MLP层允许视频token的隐藏大小与BERT的隐藏大小相同。类似地，文本token的向量是通过嵌入查找获得的，如BERT中所示。...这种损失鼓励学习视频和文本的联合token嵌入空间，这两种类型的token都有助于预测mask（视频或文本） token。这也提高了MFM和MLM两种不同损失中对比负嵌入的数量。...在微调过程中，我们利用视频文本相似度的对比损失对答案进行排序。 4.5 Video Captioning 使用单个编码器的另一大挑战是如何在不预先训练显式解码器的情况下应用生成性任务（如视频字幕）。...，与标准transformer解码器相比，此设置的架构设计较少。BERT中的隐式文本解码器与视频编码器共享自注意力，以节省参数总数。...我们表明，这个简单的VLM模型可以有效地调整为广泛的下游任务，如文本-视频检索和视频字幕通过不同类型的注意mask。实验结果表明，所提出的方法在保持竞争性能的同时，所需的参数数量明显少于竞争方法。
，大小和质量不一样 下图是一张基本图片信息的对比图，左边的照片是采集端上行音视频时候抓到的截图，右边的照片是采用旁路直播后，在云端截图中取出来的照片。...通常，png格式图片的大小是jpg图像大小的数倍 PNG格式有8位、24位、32位三种形式，其中8位PNG支持两种不同的透明形式（索引透明和alpha透明【附1】）。...由于JPEG是有损压缩，会产生迭代有损，在重复压缩和解码的过程中会不断丢失信息使图像质量下降。...但因该格式的图片保存了大量的数据，所以缺点是图片相对是比较大的。 因其未压缩的特性，区别于png、jpg格式采用不同压缩算法压缩体积会不同，后面会以BMP格式为例，计算图片的体积。...不同的压缩格式体积差别很大，如png格式通常要比jpeg大很多。
甚至，给一个鸽子图，外加一个摩托音频，能够检索出一张摩托和鸽子的图片。 这还不算啥，ImageBind还可以进行跨模态检索，如火车喇叭音频，文本、深度、图片&视频。...动手实操 Meta开放了模型演示，具体包括（如下）： 使用图像检索音频 以图像或视频作为输入，即时生成给出音频。比如选择一张恶犬的图片，就能够检索到狗吠的音频。 听着让人瑟瑟发抖.........使用音频检索图像 通过一个音频片段，给出一张对应的图。...通过对齐6种模态，你可以实现一些仅靠文本的GPT-4无法实现的花式功能： -跨模态检索：将其视为多媒体谷歌搜索 -嵌入空间算术：无缝地组合不同的数据格式 -生成：通过扩散将任何模态映射到其他任何模态 顺便提一句...有了ImageBind，感觉万物皆向量，还是相同的向量空间 SAM发布后，许多人惊呼CV不存在了。网友直接点名，Meta能给我们留点不？ 不像某些人（OpenAI），Meta是开源极大推动者。
测试过程略有不同，我们会在后面讨论。 嵌入 给定词类属性，模型必须先查找源和目标嵌入以检索相应的词汇表示。为了使嵌入层工作，首先要为每种语言选择一个词汇表。...这两个RNN原则上可以共享相同的权重; 但是，在实践中，我们经常使用两种不同的RNN参数（这些模型在拟合大型训练数据集时做得更好）。编码器RNN使用零向量作为起始状态，构建如下： ?...解码器 解码器也需要访问源信息，一个简单的方法就是用编码器的最后一个隐藏状态（encode_state）来初始化解码器。 在图2中，我们将源代码“student”的隐藏状态传递到解码器端。 ? ?...这里，我们将讨论贪心解码策略。 它的想法是很简单的，如图3： 我们仍然以与训练期间相同的方式对源句子进行编码，以获得encoder_state，并使用该encoder_state来初始化解码器。...这对比较短和中等长度的句子效果很好；然而，对于长句子，单个固定大小的隐藏状态就成了信息瓶颈。注意力机制并不是丢掉在源 RNN 中计算的所有隐藏状态，而是让解码器将它们视为源信息的动态存储器。
