接上一篇blog:同一路RTSP|RTMP流如何同时回调YUV和RGB数据实现渲染和算法分析我们知道,由于解码后的YUV或RGB数据size比较大,如果想把转换后的RGB数据传给比如python算法的话...,数据量还是挺大,为此,开发者提出这样的技术诉求,是不是可以按照指定的坐标和宽高,给出RGB数据,毕竟他们知道哪块区域是需要做算法分析的。...rgb_frame.plane0_, rgb_frame.stride0_, clip_width, clip_height);比如我们需要截取的坐标x 100, y 100, 宽 960 高 540,那么处理后的数据...,展示出来效果如右图:左侧是原始的2560*1440的,右侧是按设定坐标,截取960*540分辨率的数据播放的,右侧的数据,投递给python或其他视觉算法,处理效率会显著提升。...以上是回调YUV数据的同时,按照用户使用场景,截取指定坐标和分辨率的RGB数据的设计参考。感兴趣的开发者,可以单独跟我沟通探讨。
[More information] 该数据集提供了云参数的近实时高分辨率图像。...NRTI L3 Product 为了制作我们的 NRTI L3 产品,我们使用 harpconvert 对数据进行网格化。
[More information] NRTI/L3_CO 该数据集提供了近乎实时的 CO 浓度高分辨率图像。 一氧化碳 (CO) 是一种重要的大气痕量气体,可用于了解对流层化学。
为了满足科学研究与空气质量管理等工作对近实时O3浓度数据的需求,在O3浓度历史数据集的基础上,TAP团队于近日上线了近实时更新的日最大8小时平均O3浓度数据集。...该数据集基于多层级机器学习算法构建,将实时地面监测、近实时卫星遥感、近实时空气质量模型模拟以及近实时气象再分析资料等多源大数据相融合,实现了天尺度上的完整时空覆盖及业务化近实时更新。...年环境空气质量监测标准的更改,也对历史数据进行了更新,即将O3浓度统一修正为参考状态(25℃,1个大气压)下的浓度,以获得更为准确的O3浓度历史变化趋势。...更新后的O3浓度数据集(版本2)已上线TAP网站,包含2013年至今的中国10km分辨率日最大8小时平均O3浓度数据,在数据下载时选择“版本2”即可获得。...目前TAP数据集提供2000年至今的中国10km分辨率近地面大气细颗粒物浓度数据和2013年至今的中国10km分辨率近地面臭氧浓度数据。
实时视频存储 与视频流传输类似,高分辨率流的存储需要轻量级压缩,以便能够在成本较低的存储设备上实时写入。例如,相机使用SSD驱动器或SD卡等内部存储来存储大量图像,但这些设备上的访问速率是有限的。...这种SDRAM的功耗与所需的访问带宽成正比:即将到来的超高清分辨率(4K或8K)将以一种对功耗敏感的设计无法负担的方式增加这种编解码器的总功耗。...例如,汽车部门最近的发展涉及使用越来越多的高分辨率和帧率的图像传感器。这些传感器通常使用拜耳模式捕捉图像。需要以最大的响应速度处理来自这些传感器的数据,因此意味着整个数据流的延迟非常低。...为了使JPEG XS成为替代未压缩视频传输的候选者,需要实现非常低复杂性。实际上,在软件方面,JPEG XS的设计使i7处理器能够实时处理4k 4:4:4 60p的内容。...它是一种候选技术,无论今天在哪里使用未压缩视频。一个简单而有效的编码方案允许将延迟和复杂度保持在非常低的水平,同时在压缩比高达10:1的情况下实现视觉无损的质量。
Product user manual NRTI/L3_O3 该数据集提供了总臭氧浓度的近实时高分辨率图像。另见 COPERNICUS/S5P/OFFL/L3_O3_TCL 了解对流层柱数据。...对于该产品,有两种算法可以提供总臭氧:近实时的 GDP 和离线产品的 GODFIT。
