它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...然后，通过将列名 ['Name'， 'Age'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建 2 列。...然后，通过将列名称 ['Batsman'， 'Runs'， 'Balls'， '5s'， '4s'] 传递给 DataFrame 构造函数的 columns 参数，我们在数据帧中创建了 6 列。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。
p=9766 在某些情况下，你可能希望通过在每帧中添加数据并保留先前添加的数据来进行动画处理。 现在，我们将通过制作点线图的动画来探索。...transition_reveal其默认是显示线条，仅绘制当前帧的点： 要创建点的累积动画，使用如下代码： shadow_mark 保留先前帧中的数据。...这部分代码将遍历列表中的每个条目：for (y in years)。 该代码使用相同的原理来绘制并保存每年的图表： 该代码如何工作 对于每一年，y该代码首先都会使一个称为R的R对象。...然后，它创建一个名为的R对象chart，这是从该数据绘制的静态ggplot2图表。 然后，使用该ggsave函数以定义的尺寸和分辨率保存该图表，从而在循环上进行进度更新。...为了说明这一点，我们将加载NASA数据，该数据显示来自气候模型的模拟，该模拟比较了自然事件（例如，来自太阳的辐射变化和来自火山喷发的烟尘的冷却效应）在自然事件的影响下的全球平均温度将如何变化。
在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 中，来自国内团队深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测”和“多帧行人检测..., N-2, …) 来预测当前帧的行人。...对比度差异大，色彩信息少 这是由于收集数据主要来自于夜间环境所导致的必然结果，所以在进行数据增强的时候需要谨慎，不同增强方式会造成较大的影响。...CBNet 作者提出了一种新颖的策略，通过相邻 backbone 之间的复合连接 (Composite Connection) 来组合多个相同的 backbone。...由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3.
本文转载自52cv 在 CVPR 2020 Workshop 举办的 NightOwls Detection Challenge 中，来自国内团队深兰科技的 DeepBlueAI 团队斩获了“单帧行人检测..., N-2, …) 来预测当前帧的行人。...对比度差异大，色彩信息少 这是由于收集数据主要来自于夜间环境所导致的必然结果，所以在进行数据增强的时候需要谨慎，不同增强方式会造成较大的影响。...CBNet 作者提出了一种新颖的策略，通过相邻 backbone 之间的复合连接 (Composite Connection) 来组合多个相同的 backbone。...由于收集这个数据集的摄像头一直在移动，该团队之前在类似的数据集上使用过一些 SOTA 的方法，却没有取得好的效果。他们认为之后可以在如何利用时序帧信息方面进行深入的探索。 3.
合并器对于连接到它的每个数据源，都有一个内部的队列。在本例中，只有3个队列。每个数据来源链接到为它自己（单独）准备的队列上。这发生在 DeepStream中的上游数据的单独线程中。...然后batch算法开始运行，在本例中，只是最简单的round-robin算法，实际上意味着，每批量收集到的帧中，来自三个来源的帧的数量是平均的。...一共有两种信息可以往下游继续传递：本组件的输入将不经修改的往下传递，这是实际的摄像头数据，也就是图像帧；以及，之前batch处理时候的元数据和本推理Plugin所创建的新BBox元数据信息。...这是个参数化的库，允许你将类似鱼眼视图的的图像，通过这个新的叫NVWarp360的SDK，转成其他不同的视图/视角，以满足你的不同处理需求。...它是两个Plugins的集合。 这对Plugin首先允许用户完成应用程序的图像数据感知阶段--也就是你程序的理解，和从视频的图像帧和像素中，创建和提取元数据的阶段。
点表示法 还有另一种方法可以根据从数据帧中选择的数据子集来创建新序列。 此方法称为点表示法。...set_index方法仅在内存中全新的数据帧中创建了更改，我们可以将其保存在新的数据帧中。...重命名 Pandas 数据帧中的列 在本节中，我们将学习在 Pandas 中重命名列标签的各种方法。 我们将学习如何在读取数据后和读取数据时重命名列，并且还将看到如何重命名所有列或特定列。...首先，将pandas模块导入 Jupyter 笔记本： import pandas as pd 我们可以通过几种方法来重命名 Pandas 数据帧中的列。 一种方法是在从数据集中读取数据时重命名列。...我们将探索 seaborn 和 Matplotlib 提供的一些调色板。 我们将学习如何通过设置不同的调色板来更改绘图的颜色，并且还将学习如何使用自定义颜色创建自己的调色板。