两种训练方法的结合使得系统能够创建相关且高可读性的多语句长文本（例如新闻文章）摘要，并在之前的基础上实现了显著的提升。我们的算法可以对各种不同类型的文本和摘要长度进行训练。...输入（读取）和输出（生成）RNN 可以组合在联合模型中，其中输入 RNN 的最终隐藏状态被用作输出 RNN 的初始隐藏状态。以这种方式组合，联合模型能够读取任何文本并从中生成不同的文本。...图 4：编码器-解码器 RNN 模型可用于解决自然语言中的 sequence-to-sequence 任务（如摘要） 一种新的注意及解码机制 为了使我们的模型输出更连贯，我们允许解码器在生成新单词时回顾部分输入文档...与完全依赖自己的隐藏状态不同，解码器可以通过注意函数（attention function）整合不同部分的输入语境信息。...调整注意函数，以确保模型在生成输出文本时使用不同部分的输入，从而增加摘要的信息覆盖度。 另外，为了确保我们的模型不产生重复信息，我们还允许它回顾解码器之前的隐藏状态。
原理是借由将次要的信息数据舍弃，牺牲一些质量来减少数据量、提高压缩比 无损压缩指数据经过压缩后，信息不受损失，还能完全恢复到压缩前的原样。...渐进式解码，专为支持不同显示分辨率的响应式加载 开源免费：具有使用三条款版BSD许可证的开源参考实现的免版税格式 看看同一张图片，相同质量下的大小表现： 数据来源：技术周刊 2021-04-15：2021.../size 来创建一个分辨率切换器的响应式图片，可以在不同的分辨率的情况下，提供相同尺寸的图像，或者在不同的视图大小的情况下，提供不同尺寸大小的图像。...那么，这些属性内的内容应该填充什么呢？我们需要基于图片的功能加以区分： 信息性图像：以图形方式表示概念和信息的图像，通常是图片、照片和插图。...核心内容在于： 对于图像信息，我们需要大致遵循如下可访问性原则： 所有有意义的 img 元素必须有 alt 属性 提供替代 alt 属性的其他方式 使用辅助技术隐藏装饰图像 正确使用 alt 属性，了解不同场景下
如：取得概率较大的符号，取较短的码长，而对于概率较小的符号，取较大的码长。 熵：信息越是随机，它的熵值越高。而信息熵，就是为了解决信息的量化度量问题，它描述了整个信源的平均信息量。...通过这两种熵编码方式达到一种编码效率与运算复杂度之间的平衡。 条带也具有不同的类型，最常用的有I条带、P条带和B条带。另外，为了支持码流切换，在扩展档次中还定义了SI和SP片。...对于不同的应用场景，NAL规定了一种通用的格式适应不同的传输封装类型。 字节流格式 大多数编码器实现的默认输出格式。字节流格式以连续的bit字节形式传输码流。...0x127 片(slice) 每帧图片中都含有多个切片，他们承载这多个宏块数据。片是H264中提出的新概念，在编码图片后切分并整合出来的一个概念。...NAL：网络提取层，负责以网络所要求的恰当的方式对数据进行打包和传送。 0x2 编码(原始码) 264的两种码流格式，它们分别为：字节流格式和RTP包格式。
