如何对熊猫数据帧进行重新采样以模拟平均一周？_使用触发器对熊猫数据帧进行重新采样和整形_如何用每秒的数据对熊猫数据帧进行半秒重采样？ - 腾讯云开发者社区

他们在自己的研究中以人工方式定义了 5 种不同的大熊猫叫声，并基于人工设计的声学特征使用聚类方法对叫声数据进行了分组。...作者也对预测准确度进行了定量分析，结果表明基于音频自动预测大熊猫的交配成功率是可行的。这项研究有望更加智能地帮助繁殖大熊猫。...给定一段原始音频序列，作者首先对其进行了预处理：裁剪出大熊猫的叫声，然后根据一个预先设定的最大值对其进行了归一化处理，并将每一段序列的长度设定为 2 秒，并且每秒提取出 43 个声学特征。...注意力模块目前得到的叫声特征 F_GRU 由在 86 个采样的帧上学习到的特征构成。但是，对交配成功率预测任务而言，不同帧的重要性可能也不一样。...图 3：由注意模块为交配成功（带圆圈的紫色线）和失败（带三角形的红色线）而计算得到的 86 个采样帧上的平均权重 ?

2.7K2 0

熊猫TV直播H5播放器架构探索

所以我们取前一帧进行音频补帧，较好避免了过电现象的发生。 3）改进效果通过上述播放器对轨与补帧处理可以在掉帧频繁时明显降低音画不同步带来的对直播视频观看的影响。...熊猫HTML5播放器内核架构 3.1 明确问题在整个开发过程中我们遇到了以下的一些问题使得我们将内核进行重新架构。 1) 不同业务不同业务对播放器内核的需求是不一样的。...那么在我们的Mccree Core中模块是如何被接入的？首先初始化模块，接下来进行模块调用；这一步比较简单的是调用标准接口也就是Loader加载数据；最后在我不用的时候进行销毁。...我们只会给I帧缓存并且直接开始播放以实现秒开的效果，此时用户会看到直播画面闪一下。当然在这个过程中需要切换码率， MOOV的Header需要改变，所以必须要清空之前MSE上所有的数据。...当被检测到时我们就改动时间或重新输出数据包。 HTML5原生播放器支持MP4、WebM，不支持FLV，PC端也不支持HLS。我们会将数据进行拆包和分包再传输给浏览器以实现格式支持。

2.7K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

深兰科技：动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

动作识别是基于计算机视觉识别的技术，可以实时对检测区域内人员动作进行识别。...其中ri是训练集中所有帧上，重心（Gravity Center）到关节i的平均距离。三种划分策略的可视化效果如【图四】所示。团队将基于骨架的动作识别实验，对所提出的划分策略进行实证研究。...将第4和第7时间卷积层的步幅设置为2作为池化层，此后，对结果张量进行全局池化，以获得每个序列的256维特征向量。最后，团队将它们提供给SoftMax分类器。...为避免过度拟合，在Kinetics数据集上进行训练时，团队执行两种扩充来替换dropout层（Kay等人2017）。首先，为了模拟摄像机的运动，团队对所有帧的骨架序列执行随机仿射变换。...特别是，从第一帧到最后一帧，团队选择一些固定角度，平移和缩放因子作为候选，然后随机采样三个因子中的其中两个组合，以生成仿射变换。

8212 0

Python时间序列分析简介（2）

我们重新采样时间序列索引的一些重要规则是： M =月末 A =年终 MS =月开始 AS =年开始让我们将其应用于我们的数据集。假设我们要在每年年初计算运输的平均值。...在这里，我们基于每年的开始（请记住“ AS”的功能）对索引进行了重新采样，然后在其中应用了均值函数，现在我们有了每年年初的均值。我们甚至可以在resample中使用我们自己的自定义函数。...请注意，熊猫对我们的x轴（时间序列索引）的处理效果很好。我们可以通过在图上使用.set添加标题和y标签来进一步对其进行修改。 ?...在这里，首先，我们通过对规则=“ MS”（月开始）进行重新采样来绘制每个月开始的平均值。然后我们设置了 autoscale（tight = True）。这将删除多余的绘图部分，该部分为空。...希望您现在已经了解在Pandas中正确加载时间序列数据集时间序列数据索引使用Pandas进行时间重采样滚动时间序列使用Pandas绘制时间序列数据