(SO2) 浓度的近实时高分辨率图像。...S5P/TROPOMI 以 1 天的重访时间对地球表面进行采样,具有前所未有的 3.5 x 7 公里空间分辨率,可解析精细细节,包括检测更小的 SO2 羽流。...除 CH4 外,所有 S5P 数据集都有两个版本:近实时 (NRTI) 和离线 (OFFL)。 CH4 仅作为 OFFL 提供。 NRTI 资产覆盖的区域比 OFFL 资产小,但在收购后出现得更快。...OFFL 资产包含来自单个轨道的数据(由于地球有一半是黑暗的,因此仅包含单个半球的数据)。 由于数据上的噪声,通常会观察到负的垂直列值,尤其是在清洁区域或 SO2 排放量较低的情况下。...过滤源数据以移除 QA 值小于以下值的像素: AER_AI 80% NO2 的对流层_NO2_column_number_密度带为 75% 除 O3 和 SO2 外,所有其他数据集为 50% 直接摄取
3、多尺度 4、标签方案 5、目标重叠 6、模型训练 7、重复编码 8、数据增强 9、样本不平衡 两阶段目标检测算法 RCNN 1、模型通过【选择性搜索算法】获取潜在的候选区域 2、截取原图每个候选区域并...,能够有效均衡不同尺度对loss的影响程度 3、多尺度:通过使用多个特征图和对应不同尺度的锚框进行多尺度目标预测 4、数据增强:通过随机裁剪的方式进行数据增强提高模型的鲁棒性 5、样本不平衡:通过困难样本挖掘...主要不足 1、通过人工先验设置的不同尺度的锚框无法适应真实的目标框的尺度分布 2、使用的多个特征图由于高分辨率的特征图不能有效地结合高层特征 YOLOv2 针对YOLOv1在解决多尺度和实时性方面的不足...主要优点: 1、更好 1)Batch Normalization:使得性能极大提升; 2)Higher Resolution Classifier:使预训练分类任务分辨率与目标检测的分辨率一致; 3)Convolutional...2、多尺度:颈部分别引入PAN和SPP网络结构作为增强特征提取网络,能够有效多尺度特征,相比于引入FPN网络准确度更高 3、数据增强:引入Mosaic数据增强,在使用BN的时候可以有效降低batch_size
那种激动的心情无法用美丽的辞藻去形容,在此,也祝大家新学期新“形象”,都能通过自己的努力去实现心里设定的小目标,加油~ 那接下来我们开始今天的分享,也是上次文章的一次内容补充和知识的拓展——“哇~这么Deep且又轻量的Network,实时目标检测...最后本文在VOC2007和VOC2012数据集上实验,都得到较高的准确度,并且有5fps的速度(只在一个GPU上运行),因此其有较好的实时处理能力。 ? ?...深度、中间和底层CNN特征是真的可以互补; 适当的分辨率:特征图分辨率从1000X600到250X150,其更适合用于检测。...更具体地说,固定IoU阈值在0.7,对每张图像其可以减少1K候选区域。我们训练检测网络的时候用了前200个候选区域。...HyperNet提供了一个有效的结合框架,用深度但有更高的语义、中间但互补和底层但自然高分辨率的CNN特征。
根据 Midjourney 在办公时间内的最新公告,我们可以期待以下Midjourney的 v6 即将推出,以下是 MidJourney V6 版本即将发布的变化: 001.可以明确的升级功能: 更高分辨率...:在新的V6版本中,会有更高分辨率的图像,并且可能会加入他们自己的图像升频器。...更多可以期待的新功能: 拖放控制(Drag-and-Drop Control) 据说Midjourney团队正在开发新功能,比如DragGAN,这是一种新的 AI 编辑工具,可让您通过对图像进行简单的拖放控制来更改图像...您可以在 GPU 的帮助下实时输入绘图或主动绘图,但成本可能很高。 团队在直面会中还暗示他们正在处理视频内容,但这需要更长的时间。 让我们一起期待Midjourney新版本的到来吧!