既然是自然语言，就意味着在找图这件事上可以对手机讲人话了。 如果记不得想找的照片是何时何地拍摄的，只大概记得照片中出现的人或物怎么办？...构建智慧的搜图技术，首先需要训练多模态语义模型，通过对比学习令相同语义的文字与图片距离特别近，不同语义的数据距离特别远，从而把自然语言及图片等多模态数据转换成相同语义空间下的向量；其次，我们需要使用该多模态模型编码被检索的图片...实用：向量检索引擎 我们期望通过图片信息、时空维度等不同线索，快速找到与心中期待相符的图片，而图片与自然语言请求都是多模态语义空间的向量。...同时，为了提高索引加载和检索的效率，索引的格式也是特别定制的，语义向量检索将地点、时间等信息作为索引的一部分，在检索时可以快速实现条件过滤，并返回与查询语句最相关的结果。...只要关键字落在时间、地点等常见搜索条件，索引格式创新带来的加速，相比纯数据库检索，能快十多倍。 但定制化的索引格式也会带来一些困难，即新写入的索引数据不一定都保存在索引的尾部。
32位和24位能表示的颜色一样多，多一个了透明度。 Android Bitmap使用的三种颜色格式：ALPHA_8–每个像素占1个字节，存储透明度信息，没有颜色信息。...否则，Android 系统必须缩放位图，使其在每个屏幕上占据相同的可见空间，从而导致缩放失真，如模糊。...不同的采样算法会产生不同效果，除了 Android 中这两种常用的采样算法之外，还有比较常见如：双立方／双三次采样（Bicubic Resampling） 和 Lanczos Resampling 等。...前面讲述的计算 Bitmap 大小的第二个例子，就是将相同图片加载放到不同的 drawable-dpi 的文件目录下去加载到内存中的 Bitmap 大小不同，其原因就是 inDensity 和 inTargetDensity...给定一个 BitmapRegionDecoder，用户可以重复调用 encodeRegio()以获取指定区域的解码后的 Bitmap 。
32位和24位能表示的颜色一样多，多一个了透明度。 Android Bitmap使用的三种颜色格式： ALPHA_8–每个像素占1个字节，存储透明度信息，没有颜色信息。...否则，Android 系统必须缩放位图，使其在每个屏幕上占据相同的可见空间，从而导致缩放失真，如模糊。 ?...不同的采样算法会产生不同效果，除了 Android 中这两种常用的采样算法之外，还有比较常见如：双立方／双三次采样（Bicubic Resampling） 和 Lanczos Resampling 等。...前面讲述的计算 Bitmap 大小的第二个例子，就是将相同图片加载放到不同的 drawable-dpi 的文件目录下去加载到内存中的 Bitmap 大小不同，其原因就是 inDensity 和 inTargetDensity...给定一个 BitmapRegionDecoder，用户可以重复调用 encodeRegio()以获取指定区域的解码后的 Bitmap 。
1.1.1隐藏在白纸中的符号 比如下图是中科院上海某化学所的隐写耐火纸，可以看到在一张看似普通的白纸之中，却隐藏了一个图案和字母。这个图案和字母就属于暗水印。它可以用来隐秘传输信息、做防伪标识等。...空域水印可以简单的理解为直接对解码后的图像像素值进行编辑和嵌入信息；变换域水印是将图像的像素信息转换到变换域，然后在变换域添加信息后再转换到空域，这个过程中空域信息也会被修改。...下图为对“蒲公英”灰度图做 DFT 和 DCT 变换后的频谱分布，可见峰值分布是不同的。 ? 什么是频域变换 下图可以通俗理解频域变换的逻辑。...首先将秘密信息S输入到P中，得到秘密信息特征图，然后将特征图与载体图像C进行拼接后输入到H中，最终生成嵌入信息后的图像C’。解码时，利用R恢复出C’中嵌入的信息S’。...若秘密信息为二进制字符串，通常将其重复多次以达到和C相同的大小，或将其reshape成C的形状后再upscale到C的大小，然后将其与C拼接输入到H中完成信息嵌入。 ?
