在此基础上，作者自然地以个体-局部-全局 的方式构建层次表示，其中个体层面 关注帧和单词之间的对齐，局部层面 关注视频片段和文本上下文之间的对齐，全局层面 关注整个视频和文本之间的对齐。...不同级别的对齐捕获视频和文本之间从细到粗的相关性，并利用三个语义级别之间的互补信息。此外，通过明确学习关键语义概念，本文提出的HANet也具有丰富的可解释性。...作者通过概念（concept ）建立了视频帧（或片段）与关键字（如名词和动词）之间的跨模态关联。...3.2 Video Representations 作者设计了三种不同的表示粒度，即个体、局部和全局，分别对应于视频帧、视频片段和整个视频，它们捕获从细到粗的信息，并相互补充。...通过合并相邻和语义上相似的帧，局部级表示包含更丰富的信息，并捕获局部范围依赖关系，它们可以显式地与文本中的名词和动词对齐。综上所述，局部级表示是与概念对应的几个帧级特征的聚合。
在本文中，来自多伦多大学、 Meta（Reality Labs Research）、加州大学圣迭戈分校的研究者提出利用大语言模型（LLM）的多功能语言能力来进行视频剪辑，并探讨了未来的视频剪辑范式，从而减少与手动视频剪辑过程的阻碍...智能体可以提供概念化帮助（如创意头脑风暴和视频素材概览）和操作帮助（包括基于语义的视频检索、故事板和剪辑修剪）。...其中，时间轴上的每个剪辑都由一个框表示，并显示三个缩略图帧，分别是开始帧、中间帧和结束帧。 在 LAVE 系统中，每个缩略图帧代表剪辑中一秒钟的素材。与视频库一样，每个剪辑的标题和描述都会提供。...视频剪辑智能体 LAVE 的视频剪辑智能体是一个基于聊天的组件，可促进用户和基于 LLM 的智能体之间的交互。与命令行工具不同，用户可以使用自由格式的语言与智能体进行交互。...其中，基于语言的视频检索是通过向量存储数据库实现的，其余的则通过 LLM 提示工程（prompt engineering）来实现。
这些数据具有四个主要特征：大规模，多样化，在街道上捕捉，并具有时间信息。数据多样性对于测试感知算法的鲁棒性特别重要。但是，当前的开放数据集只能覆盖上述属性的一个子集。...视频是从美国不同的地点收集的，如上图所示。数据库涵盖了不同的天气条件，包括晴天，阴天和雨天，包括白天和夜间的不同时间。下表是当前数据集与以前的相比较，这表明我们的数据集更大，更多样化。 ?...与其他街道场景数据集进行比较。很难比较数据集之间的图像，但是把它们列在这里作为一个粗略的参考。 这些视频及其轨迹可用于模仿驾驶政策，正如在CVPR 2017文件中所述的那样。...例如，我们可以比较不同天气条件或不同类型场景下的物体数量。该图表还显示了数据集中出现的多种对象，以及数据集的规模，即超过100万辆汽车。这些是具有不同外观和情境的独特对象。 ?...最后，我们用全帧实例分割标记10K图像的一个子集。我们的标记集合与Cityscapes中的训练注释兼容，以便于研究数据集之间的域转换。 ?