3.4K2 0

DALL-E和Flamingo能相互理解吗？三个预训练SOTA神经网络统一图像和文本

可我们如何确定第一个智能体与第二个智能体对什么是猫或什么是狗这样的问题有相同的理解呢？...该研究使用手动创建的图像文本数据集，例如 COCO 和 NoCaps 来评估生成的文本的质量。图像和文本生成模型具有允许从分布中采样的随机分量，因而可以从一系列候选的文本和图像中选择最佳的。...首先，源图像 x 被输送到 BLIP 模型以生成多个候选文本 y_k。例如，一只小熊猫在树林中吃树叶。生成的文本候选集合用 C 表示，然后文本 y_k 被发送到 SD 模型以生成图像 x’_k。...使用 SD 生成图像会涉及随机采样过程，其中每一次生成过程都可能会以在巨大的像素空间中得到不同的有效图像样本为终点。这种采样多样性会提供一个候选池来为筛选出最佳图像。...随后，BLIP 模型为每个采样图像 x_k 生成一个文本描述 y’_k。这里 y’_k 指的是初始文本一只小熊猫在森林里爬行。

4722 0

写好剧本直接出片！Google发布首个「讲故事」的视频生成模型

理想情况下，视频生成模型必须能够生成任意长度的视频，同时有能力将某一时刻的生成帧以当前时刻的文本提示作为条件，这些文本提示会随时间步变化。...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...，选择一个预测token的比例，其余的tokens在下一步中将被重新掩码和重新预测。...一旦生成了第一个视频，就可以通过使用C-ViViT对最后一个视频中的最后K个生成的帧进行编码，自动递归地推理出其他帧。...最终，研究人员在1500万8FPS的文本-视频对，5000万个文本-图像对，以及4亿混合语料库LAION-400M上进行训练，最终Phenaki模型参数量为18亿。

8583 0

全面对标Sora！中国首个Sora级视频大模型Vidu亮相

（2）Vidu对标Sora的数据及成果Vidu支持一键生成长达16秒、分辨率高达1080p的高清视频内容。...从官宣的短片来看，Vidu在多镜头生成、时间和空间一致性、模拟真实物理世界以及想象力等方面，几乎与Sora齐平，甚至超越Sora，下面简要分析Vidu对标Sora的数据及成果。...在插帧的步骤中，模型不知道两帧之间的内容如何连接，只是采用了类似于PPT中“平滑”的效果将线条和内容进行移动。...例如Pixeling模型以“一只柯基犬在热带毛伊岛拍摄自己的Vlog”为关键词生成的视频中[4]，在关键帧的位置，我们可以看到清晰完整的柴犬形象，但是在插帧内容中，柴犬已经发生了严重的形变。...其他国产视频大模型生成的画面“动画感”较强，以动物类模型，用“一个培养皿，里面长着一片竹林，里面有小熊猫在跑来跑去”作为关键词生成视频[4]，可以看到字节和腾讯的大模型生成的视频中，小熊猫和环境的动画风格强烈

3141 0

音频基础知识 - PCM 浅析

PCM浅析最近有个需求：对音频裁剪时，裁剪条的纵坐标必须是音频音量，以帮助用户更好的选择音频区域，所以就需要快速准确的提取出音频的音量列表。...过去记录的声音都是模拟音频，比如：机械录音（以留声机、机械唱片为代表）、磁性录音（以磁带录音为代表）等模拟录音方式。...计算机不能直接处理连续的模拟信号，所以需要进行A/D转换，以一定的频率对模拟信号进行采样（就是获取一定时间间隔的波形振幅值，采样后模拟出的波形与原始波形之间的误差称为采样噪音），然后再进行量化和存储，就得到了数字音频...AVAudioPCMBuffer包含了多个声道的数据，多个声道的数据是如何存储的那？...重采样：对PCM数据进行重新采样，可以改变它的声道数、采样率和采样格式。比如：原先的PCM音频数据是2个声道，44100采样率，32 bit单精度型。

3.6K2 1

音视频开发基础知识(2)——最通俗易懂的视频编解码理论知识

要实现压缩，就要设计各种算法，将视频数据中的冗余信息去除。当你面对一张图片，或者一段视频的时候，如果是你，你会如何进行压缩呢? 我觉得，首先你想到的，应该是找规律。...帧内预测帧间预测帧内预测——基于同一帧内已编码块预测，构造预测块，计算与当前块的残差，对残差、预测模式等信息进行编码。其主要去除的是空间冗余。...帧间预测——基于一个或多个已编码帧预测，构造预测块，计算与当前块的残差，对残差、预测模式、运动矢量残差、参考图像索引等信息进行编码。其主要去除的是时间冗余。...如图，箭头是从参考帧指向编码帧 GOP(序列)和IDR 在H264中图像以序列为单位进行组织，一个序列是一段图像编码后的数据流。...从“模拟信号”到“数字化”的过程模拟信号到数字化的过程需要三个步骤：采样所谓采样，即以适当的时间间隔观测模拟信号波形不连续的样本值替换原来的连续信号波形的操作，又称为取样。