经过两次编辑后，两个序列都有了相同的编码状态（State 2），但 History A 正在给 foo 函数添加一个额外的参数，History B 正在从 foo 函数中移除第二个参数。...下图 2(a) 所示为显式格式，它将编辑序列以二维网格的形式表示为序列的序列，横纵坐标分别为两种序列。这种格式的预测任务会根据前面 t-1 行的编辑序列预测第 t 个时间步的编辑位置与内容。 ?...在最简单的基线显式模型中，第一阶段的 LSTM 会并行地编码每一个状态序列，并产生隐藏状态；而第二阶段的 LSTM 会将前面的隐藏状态和已观察到的编辑序列作为输入，并产生解码的隐藏状态和输出状态。...隐式注意力模型的编码器和解码器在上图 3(b, c) 中展示，其中编码器会将初始状态和所有已知编辑编码为隐藏向量，解码器会将其解码为每一个编辑的位置、以及给定位置的编辑内容。...图 4：(a)-(c)：具有不同插入数量（10，50，100）的 n 元问题的训练过程中处理序列所需的时间。注意，每个图的 y 轴刻度不同。
（quality=70）有一定的“钝化效应”，对于图片中细节精细的部分，Guetzli丢掉了较多的信息。...延时方面，Guetzli编码器对于主流的非高清图规格(如400x300, 800x600)的处理延时在秒级或10+秒级，业务主流jpg压缩工具对于相同规格的处理延时均在50ms以内 原理解析： Guetzli...用verbose参数打开Guetzli的log可以发现，平均一张图大概它将尝试接近30次的迭代。...三种分辨率的图片在选取的过程中综合考虑主色调的不同、明暗灰度的不同、场景的不同（人工合成的图片还是自然风景照）以考察该编码是否尽可能多的适用于不同场景。...参数进行重新解码和编码，然后对每个质量的结果图与原图分别解码成yuv源数据格式，最后用evalvid视频质量评测工具集中的psnr工具进行ssim评测，框架图可表示为： 当我们设定了以ssim1=ssim2
多年来，AVC和H.264是在线视频的主要压缩技术或编解码器，但近年来，HEVC受到青睐，因为它可以实现以一半数据速率获得相同的视频质量。Figure 1中显示了各种压缩格式的质量和效率提升。 ?...HEVC还可以提供更高质量的内容，如4K和高动态范围（HDR）视频。 ? 图2 一般而言，HEVC能以大约一半的数据速率提供与H.264相同质量的视频，但这也会根据视频内容类型而定。...虽然容器格式决定了文件兼容性和可播放性，但压缩后的视频和元数据构成了整个文件的绝大部分。容器格式实际上只取决于文件头中的几位数据。...这些协议指定并使用容器格式，但也包含其他元素，如将在后面介绍的manifest files等。 在CMAF出现之前，各种流媒体协议使用了两种不同的容器格式。...图3 具体来说，上图左侧的一组通用文件打包成多个组，以用于不同的协议和DRM。
（图源自原论文）图 2：分布调制过程解读 因此作者使用了一个与训练数据离散度相同的高斯核 K 来对预测的热图 h 进行调制（卷积），以减轻多峰值的影响： ?...1.3.2 编码过程 这一部分作者为了解决跟解码相同的问题，将 gound-truth（关节坐标）先进行了转换以减轻分辨率衰减的影响，然后再生成热图。...（图源自原论文）图 6：置信度的作用 同时为了缩紧相同对象的分布，作者在损失函数中加入了损失边界以缩小同类的分布（within-identity distribution）： ?...然后这个分类器就被用来生成 T 个新的特征变种（如年轻与否等）。这些特征会跟一开始图像增强时使用的变化特征合并在一起，并应用于 2.3.3 中说的去相关性。...具体修改细节如下: Token: 为了将任务信息编码进去，最终的输入格式如下图所示，并且本文提出的结构采用从底向上的方式对输入信息进行处理。
然而一张认知地图由多种空间元素构成，一个完整空间的神经表征还有待探索，同时，同一张认知地图可以被用来完成不同的空间任务，例如定位自己的位置和定位一个物体的位置，大脑如何在不同任务下使用认知地图也同样有待验证...而后，被试需使用认知地图信息在面朝方向变化后定位自己的位置(facing period)，以及定位一个物体的位置(targeting period)。 ?...（b）每一张地图被定义为3个玩偶独特的相对空间位置。(c)对于每一张地图，被试将经历从4个不同的方向走向3个玩偶。虽然地图是相同的，经历的空间刺激不同。 ?...以自我为中心的目标位置的神经表示 上图是以自我为中心的目标位置的神经表示。(a)左面板:解码目标字符以自我为中心方向的示意图。...这种基于对象的认知图似乎与HPC中自我定位的表示相互作用，并介导mPFC中以自我为中心的目标位置的选择，这将有助于我们达到目标位置。
与其他移动开发替代产品（如Android的Java和iOS的Objective C）Kivy比例，的执行速度相同。此外，Kivy具有可在多个平台上运行的巨大优势，就像HTML5一样。...解码功能将主要做三件事，可以列出如下： •识别并解码要显示在相机上的条形码/ QR码。•添加了以文本形式存储在识别的条形码/ QR码上的信息。•最后，将存储的信息导出为文本文档。...•其次，我们在已创建的矩形上方添加文本。文本将显示解码后的信息。•第三，我们将信息导出到文本文档中。 现在，接下来是编写用于使用Python嵌入和QR码阅读器的主要功能。...PDF提取文本 从PDF文件提取文本时，我们面临的最大挑战是PDF文件采用不同的文件格式。...与更常见的二维图类似，我们可以使用ax.plot3D和ax.scatterd3D函数创建这些图。签名相同。在这里，我们将引入三角螺旋，并在直线附近随机放置一些点： ?