定义 背景 难点 最新论文 最新算法 数据集 1 定义 行为识别：行为识别（Action Recognition） 任务是从视频剪辑（2D帧序列）中识别不同的动作，其中动作可以在视频的整个持续时间内执行或不执行...直接分类法需要对提取出来或编码后的行为特征进行降维处理(如PCA)来减少计算复杂度、去除噪声，再用KNN、SVM等传统分类器进行分类，不同特征之间距离的计算可以通过欧式距离、马氏距离等进行度量。...对于最终预测，从整个视频中采样多个剪辑，并对他们的预测分数进行平均，以达到最终预测。 缺点：学习的时空特征没有捕捉到运动特征；由于数据集缺少多样化，学习具体的特征很困难。...由于每个视频代表帧的选择众多，通过深度强化学习将帧选择建模为渐进过程，在此期间通过考虑两个重要因素逐步调整所选帧：1）质量选择的帧；2）所选帧与整个视频之间的关系。...首先，将每个关节的坐标转换为具有线性层的空间特征。然后，连接两个连续帧之间的空间特征和特征差异，以组成一个增强特征。为了消除两个特征之间的比例差异，采用共享LSTM来处理每个关节序列。
今天在机器学习中最有趣的讨论之一是它如何在未来几十年影响和塑造文化和艺术生产。神经风格迁移是卷积神经网络最具创造性的应用之一。...因此基本上Gram矩阵捕获了在图像的不同部分共同出现的特征的趋势。它代表了一组向量的内部点积，这捕获了两个向量之间的相似性。...在下一节中，将简要讨论该概念在实时视频数据上的实现。详细代码以及所有输入（内容视频和样式图像）和输出（生成的图像帧）可在此处找到。...Gram矩阵，希望两个图像具有相同的样式（但不一定是相同的内容）。...首先，计算每层的Gram矩阵，并计算样式网络的总样式损失。对不同的层采用不同的权重来计算加权损失。
在 WLAN 中，通信以帧的方式进行，一帧会拥有下列头部结构： Frame Control字段本身拥有更复杂的结构： 类型字段定义了下列三种 WLAN 帧： 管理帧：管理帧负责维护接入点和无线客户端之间的通信...管理帧拥有下列子类型： 验证 解除验证 关联请求 关联响应 重关联请求 重关联响应 解除关联 信标 探测请求 探测响应 控制帧：控制帧负责确保数据在接入点和无线客户端之间合理交换。...请逐步遵循下列指南： 为了查看捕获的封包中的所有管理帧，在过滤器窗口中输入过滤器wlan.fc.type，并点击Apply。如果你打算防止封包向下滚动过快，你可以停止封包捕获。...在客户端笔记本打开你的浏览器，并输入接入点管理界面的 URL。我这里，像第一章那样，它是http://192.168.0.1。这会生成数据封包，WIreshark 会捕获它。...管理、控制和数据帧是未加密的，所以监控空域的人可以轻易读取。要注意数据封包载荷可以使用加密来保护，使其更加机密。我们在下一章讨论它们。 我们可以通过将网卡设置为监控模式来嗅探附近的整个空域。
数字化转型的热浪席卷千行百业，但潮起潮落之间，在堤岸上留下了不少褶皱和裂痕。政府和企业对此感同身受，填平沟壑任重而道远。...新一代行业云以分布式云化解算力分布不平衡的窘境，以一体化大数据平台开掘数据要素的潜能，以安全运营模式解决数据安全的难题，三位一体助力政企跨越数字鸿沟。...外表千变万化，内心笃定统一，不正是云的本质特征吗？看似另辟蹊径的新一代行业云，其实走在一条前景广阔的大道上。 数字鸿沟推动云的进化 放眼整个科技发展史，会发现数字鸿沟不是今日才有，而是“苦秦久矣”。...从某种意义上讲，生态共建是新一代行业云行稳致远的体系化保障。浪潮云基于独特的POWERED BY模式，联合不同禀赋的企业驱动生态系统不断成长。...，数据治理率超过95%，并催生800多项业务创新。
一个读者的问题： 我需要用OpenCV计算视频文件中帧的总数。我发现的唯一的方法是对视频文件中的每一帧逐个循环，并增加一个计数器。有更快的方法吗?...在使用OpenCV和Python处理视频文件时，有两种方法来确定帧的总数： 方法1：使用OpenCV提供的内置属性访问视频文件元信息并返回帧总数的快速、高效的方法。...方法2：缓慢、低效的方法，需要我们手动循环每一帧，并为我们读的每一帧增加一个计数器。 方法1显然是理想的。 我们所需要做的就是打开视频文件的指针，告诉OpenCV我们感兴趣的元属性，并获得返回值。...不用手动循环所有帧。 不用浪费的CPU来循环解码。 但是有一个问题，因为OpenCV版本不同和安装的视频编解码器的多样性，导致方法1有很多bug。...如果出现异常，我们只需还原为手工计算帧数(第16和17行)。 最后,我们释放视频文件指针(19行)并返回视频的总帧数(21行)。