8372 1

A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

已经提出了一种基于GANs的类似技术来改进对微小人脸或小规模行人的检测。我们的方法不同，因为它在训练集中对对象进行下采样以进行数据扩充，而且它的优点是GAN只需在训练过程中执行。...使用平均池化层在SLR目标和下采样到输出SLR分辨率的HR目标之间以成对的方式计算。该组件旨在保持合成目标的外观与原始HR目标相似。...每个高斯金字塔级别都是对前一个级别进行模糊和下采样的结果。 3.根据高斯金字塔，计算、的拉普拉斯金字塔（第10-13行）。...为了训练DS-GAN，我们通过应用随机图像处理来增强训练数据，以增加多样性。我们为每个HR目标提供从正态分布采样的不同噪声向量（z），以便模拟各种图像退化类型。...该FID值显示了DS-GAN生成的对象如何比通过简单的重新缩放函数获得的目标具有更好的质量，即，与真实目标更相似。

3682 0

浅谈数字音视频传输网络——AVB

对模拟音频信号进行处理、存储和传送都会引入噪声和信号失真，并且随着复制次数的增加，每次都会加入新的噪声和失真，信号质量会越来越差。而数字音频技术的出现，解决了上述模拟信号中的诸多问题。...音频信号的数字化将模拟信号转换成数字信号，需要对模拟信号进行一系列的处理，如图1所示，先对模拟信号进行采样，再经过低通滤波器去除掉采样中产生的高频失真，通过量化将采样后的数值调整为整数，再经过二进制编码后生成数字信号...以CD为例，采样频率为44.1kHz，即1秒钟对模拟信号进行了44100次取值，如图2b所示，采样后的信号变成了多个密布的点。采样频率越高，抽取的点密度越高，信号也就越精准。...传统以太网如何传输实时数据流（音、视频流）？以太网通过RTP（Real-time Transport Protocol）实时传输协议为数据提供了具有实时特征的端对端传送服务。...SRP内部周期性的状态机制维护着Talker及Listener的注册信息，能够动态的对网络节点状态进行监测并更新其内部注册信息数据库，以适应网络拓扑的动态改变。

3.2K3 0

音视频技术开发周刊 56期

本文介绍如何评估开源代码里的重采样实现以及选择最适合的实现。...本文来自Netflix的科技博客，LiveVideoStack对原文进行了摘译。...Android音视频系列：H264视频编码介绍本文从配置编码参数、输入要编码的图像帧、编码数据生成等方面介绍了使用X264开源库编码的H264视频编码技术。...步态识别的深度学习:综述步态是人在行走过程中姿态的变化.不同于人脸、指纹、虹膜等, 步态是唯一可在远距离非受控状态下获得的生物特征.步态识别指利用步态信息对人的身份进行识别的技术，当前关于步态识别方面的研究综述主要围绕在相关手工特征建模和传统机器学习...最后，我们将算法移植至 NVIDIA Jetson Tx1 平台以保证实时性能。

6572 0

文生视频下一站，Meta已经开始视频生视频了

他们利用空间条件（如深度图）和时间条件（流变形视频）对模型进行训练，以预测输入视频。在生成过程中，研究者采用编辑 - 传播程序：(1) 用流行的 I2I 模型编辑第一帧。...对于每个训练视频，研究者按顺序采样 16 个间隔为 {2,4,8} 的帧，这些帧代表持续时间为 {1,2,4} 秒的视频（视频的 FPS 为 30）。...他们还根据 FateZero ，融合了在对输入视频中的相应关键帧进行 DDIM 反转时获得的自注意力特征。研究者从公开的 DAVIS 数据集中选取了 25 个以物体为中心的视频，涵盖人类、动物等。...研究者对以上视频进行了定性和定量的比较。定性结果在图 5 中，研究者定性地将本文方法与几种代表性的方法进行了比较。...定量结果研究者进行了一项人类评估，以将本文的方法与 CoDeF 、Rerender 和 TokenFlow 进行比较。