摘要 我们提出了一种使用激光雷达生成的强度图进行鲁棒、实时位置识别的方法,利用激光雷达的投影点云并获得强度图,该方法可以生成高分辨率的三维点云强度图。...从图像中提取ORB特征描述子,并将其编码到一个词袋向量中,用于识别点云的向量插入到数据库中,该数据库由DBoW维护,用于快速位置识别查询,通过匹配视觉特征描述子进一步验证返回的候选对象,为了剔除匹配的异常值...假设图像之间存在视觉重叠,DBoW查询数据库并基于向量之间的相似性得分返回回环词袋的候选对象。...图2:本文方法的演示:(a)高分辨率点云颜色变化表示强度变化;(b) 从点云投影的强度图像;(c) 提取的ORB特征(绿点)和从DBoW查询返回的一对候选对象;(d) 两个候选对象之间匹配的ORB描述子...在所有方法中,所提出的方法在各种数据集上实现了最高的AUC。 对于每种方法,每个数据集上每个查询的平均计算时间如表I的最后一列所示。 不同分辨率激光雷达检测结果如表所示。
该数据集提供了紫外线气溶胶指数 (UVAI) 的近实时高分辨率图像,也称为吸收气溶胶指数 (AAI)。 AAI 基于一对波长的 UV 光谱范围内瑞利散射的波长相关变化。...数据提供: The use of Sentinel data is governed by the Copernicus Sentinel Data Terms and Conditions.
在这封信中,我们提出了一种高分辨率的实时360°三维(3D)模型重建方法,该方法允许人们手动旋转一个物体,并在扫描过程中看到一个不断更新的三维模型。...理想的方法是在连续执行实时三维配准的同时,任意旋转对象的三维数据。...由于从单一角度获取对象的三维数据,可以自动与前一帧的三维数据进行实时配准,并合并在一起,创建一个高精度的三维模型。 方法 为了实现实时的三维配准,必须实时获取每个视角的三维数据。...自适应深度约束(ADC)[19]策略可以通过实时测量结果提供一个像素级的深度范围,并在很大程度上排除了错误的3D候选对象。因此,我们使用ADC来提高SPU的稳定性。...结论 总之,据我们所知,我们首次提出了一种基于FPP的高分辨率实时360°三维模型重建技术。
,曾搜索过一些将 iPhone 的摄像头拍摄的画面实时传输到浏览器的方案,一个都没有。...就 HTML5 来说,视频(实时)直播是一个很悲催的活,HTML5 视频目前还没有一个正式的流式传输支持,Safari 支持很蹩脚的 HTTP Live Streaming 并且也即将有 Media...可能会有点慢,但是笔者测试过以 30fps 的帧率实时编码 320×240 视频不成问题。对笔者来说这是最好的树莓派视频方案。 下面是构建步骤。...确保密码正确,URL 中的长和宽也需要正确指定,否则服务器无法正确判断当前的分辨率。 在树莓派上你可能需要将分辨率降至 320×240 来确保编码速度仍能维持 30fps。...要观看直播,需要从前文提到的 jsmpeg 项目中下载 stream-example.html 和 jsmpg.js 文件,更改 stream-example.html 中的 WebSocket URL
三维重建21-立体匹配17,端到端立体匹配深度学习网络之如何获得高分辨率的视差图我们讲了端到端深度学习网络中获取高分辨率视差图的各种方法,我们看到这里面有自底向上和自顶向下两大类算法,而我个人最喜欢的还是自顶向下的方法...事实上,在PSMNet的论文中我们可以看到它的速度远远谈不上实时 下面是KITTI 2015和KITTI 2012数据集的结果,注意看最后一列: 事实上,很多端到端的立体匹配算法,在实时性上都不够好,尽管他们在效果上看起来很不错...实时端到端立体匹配算法 2.1 StereoNet采用的逐级迭代细化的思想 正如上一讲提到的获取高分辨率视差图的自顶向下的思想一样,这种思想也被成功应用于实时立体匹配算法中。...这一点揭示了实时立体匹配算法的一个关键瓶颈:即在全分辨率下进行的细化处理。 图中的运行时间分析进一步证明了StereoNet在实时处理方面的潜力。...论文中下面这个表格给出了在KITTI数据集上的速度和质量比较。 下面这个表格则是在MPI Sintel数据集上的速度和效果比较。
那是否可将超分辨率技术用在实时视频,在低码率甚至超低码率可以看到提升一档分辨率的实时视频? 传统的超分辨率是基于图像的纹理判断纹理的方向,并在此基础上做增强。...此技术即将应用在手机QQ 7.3.5的iOS版本上的视频通话。...然而将超分辨率技术用在实时视频,音视频实验室在手Q上双人实时视频通话应该是公司内的第一个产品。...下面是最终上线版本的性能数据: 原始分辨率 目标分辨率 ip6s(ms) ip7(ms) ip8(ms) 320x240 640x480 36 35 33 效果 下图是手Q7.3.5版本开关超分辨率的性能数据对比...在帧率和码率一致、时延几乎不增加情况下,用专用清晰度测试工具测试的清晰度数据有了明显提升。 ? 下面这个视频是超分辨率合入手Q 7.3.5视频通话的效果,点击可看到细节: ?