通过构造良好的可视化和描述性统计来研究数据，是了解你正在处理的数据并根据你的观察制定假设的绝佳方法。...我的方法如下图展示: ? 函数 compare_values() 从两个不同的数据帧中获取一列，临时存储这些值，并显示仅出现在其中一个数据集中的任何值。...为了合并数据而没有错误，我们需要对齐 “state” 列的索引，以便在数据帧之间保持一致。我们通过对每个数据集中的 “state” 列进行排序，然后从 0 开始重置索引值: ?...最后，我们可以合并数据。我没有一次合并所有四个数据帧，而是按年一次合并两个数据帧，并确认每次合并都没有出现错误。下面是每次合并的代码: ? 2017 SAT 与 ACT 合并的数据集 ?...请记住，没有所谓的干净数据，因此在开始使用数据之前探索数据是在数据分析过程中添加完整性和价值的好方法。通过对数据的深入研究来指导外部研究，你将能够有效地获得可证明的见解。
该工具需要的功能包括： 重用和共享的可编程性 从外部来源访问数据 在本地存储数据 索引数据来高效检索 根据属性对齐不同集合中的数据 合并不同集合中的数据 将数据转换为其他表示形式 清除数据中的残留物 有效处理不良数据...这些列是数据帧中包含的新Series对象，具有从原始Series对象复制的值。 可以使用带有列名或列名列表的数组索引器[]访问DataFrame对象中的列。...在创建数据帧时未指定列名称时，pandas 使用从 0 开始的增量整数来命名列。...具体而言，在本章中，我们将介绍： 重命名列 使用[]和.insert()添加新列 通过扩展添加列 使用连接添加列 重新排序列 替换列的内容 删除列 添加新行 连接行 通过扩展添加和替换行 使用.drop...结果数据帧将由两个列的并集组成，缺少的列数据填充有NaN。 以下内容通过使用与df1相同的索引创建第三个数据帧，但只有一个列的名称不在df1中来说明这一点。
虽然模型在Vid4上最高可以达到28.41dB，但是训练数据集与大众不同，虽然作者最后也在Vimeo-90K中进行了实验，但是并没有给出在Vid4等测试集上的测试结果，具体数据还得等代码开源后进行额外测试...看点 滑动窗口方法(a)只能通过增加窗口大小来获得更多的相邻LR帧，而忽略了先前估计的SR输出。循环(b)和混合(c)框架只利用了以前的隐藏状态，不能利用后续帧来帮助恢复。 ?...局部全知框架单向处理视频帧，而全局全知框架双向处理视频帧。全局全知框架允许LR帧从同视频的所有帧中接收信息，但是它不适用于实时超分，而局部全知框架适合。 ?...首先采用一个卷积层来融合相应的LR帧和隐藏状态。途中3个特征通道分别包含了过去、现在和未来的信息。 然后，在残差块(作者自定义)中，分别提取这3个通道的特征并将其合并在一起。...α用来调整的权重。 实验 消融实验 不同权重α的消融实验： ? 不同残差块数量的消融实验： ? 量化评估 作者在MM522数据集上重新实现这些VSR方法，在Vid4上的量化评估： ?
True表示按连结主键(on 对应的列名）进行升序排列。 【例】创建两个不同的数据帧,并使用merge()对其执行合并操作。 关键技术：merge()函数 首先创建两个DataFrame对象。...代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...代码如下: 2.使用join()方法合并数据集 join()是最常用的函数之一, join()方法用于将序列中的元素以指定的字符连接生成一个新的字符串。...关键技术: concat函数执行沿轴执行连接操作的所有工作,可以让我们创建不同的对象并进行连接。...【例】按列合并对象。 关键技术：如果需要沿axis=1合并两个对象，则会追加新列到原对象右侧。
第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...当在跟踪线程在传入的新的图像帧的时，由局部地图线程不断优化和增加新的关键帧，此时构建成一个活动地图。我们把系统中地图集中的其他地图称为非活动地图。...它还决定当前帧是否成为关键帧。在视觉惯性模式下，通过在优化中加入惯性残差来估计物体速度和惯性惯导的偏差。当跟踪丢失时，跟踪线程将尝试重新定位所有地图集地图中的当前帧。...另外，在惯性情况下，利用我们新的MAP估计技术，通过地图线程初始化和优化IMU参数。 •回环和地图合并线程以关键帧速率检测活动地图和整个地图集之间的共视区域。...在回环校正之后，在一个独立的线程中启动一个完整的BA，以便在不影响实时性能的情况下进一步地图点优化。 ? 系统中不同优化的因子图表示 ? 局部地图合并融合模块示意图 实验结果与总结 ?