1821 0

教程 | 摄影爱好者玩编程：利用Python和OpenCV打造专业级长时曝光摄影图

为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均法。机器之心对该教程进行了简要的介绍。 ?...在本文的第一部分，我们将讨论如何通过帧平均法来模拟长时间曝光效果。随后我们将编写为输入视频创建长时曝光效果的 Python 和 OpenCV 代码。...最后，我们将在一些样例视频上使用我们的代码，以创建酷炫的长时曝光图像。通过多帧图像平均法模拟长时曝光效果通过平均数模拟长时曝光的想法由来已久。...才外，我们还可以考虑通过有规律的间隔从输入，从视频中对帧进行采样而不是对所有帧取平均值来构造不同的输出。总结在本文中，我们学习了如何使用 OpenCV 和图像处理技术来模拟长时曝光图像。...为了模拟长时曝光，我们采用了对一组图像取平均值的帧平均法。我们假设输入图像/视频是使用固定的相机拍摄的（否则产生的输出图像会失真）。虽然这并非真正的「长时曝光」，但是效果上是极其（视觉上）相似的。

1.6K14 0

MM2023 | Reparo：低速网络中通过智能帧恢复的QoE感知实时视频流传输

因此，上传客户端可能需要以更低的比特率对高质量的视频帧进行编码，从而降低用户的QoE。为解决这个问题，已经有一些方案被提出：空间域：发端降采样，收端超分。这种方案存在的问题是低速网络中表现不佳。...结论是：资源不足时，使用3或4个卷积反卷积对进行插帧 VFD Trainer 作用是根据视频内容的变化更新 VFD 模型，以维持帧丢弃策略的性能。...工作流程如下: 获取更新的数据集：重新训练基于服务器端接收到的不完整帧序列。算法 1 更新 VFD 模型并将其发送到客户端得到训练数据之后，对给定数据进行三次迭代以更新 VFD 模型。...分辨率设置为从240p到1080p 网络trace 为了模拟上行带宽，我们使用了一个4G上行数据集，其中包含123个trace，平均带宽为0.617Mbps，以及来自FCC 2019数据集的105个trace...需要注意的是，从FCC选取的105个trace是基于平均带宽低于2Mbps的标准进行选择的。这两种类型的trace一起具有0.974Mbps的平均值，并可用于模拟带宽受限的环境。

1551 0

第5章-着色基础-5.4-锯齿和抗锯齿

要使用纹理映射（第6章），必须重新采样纹素才能在不同条件下获得良好的结果。为了在动画中生成一系列图像，通常以统一的时间间隔对动画进行采样。本节介绍了采样、重建和过滤的主题。...图5.15显示了如何以均匀间隔对连续信号进行采样，即离散化。此采样过程的目标是以数字方式表示信息。这样做可以减少信息量。然而，需要对采样信号进行重建以恢复原始信号。...如图所示，（单个sinc的）滤波器宽度加倍，以将重采样率降低到原始采样率的一半。将其与数字图像相关联，这类似于首先对其进行模糊处理（以去除高频），然后以较低的分辨率重新采样图像。图5.23....然后对屏幕上的这个位置进行采样，即检索该精确点的颜色。选择采样方案并配置渲染管道以计算特定子像素位置的样本，通常基于每帧（或每应用程序）设置。抗锯齿中的另一个变量是，即每个样本的权重。...此过程将样本颜色平均在一起以确定像素的颜色。值得注意的是，在使用具有高动态范围颜色值的多重采样时可能会出现问题。在这种情况下，为避免伪影，你通常需要在解析[1375]之前对值进行色调映射。

5K3 0

基于机器学习的启动耗时自动化测试方案

如何来对研发同学的优化做出合理的评测我们需要思考下面两点：要避免“运动式”性能优化，有不少团队在投入了大量时间和精力对应用进行专项治理之后，由于缺少常态化的管控和治理手段，最终导致性能震荡式波动恶化...，而且也无法基于技术埋点获取竞品数据；另一个是通过录屏分帧测试，但是人工录屏逐帧分析会有人为感知误差（结束位边界认知不一致），而且人工性能专项测试持续交付ROI不高，比如录制10次，抽取关键帧取平均值，...启动应用测试前对被测应用进行安装，然后在点击完权限弹框后，杀掉进程重新点击桌面icon启动应用。等录屏结束后杀掉进程，然后重复上面的启动过程，根据采样率决定重复几次。...视频分帧将录制好的视频从手机中拉取到本地，然后通过ffmpeg进行分帧处理。...计算启动时间根据预测结果，确定点击应用icon阶段的图片和首页渲染稳定之后的图片，获取两个图片直接的帧数差值，如果前面以60帧抽取图片，那么总耗时 = 帧数差值 * 1/60，具体计算这部分的代码实现如下