直接将图片拖到十六进制编辑器中就可以查看到图片中的 ASCII 码，很多题目都会将信息隐藏在这里面，windows 底下一般常用的就是 winhex 这个软件 0x03 图片截断 有时候下载下来的图片是被截断的...一般图片的数据块都是做了规定的，只要上网搜索一下就知道图片的宽或高在图片内存的哪个部分，下面是维基百科的 png 格式的数据图： 文件头数据块IHDR（header chunk）：包含有图像基本信息，...，CTF 中经常在图片后面隐藏一个压缩包，我们可以通过 binwalk 这个工具(Linux下使用) 查看图片中是否隐藏了文件，然后用 foremost 命令将图片与隐藏信息分离 0x05 通道隐写...png 图片 save bin 保存为 png 格式得到一张二维码的图，扫描即可得到 flag 0x07 双图隐写 假如题目给了两张图，那么大概率就是双图隐写了，因为一张图片得到的信息不够，一般要对两张图片进行一定操作才能拿到...flag ，比如求异或之类的，这里是高校信息安全运维赛的一道题目 他这里其实用到了盲水印，因此需要一张保留了原始信息的原图，另外一张是注入了盲水印后的图，所以用 GitHub 上开源的这款工具就能够找出图片中的信息
； 播放端：从CDN拉取直播数据，解复用、解码后渲染音视频数据； 图1....直播框架图 引入HEVC编码，涉及到的变动部分如上图中红色字体所标注： 编码模块：需要支持HEVC格式的编解码，该部分不属于本文的介绍范畴，我们有在其它文章中介绍如何在iOS11上进行HEVC的硬编硬解...经过CDN联盟讨论，我们制定了相关的协议扩展规范，并在FFmpeg中完成了相关代码实现。 本文后面介绍的就是如何在FFmpeg中，对RTMP进行HEVC扩展。...数据存放 AVPacket - 存放编码后、解码前的压缩数据，即ES数据； AVFrame - 存放编码前、解码后的原始数据，如YUV格式的视频数据或PCM格式的音频数据等； 上述结构体的关系图如下所示...如果视频里各帧的编码是按输入顺序依次进行的，则解码和显示时间相同，应该是一致的。但在编码后的视频类型中，如果存在B帧，输入顺序和编码顺序并不一致，所以才需要PTS和DTS这两种时间戳。
图2: TorchCV validation过程抽象 验证过程伴随着训练过程，其主要流程和训练过程相似，只是最后计算损失值变成了计算模型效果，即对模型输出进行解码，生成和Ground Truth格式相同的结果计算训练过程中的模型的效果...图3: TorchCV testing过程抽象 测试过程即图片作为输入，经过模型输出解码生成最后结果。其中解码过程即对模型的规则输出进行后处理生成我们需要的格式的结果。 ?...图4: TorchCV debug过程抽象 调试过程如图4所示，其中主要测试编码（Encode）和解码（Decode）过程的一致性，Ground Truth通过编码使其与网络输出的格式一样，这样原来用来解码网络输出的部分代码就可以用来解码...图8：图像语义分割算法流程图 目前图像语义分割的主要创新主要集中在如下几点，即如何更高效地获取更大的感受野、如何更好地利用多尺度的信息、如何使用全局上下文信息、如何设计上采样方式以恢复分辨率、如何利用空间中像素之间的联系得到更平滑的像素特征...2.4 人体关键点定位 人体骨骼关键点检测，即Pose Estimation，主要检测人体的一些关键点，如关节，五官等，通过关键点描述人体骨骼信息；多人人体骨骼关键点检测主要有两个方向，一种是自上而下
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