的手部动作的视频帧，第二行是FrankMocap的结果，第三行是ExPose的结果，最后一行是论文方案的结果
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