5311 0

论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

.我们提出了一种体素图表示来有效地检索视觉SLAM的地图点.通过以光线投射方式对摄像机frustum进行采样来查询来自摄像机姿态的可见点,这可以使用有效的体素散列方法在恒定时间内完成.与关键帧相比,使用我们的方法检索的点在几何上保证落在摄像机的视野内....我们还在EuRoC数据集上进行了实验,重点是重叠关键帧图的姿态估计精度. 1 模拟地图查询时间:这个实验的目标是显示随着地图大小的增长,我们的方法比关键帧缩放得更好.为此,我们模拟了一幅由直墙组成的地图...2 真实世界我们在EuRoC上以两种配置运行了单目版本的SVO:将地图中的关键帧数量从5个增加到30个;测试序列的均方根误差(RMSE)为SIM3与所有帧对齐计算.结果如表一所示.我们还计算了数据集每帧整个系统所需的时间...4 结论本文针对稀疏SLAM提出了一种可扩展的几何感知体素图,旨在跟踪过程中替代关键帧进行数据关联.地图被组织在体素中,并且每个体素可以在恒定的时间内使用其位置上的散列函数来访问.使用体素哈希方法,通过在恒定时间内对摄像机平截头体进行采样...,可以有效地查询摄像机姿态中的可见点,这使得所提出的方法可以很好地适应大场景.此外通过以光线投射的方式对camera frustum进行采样,我们能够处理遮挡,这是使用关键帧不可能做到的.最后我们使用模拟以及真实世界数据验证了所提出的方法相对于关键帧的优势

1.2K2 0

音频基础知识

PCM技术就是把声音从模拟信号转化为数字信号的技术，即对声音进行采样、量化的过程，经过PCM处理后的数据，是最原始的音频数据，即未对音频数据进行任何的编码和压缩处理。...简化来说：PCM脉冲编码调制，以一个固定的频率对模拟信号进行采样，并将采样的信号按照一定精度进行量化，最终量化后的值被输出，记录到存储介质中。...原始模拟音频数据如下按照固定频率进行采样，得到最后，对采样后的数据选择合适精度进行量化：采样是指把物理信号转化为数字信号的过程。...采样频率单位时间内对模拟信号的采样次数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率越高，声音的还原就越真实越自然，当然数据量就越大。...对于采样来说，就是在时间轴上对信号数字化；对于量化来说，就是在幅度轴上对信号数字化通过采样时测的的模拟电压值，要进行分级量化，按整个电压变化的最大幅度划分成几个区段，把落在某区段的采样到的样品值归成一类

1.3K3 0

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

（CNN）以解决上述挑战，在复杂的 RL 环境中直接通过视频数据生成控制策略。...为了缓解数据相关性以及分布的不稳定性，作者使用了一种经验回放机制（experience replay mechanism）来随机采样之前的状态转移，以平滑训练数据的分布。...、参数发散等异常情况的发生；经验回放机制基于多个先前的状态对行为分布进行平均，可以平滑学习过程，避免参数的振荡和发散。...代理只会在每帧进行观察并选择动作，而不是每一帧，在跳过的帧中重复最近一次选择的动作。...表中的数值为以策略执行固定步骤后的平均总奖励（执行多个回合取平均）。除去随机策略和人工玩家，共对比了两种方法：Sarsa 和 Contingency。

1.4K3 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

疑车无据：大熊猫何时交配才能怀上宝宝？四川学者用音频AI给出预测

熊猫TV直播H5播放器架构探索

深兰科技：动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

Python时间序列分析简介（2）

DALL-E和Flamingo能相互理解吗？三个预训练SOTA神经网络统一图像和文本

写好剧本直接出片！Google发布首个「讲故事」的视频生成模型

全面对标Sora！中国首个Sora级视频大模型Vidu亮相

音频基础知识 - PCM 浅析

音视频开发基础知识(2)——最通俗易懂的视频编解码理论知识

A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

浅谈数字音视频传输网络——AVB

音视频技术开发周刊 56期

文生视频下一站，Meta已经开始视频生视频了

教程 | 摄影爱好者玩编程：利用Python和OpenCV打造专业级长时曝光摄影图

MM2023 | Reparo：低速网络中通过智能帧恢复的QoE感知实时视频流传输

第5章-着色基础-5.4-锯齿和抗锯齿

基于机器学习的启动耗时自动化测试方案

论文简述 | Voxel Map for Visual SLAM

音频基础知识

Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