此外，作者进一步证明了本文模型的泛化性： 1) 将HERO用于不同的下游任务 （视频和语言推理和视频字幕任务），并在VIOLIN和TVC数据集上达到了SOTA的性能； 2) 采用不同的视频类型 ：单频道视频...HERO在一个层次化的过程中计算上下文化的视频嵌入。 首先，每个视觉帧的局部文本上下文被一个跨模态Transformer 捕获，计算字幕句子与其相关视觉帧之间的上下文化多模态嵌入。...然后将整个视频片段的编码帧嵌入输入到时间Transformer 中，学习全局视频上下文，并获得最终的上下文化视频嵌入。...作者提出了新的预训练任务来捕获局部和全局的时间对齐。在两个大规模视频数据集上进行预训练之后，当HERO迁移到多个视频和语言任务时，HERO大大超过了SOTA水平。...此外，作者还提出了两个基于文本的视频时刻检索和视频QA的新数据集，作为下游评估的额外基准。
它是由穿过透镜的不同波长的光的不同焦距触发的。在此过程中，颜色通道之间可能存在微小偏移。 因此，该模型可以通过简单比较绿色和品红色在两个不同色块中的区分方式，来学习分辨相对位置。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。 ?...追踪 物体的运动情况可以通过一系列视频帧进行跟踪。在临近帧中捕获同一物体的特征方式之间的差异并不大，这些差异通常是由物体或摄像机的微小运动触发的。...pretext任务是确定视频中的帧序列是否以正确的时间顺序排列。模型需要跟踪并推断物体在整个框架中的微小运动，才能完成此任务。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。
它是由穿过透镜的不同波长的光的不同焦距触发的。在此过程中，颜色通道之间可能存在微小偏移。 因此，该模型可以通过简单比较绿色和品红色在两个不同色块中的区分方式，来学习分辨相对位置。...研究表明，此类生成模型的潜在空间可以捕获数据中的语义变化；比如在人脸上训练GAN模型时，一些潜在变量与面部表情，是否戴眼镜，性别不同等因素相关。...追踪 物体的运动情况可以通过一系列视频帧进行跟踪。在临近帧中捕获同一物体的特征方式之间的差异并不大，这些差异通常是由物体或摄像机的微小运动触发的。...pretext任务是确定视频中的帧序列是否以正确的时间顺序排列。模型需要跟踪并推断物体在整个框架中的微小运动，才能完成此任务。...与基于图像的着色不同，此处的任务是通过利用视频帧之间颜色的自然时间一致性，将颜色从正常的参考帧复制到另一个灰度目标帧（因此，这两个帧不应相距太远）。
部分工作使用了基于节点相似性的自适应图来替换固定图。但是，它提供了整个网络的共享机制，并且几乎没有讨论时空相关性。我们认为不同的层包含不同的语义信息，因此应使用特定于层的机制来构造动态图。...作者通过自动神经结构搜索（NAS），用动态结构取代了固定图结构，并探索了不同的图以及不同语义级别的生成机制。...为了评估所提出的方法，作者在两个大型数据集 NTU RGB+D 和 Kinetcis-Skeleton 上进行了综合实验。结果表明，本文提出的模型对主题和视图变化具有鲁棒性，并实现了目前最佳的性能。...因此，作者引入两个时间卷积来提取每个节点的时间信息，然后再用等式（7）计算节点相关性。这样，当计算节点连接时，就会涉及到相邻帧之间的节点交互。...注意，此处的时间表示相关性与时间注意力机制不同，后者将较高的权重赋予相对重要的帧。相反，这里捕获时间信息以更好地生成空间图。为此，我们还引入了高斯函数，如等式（7）中所示，以计算节点相关性。