用于恢复每个候选区域和所有特征层次之间被破坏的信息路径,聚合每个特征层次上的每个候选区域。 PANet的目标检测和实例分割共享网络架构的图 2 abc三部分,使得两者性能均有提升。...Feature level imbalance ThunderNet ThunderNet是旷视提出的轻量型目标检测框架,实现了ARM平台上的实时检测器,整体结构如图 3所示。...论文针对三个问题提出三个改进方向: IoU-balanced Sampling M个候选框选择N个hard negative,选中的概率就是: N个样本通过IoU的值划分为K个区间,每个区间中的候选采样数为...HRNe HRNet由中科大和微软亚洲研究院,设计新的人体姿态估计模型,刷新 COCO keypoint detection数据集和the MPII Human Pose数据集。...HRNet缺点显而易见:没有down sample过程,计算量复杂,实时性差。
同时,卷积的使用兼顾了计算效率和图像的二维属性,PixelRL 能够考虑相邻像素的信息并且其权重可以实时更新。模型所执行的操作的可视化和可理解性十分吸引人。...从作者的描述看来,这一概念的提出与分辨率的概念有直接关系。因为类(cluster)的概念可以与查看数据集的分辨率比例相关联。...如果我们选择的分辨率非常低,如图 5(a1),整个数据集中的任意两个点不可区分,那么整个数据集将被视为单个类。...再进一步提高图 5(a2)中的分辨率范围后,九个高斯分布的数据点变得彼此不同,并且我们能够识别数据集中的九个聚类。 ?...j 个标签是第 i 个数据点的候选标签之一,否则不是。
压缩率通常是我们首先要考虑的事情,并且存在着许多可用于此的比较,但是如果我们希望能够将编解码器用于实时用例,则资源消耗同样重要。...VGA、QVGA 比特率:200Kbps、800Kbps、2Mbps 如果您查看测试页面,很容易就可以更改这3个参数,以便在其他配置或其他设备中运行测试。...HD(1280x720)测试结果 HD的结果与VGA的结果相似,但AV1无法对原始分辨率进行编码,在所有比特率的测试中缩小了分辨率。...总结 有了新的编解码器是令人惊喜的,毫无疑问,AV1是实时视频通信的未来,但它看起来我们应该耐心等待一些时间,以便日后能够将其用于通用视频会议应用程序之中。...另外,很明显,新的libaom补丁即将面世,可以将性能提高15%,因此在Chrome的未来版本和不同的设备上重复这些测试是很好的(AV1可能会对ARM CPUs进行更优化)。 ?
研究任务:本文设计的实时性分割模型ICNet可以在确保分割准确度的情况下保证分割的速度 为何要注重模型的实时性?...模型在Cityscapes数据集上测试速度和分割mIOU准确率的比较图? ?...channels数目和图片尺寸对模型速度的影响 分析下面这张图,不同的分辨率图片输入PSPNet50网络,观察每一个阶段的计算时间,由此,我们可以看出,模型中每层的复杂度同输入图像的分辨率和模型的channel...②将F1上采样2倍利用3X3的Conv(dialted rate=2)更改channels数目,通过BatchNorm;将F2通过1X1的Conv更改channels数目,再通过BatchNorm;将上面得到的两个特征通过...每个分支均有相应的Label计算loss训练网络 结果 Cityscapes数据集下的结果 ?
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