本文还构建了一个大规模的视频抠图数据集，该数据集涵盖了大量独特的抠图案例，填补了当前和未来深度视频抠图研究中的数据空白。...显然不切实际，那么如何节省标注成、减少人力介入也是不可忽视的问题（Trimap获取） 3、视频抠图与图像抠图的最大区别就是前者需要考虑帧之间的连续性，如何利用时域信息减少抖动成为了新的挑战。...对于一段视频，只需要人为标注极少量关键帧的Trimap，而其他帧则通过传播算法来自动生成Trimap，从而节约大量Trimap的标注成本。...给定参照帧和目标帧，文中做法如下： 使用两个分享权重的编码器，来分别提取参照帧(F_r)和目标帧(F_t)的语义特征。 使用跨越注意力网络来计算目标帧与参照帧的像素间相似度关系。...多帧对齐后的特征可能会引入噪声，为了减轻噪声的负面影响，作者提出用注意力机制包括特征层注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）来完成多帧合并。
本文展示了如何通过迭代的优化方案，用一组局部 Gabor 感受野动态地进行仿射变换，消除两个图块之间的变换（见图 5）来计算这种微分同胚映射。...在图 6 C 中，四张图像分别来自拓扑分割和跟踪工作流程的不同处理阶段，从左到右依次为：视觉输入、超分割图、区分出纹理图块的跟踪到的表面组件、去除掉纹理图块的跟踪到的表面组件。...本文证明了通过检测遮挡轮廓（带有可见表面的空间上的分隔信息）可以将图像分割成独立的表面，通过检测微分同胚性（带有从不同视角可见的表面之间的重叠关系信息）可以完成对图像序列中的不变表面的跟踪。...来自生态光学的拓扑概念为视觉研究中的许多经典思想提供了新的视角。例如，由于表面 3D 距离不连续，遮挡轮廓通常被视为是强度不连续的。另一方面，我们的定义甚至不包括「强度」。...本文提出的解决分割和不变跟踪的计算必须是局部的，因此可以在视网膜视觉区域完成。每个对象的不变标签通过不同视角的局部微分同胚性在整个对象中传播。要创建一个对象图，需要一个基本的神经机制来表示图内的连接。
解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...图 1 基元 在 TensorFlow 中，每个 op 都在一个执行帧（execution frame）中执行，控制流原语负责创建和管理这些执行帧。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...随着更多的张量通过执行 NextIteration 操作进入下一个迭代，新迭代中更多操作就开始执行。当一个 NextIteration 的输入可用时，它就被启用。 3....，我们都会为条件语境创建一个新的控制流上下文，并在上下文中调用其计算图构造函数（fn1或fn2）。
一方面是由于现有的3D 数据非常匮乏，另一方面则是因为单个类别下的物体外观和形状本身就非常多样化。 在当前条件下，如何基于现有的 2D 图像数据来做3D 检测呢？...其中，MediaPipe 是一个开源跨平台框架，用于构建管道来处理不同模式的感知数据，而Objectron则是在MediaPipe中实现，能够在移动设备中实时计算面向检测物体的3D 边框。...为了标注真实数据，谷歌还开发了能够与AR会话数据一同使用的新标注工具，让标注者可以快速地给物体标注 3D 边框。...该工具使用分屏视图显示 2D 视频帧，其中左侧放置3D边框，右侧显示3D点云、摄像机位置和检测到的平面视图。标注者以3D 视图来绘制3D 边框，并通过查看其在2D 视频帧中的投影来检验其位置。...2 R 合成数据生成 在提高预测准确性方面，现在常用的一种方法是使用合成数据来补充现实世界的数据。
在这篇文章中，我们来看看这个过程背后的技术，并演示电影照片是如何将一张来自过去的 2D 照片转换成更为身临其境的 3D 动画的。 ?...所以，我们创建了自己的数据集来训练单目深度模型，使用了自制的5个摄像头装备拍摄的照片以及另一个在 Pixel 4上拍摄的肖像照片数据集。...然而，这也带来了新的挑战，因为来自不同数据集的 ground-truth 深度可能会因为一个未知的缩放因子和偏移而有所差异。幸运的是，电影照片效果只需要场景中物体的相对深度，而不是绝对深度。...因此，我们可以通过在训练过程中使用比例和偏移不变（scale-and-shift-invariant）损失来组合数据集，然后在推理过程中对模型输出进行归一化（normalize）。...现在你知道了他们是如何创建的了，请留意可能出现在你的谷歌照片 app 的最近记忆中的自动创建的电影照片！ ?