； 行人检索 其中，数据收集作为第一步，是整个行人重识别研究的基础。...该数据集用于运动分割和人群计数。数据集包含了 UCSD（加州大学圣迭戈分校）人行道上行人的视频，均来自一个固定的摄像机。 其中，所有视频为 8 位灰度，尺寸 238×158，10 帧/秒。...原始视频是 740×480，30 帧/秒，如果有需求可以提供。 视频目录包含两个场景的视频（分为 vidf 和 vidd 两个目录）。...R），它能对不同语义局部特征之间的关系信息进行建模； 一个高阶人类拓扑模块（T），它可以学习到鲁棒的对齐能力，并预测两幅图像之间的相似性。...拿数据方面来说，不同场景（如室内和室外）、不同季节风格的变换、不同时间（如白天和晚上）光线差异等，获取的视频数据都会有很大差异，这些都是行人重识别的干扰因素。
接下来我们将一步步的完成该应用程序的构建。 首先，我们将通过网络摄像头捕获第一帧，并将它视为基准帧，如下图所示。通过计算该基准帧中的对象与新帧对象之间的相位差来检测运动。...从最基本的安装开始，我们需要安装Python3或更高版本，并使用pip安装pandas和OpenCV这两个库。这些工作做好，我们的准备工作就完成了。 第一步：导入需要的库： ?...在下面的代码中，我们将会了解到在什么时候需要使用上面涉及到的每一项。 第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。...第一帧是整个处理过程中的基准帧。通过计算此基准帧与新帧之间特定对象的相位差来检测运动。在拍摄第一帧时，特定对象相机前不应有任何移动。...我们同时需要在按下“Q”的同时捕获最后一个时间戳，因为这将帮助程序结束从摄像机捕获视频的过程，并生成时间数据。 下面是使用该应用程序生成的实际图像输出。
在 iDT 提出后不久的2014年，两篇文章带来了两个重大突破。这两篇文章主要的区别是围绕时空信息的设计选择的不同。下面来看这两个方法。 ?...Fusion（将不同帧内容在第一层卷基层融合）, Slow Fusion（将不同帧内容逐渐融合）。...stream 用于获取中心区域的内容信息，最后将两个 stream 融合，这样的结构设计能够提高整个网络的效率。...代码地址https://github.com/rohitgirdhar/ActionVLAD/项目地址https://rohitgirdhar.github.io/ActionVLAD/主要贡献如何聚合视频帧之间的特征来表示整个视频...简略介绍作者提出使用基于 3D DenseNet 的网络来捕获不同的时间变化与深度信息。网络的输出是对整个视频的预测结果。如下图所示。
转换到不同的色彩空间 虽然我们的图像目前是RBG格式，但是我们应该探索在不同的颜色空间，如HSL或HSV中进行可视化，看看它们是否能够帮助我们更好地隔离车道。...Canny边缘检测 现在已经对图像进行了充分的预处理，我们可以应用Canny边缘检测器，它的作用是识别图像中的边缘并剔除所有其他数据。...阈值捕获给定点的变化强度(可以将其视为梯度)。 超过高阈值的任何点都将包含在我们的结果图像中，而阈值之间的点只有在接近高阈值的边缘时才会包含。低于阈值的边被丢弃。推荐低:高阈值比率为1:3或1:2。...梯度插值和线性外推 要从屏幕底部跟踪到感兴趣区域的最高点，我们必须能够插入霍夫变换函数返回的不同点，并找到一条使这些点之间的距离最小化的线。基本上这是一个线性回归问题。...为了使车道检测更平滑，并利用每一帧的排序和位置(因此也包括车道)，我决定在帧之间插入泳道梯度和截取，并剔除任何与前一帧的计算平均值偏离太多的线。 车道检测器 记住，视频是一系列的帧。
TimeSformer 在这两个数据集上都达到了最优的准确率。 TimeSformer：全新的视频理解架构 传统的视频分类模型利用了 3D 卷积滤波器。...TimeSformer 仅建立在 Transformer 模型中使用的自注意力机制上，这使得捕获整个视频的时空依赖关系成为可能。...这也是所谓的自注意力机制，这使得捕获相邻 patch 之间的短程依赖性以及远距离 patch 之间的远程关联成为可能。...image.png TimeSformer 的可扩展性让它能够在极长的片段（例如，102 秒时长的 96 帧序列）上运行，以执行超长程时间建模，这明显不同于当前的 3D CNN。...image.png 上图展示了由 TimeSformer 学习的自注意力热图的可视化。第一行是原始帧，第二行通过自注意力给出的视频分类重要性来加权每个像素的颜色（被认为不重要的像素会变暗）。
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