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如果给出了原始图像，如何将is过的部分与图像的其余部分分开？

要将is过的部分与图像的其余部分分开，可以使用图像分割技术。图像分割是指将图像划分为多个子区域或像素集合的过程，其中每个子区域具有相似的特征或属性。以下是一种常见的方法：

基于阈值的分割：这是一种简单而常用的图像分割方法。它基于像素的灰度值或颜色值与预先定义的阈值进行比较。可以根据is过的部分与图像的其余部分的灰度值或颜色值的差异来选择合适的阈值进行分割。
基于边缘检测的分割：边缘检测是一种常用的图像分割技术，它可以检测出图像中的边缘或轮廓。可以使用边缘检测算法（如Canny算法）来提取is过的部分与图像的其余部分的边缘信息，然后根据边缘信息进行分割。
基于区域生长的分割：区域生长是一种基于像素相似性的图像分割方法。它从一个或多个种子像素开始，通过合并与种子像素相似的邻域像素，逐渐扩展形成具有相似特征的区域。可以选择is过的部分中的一个或多个像素作为种子像素，然后使用区域生长算法进行分割。

以上是一些常见的图像分割方法，具体选择哪种方法取决于图像的特点和需求。在实际应用中，可以结合不同的方法进行图像分割，以获得更好的效果。

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西南交大&MSRA提出CLIP4Clip，进行端到端的视频文本检索！

我们可以直接通过输入来对以前的工作进行分类：原始视频（像素级）或视频特征（特征级）。预训练的模型是特征级的，因为他们在一些大规模视频文本数据集上进行过预训练，例如Howto100M。...输入是通过现成的冻结视频特征提取器生成的缓存视频特征。如果输入是原始视频，则会使预训练非常缓慢。然而，得益于大规模数据集，预训练模型在视频文本检索方面表现出显著的性能提升。...由于本文的模型是基于预训练的图像-文本模型构建的，因此应该在相似度计算模块中小心地添加新的可学习权重。如果没有权重初始化，很难进行学习，并且可能会影响使用反向传播的预训练模型训练的性能。...因此，一个自然的想法是采用无参数类型直接从视频角度计算与图像/帧的相似性。...因此，作者使用“食品和娱乐”类别（约380k个视频）作为后预训练数据集（本文其余部分称为HOWT100M-380k）。 ▊ 4.实验 4.1.

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【深度学习最精炼详实干货中文讲义】复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》讲义报告分享01（附报告pdf下载）

深度强化学习模型独立的学习方式哈工大在事理图谱方面的探索由于内容很丰富，今天专知内容组为大家整理出第一部分概述的相关内容，后续会持续为大家带来报告的其余部分，敬请期待。...大家可以从这个图中可以看出内容很丰富，主要是分为三部分内容，今天专知内容组为大家整理出第一部分概述的相关内容，后续会持续为大家带来报告的其余部分，敬请期待。 ?...由于“智能”一词比较难以定义，他提出了著名的图灵测试：“一个人在不接触对方的情况下，通过一种特殊的方式，和对方进行一系列的问答。...Logistic本质上是线性模型，对于非线性可分问题，只用原始特征不能进行正确的分类。如果对特征进行非线性变换，如kernel，或者用组合特征，可以实现一定程度的非线性。 ? 下面开始介绍感知器 ?...深度学习以前，各种特征都要手动的设计。特征设计的目标就是尽可能的保留原始数据中的所有信息。 ? 再精巧的特征设计也无法完全表达出原始数据背后的高层语义信息。

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PNAS | 理解单个神经元在深度神经网络中的作用

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