1.1 全息投影 全息投影是一种先进的显示技术，它可以在空气中或透明介质上创建三维图像。这种技术基于全息学原理，通过记录和再现物体的光波干涉模式，从而形成一个看起来就像真实物体在那里一样的三维影像。...主要的做法是将 3D 视频以 SBS（side by side）的形式，把左右两个视点合并到一帧画面中，再将合并后的序列进行编码，如图6所示： 图6 主流3D视频编码视频图像形式 以 HEVC 编码器为例...）标准中，NALU header 中引入了新的语法元素：LayerId。...主视点图像编码的参考规则沿用基础 HEVC，辅视点每一帧图像编码在基础 HEVC 之上，又多了一个视点间参考帧，即主视点同 poc 的帧。这样的参考结构提供了视点间参考的可能。...4.3.1 编码端测试问题 不同于互联网应用的低密度I帧特性，JCT3V 标准面向广电应用，一般使用20-30帧 I 帧间隔来评价工具优化带来的码率节省。
帧间帧可以是预测性的（P），其使用来自一个先前解码的图片的数据来对块进行时间预测，或者是双预测（B），其对来自多达两个先前解码图片的平均数据进行预测。...然而，对于流式应用程序，可以使用2到4秒的较长intra-period来提高压缩效率，从而减少交付视频内容所需的数据量。...分辨率切换时的VVC约束 虽然VVC中的RPR解决了引用来自具有不同空间分辨率的先前图片帧的问题，但仍然存在一个问题。在切换具有开放GOP结构的分辨率之后，解码器侧参考图片与编码器侧不同。...表4 主观测试选定的分辨率和比特率 然后，通过获取12个不同分辨率的5秒HLS段，创建了几个1分钟的VVC比特流（见图5），以便解码器的RPR滤波器可以在每个维度上使用以下上下缩放因子：放大系数：1.20...结论 VVC允许通过启用开放GOP编码来改进自适应流，该编码允许针对随机接入点周围的特定类型的图片（RASL）参考来自相同内容的不同副本的图片。
优化过程 由于surfel和关键帧的数量很大，使用二阶方法如牛顿法联合优化所有参数很慢，我们选择交替优化的策略，如下所示： ? 创建surfel：第一步，为所有关键帧创建新的surfel。...将关键帧划分为4×4像素单元。如果单元格中没有像素对应于现有的surfel，则在单元格中随机选择一个深度以创建新的surfel。...从创建的像素p计算surfel属性：中心点三维坐标ps根据像素和深度计算出相机系三维坐标再根据相机位姿转换到世界坐标系下；法向量是通过深度图像上居中的有限差分来计算的；r半径定义为ps与p的4个邻域像素的...创建新的surfels时，仅考虑所有相邻像素都具有深度测量值的像素。...为了快速找到合并候选者，将surfel投影到所有关键帧中，并考虑将投影到同一单元格的surfel进行合并。 关键帧位姿优化：根据几何约束和光度约束，使用高斯牛顿法优化关键帧的位姿。
、减少人力介入也是不可忽视的问题；另外，视频抠图与图像抠图的最大区别就是前者需要考虑帧之间的连续性，如何利用时域信息减少抖动成为了新的挑战。...对于一段视频，只需要人为标注极少量关键帧的Trimap，而其他帧则通过传播算法来自动生成Trimap，从而节约大量Trimap的标注成本。...给定参照帧和目标帧，文中做法如下： 使用两个分享权重的编码器，来分别提取参照帧(F_r)和目标帧(F_t)的语义特征。 使用跨越注意力网络来计算目标帧与参照帧的像素间相似度关系。...为了利用视频里的时序信息，作者同时将目标帧以及其邻近帧送到编码器中得到对应的多帧多尺度空间特征，并通过时空特征融合模块（ST-FAM）将多帧特征融合，从而将时序信息编码到特征里。...多帧对齐后的特征可能会引入噪声，为了减轻噪声的负面影响，作者提出用注意力机制包括特征层注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）来完成多帧合并。
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