HEVC中的视频帧处理流程 HEVC算法旨在对视频帧进行块处理，以消除视频数据中的空间或时间冗余，本质上是通过对被编码块中的样本值进行预测来消除冗余。...帧内预测主要进行空间处理，涉及从相邻块的像素值中预测当前块内的像素值，帧间预测通过使用先前编码帧的图像区域进行预测来消除时间冗余。...对解码图像的第二阶段后处理 这个阶段称为取样自适应偏移（SAO），旨在部分补偿由于光谱系数量化而导致的损失。为此，在解码后添加偏移量到某些图像像素的值。...计算每个带中原始和解码图像像素之间的平均偏移。视频编码器保存四个连续带的偏移值以及这个四元组中第一个带的编号在编码流中。在SAO阶段解码图像后，将偏移添加到由编码器选择的带中的像素值。...对于EO后处理，编码器根据对解码图像像素的值进行分类，选择四个模板之一。可能的模板如下图所示。要分类的样本被指定为p，两个相邻样本的值被指定为n0和n1。每个LCU的编码流中添加所选择模板的编号。
通过3×3同形图参数化，如果场景是平面的，或者如果视图纯粹因旋转而不同，则2D投影扭曲是正确的[17]。实际上，在临时用户手中，这些条件不可能完全满足。...当不满足必要的成像条件时，它们的成功依赖于去宿主算法来去除不需要的人工制品[17]。...将Eq.(1)重写为隐式条件03×1= x ’ ×Hx ‘并线性化 只有两行是线性无关的。设ai∈R2×9为第i个数据{xi,xi ‘}的(3)的前两行。...（5）之前对估计的H进行非标准化。...直观上，由于(8)为更接近x∗的数据分配了更高的权重，投影扭曲H∗更好地尊重x∗周围的局部结构。将此与(5)进行对比，(5)对所有x∗使用单一和全局投影曲H。
它可以对顺序数据（例如时间序列）非常有用。 8.删除缺失值 处理缺失值的另一个方法是删除它们。以下代码将删除具有任何缺失值的行。...df.dropna(axis=0, how='any', inplace=True) 9.根据条件选择行 在某些情况下，我们需要适合某些条件的观测值（即行） france_churn = df[(df.Geography...让我们从简单的开始。以下代码将基于 Geography、Gender 组合对行进行分组，然后给出每个组的平均流失率。...16.重置并删除原索引 在某些情况下，我们需要重置索引并同时删除原始索引。...让我们创建一个列，根据客户的余额对客户进行排名。
对于裁剪后的视频，对其进行质量评价或者可靠度评估是一个很直接的需求，目前大部分裁剪算法仅进行裁剪，不能评价裁剪后结果是否满足一定质量要求。...对于某些裁剪困难视频（如文本、无显著性目标、多显著性目标、显著目标过大或过小，复杂场景等，如图6所示）以及有特殊需求场景，算法可根据指定裁剪宽高比进行裁剪，并对裁剪结果进行评分与排序，以此为基础提醒和辅助用户以人机交互方式优化裁剪结果...对于多显著性目标场景，如图3和图4第1行，视频中包含不同数目的舞者，如何合理地从多个运动目标中选取最显著的目标进行裁剪，具有非常大的难度。...人类视觉系统不是对每个区域都有相同强度的注意力，而是有选择性地、快速地检测出场景中的显著区域，从而快速获取有价值的视觉信息，这种能力称为视觉注意力机制，这些能快速吸引人注意的部分区域被称为显著性区域。...图13 后处理平滑结果示意图 4、结果分析 4.1裁剪结果示例 如图14所示，对于不同类别（人造物、动物、人类）、不同光照条件、不同视角、目标不同速度与大小等情况均有较好的效果。
通过实验证明了我们的方法，其中需要不同的人工标注员对带有和不带有我们自动生成的预标注的一组基于LiDAR的序列进行标注。...这个最后的处理包括： 1）获取与每个扫描的2D路沿检测相对应的3D点； 2）从序列的扫描、2D路沿检测和车辆航迹的信息中重建检测到的3D路沿点； 3）对3D路沿进行聚类、骨架化和简化，以生成符合标准化标注文件的最终折线...每个投影通过对每个网格单元中最高点的高度进行编码，产生一个单独的高度图。因此，BEV被编码为一组M通道的特征。 B. 扫描帧路沿分割 我们提出了一个语义分割DNN来估计2D路沿。...3D路沿标注：我们进行了一系列测试以评估由我们的方法获得的路沿估计对于地面真值生成的实用性。这些测试涉及对有和没有使用我们方法获得的预标注的路沿进行标注。...我们的方法在扫描级别检测路沿，并在第二序列级别的后处理阶段对其进行细化。最终检测结果存储为多段线。通过使用从测试车辆中配备的激光雷达传感器获得的真实数据进行手动标注活动，我们验证了我们的方法的适用性。
为了防止错误传播问题，我们在训练过程之前清除深度信息，并从数据库中删除错误样本。采用区域自适应策略自适应地融合颜色域和深度域的决策。在实验中，我们评估了深度信息对雾天目标检测的贡献。...为了解决这一问题，我们提出了一种深度图的数据清洗方法。在视频序列中，帧与帧之间在短时间间隔内的变化很小，变化只出现在有限的补丁中，而大多数像素保持不变，如图3的第一行所示。...对于每个序列，我们只采集了一个视频片段，保持了测试数据的多样性。因此，我们在实验中测试了50个不同的视频片段，共1257帧。对于一个视频切片，连续帧之间的变化非常小。因此，训练数据集的冗余度很高。...如果使用所有帧对背景模型进行训练，那么训练过程的时间成本会非常高。为了消除训练样本之间的冗余，我们每隔五帧随机选取一帧。在每一个实验中，我们都将输入帧的分辨率保持为帧的原始分辨率。...对于一个视频序列，我们选取了250帧作为训练样本对背景进行建模。首先，我们通过展示有深度信息和没有深度信息的目标检测结果来说明深度信息的贡献。
作物行检测算法对作物行导航效果的评估是在受控模拟环境中进行的，以避免不平坦地形等外部干扰。...2）一种新颖的作物行选择算法，该算法利用作物行分割掩码，在任何田间条件下（包括生长阶段、杂草密度或不连续性）都能准确预测中央作物行，而无需针对具体条件进行调整。...该模型首先仅使用RGB图像进行训练，然后再次使用RGB-D图像进行训练，以观察深度数据对作物行检测的贡献。然而，深度信息的增加并没有解释预测的显着改善。因此，使用了使用RGB图像训练的模型。...的定义方式是，它包含图像中通常位于中心作物行的区域。观察 的最低点 在整个数据集上的出现后，点B和点C被设置为190和350(对于512 x 512的图像)。...通过实验计算预定的锚点，方法是从数据集中的所有数据类别中平均绘制一组图像中平均锚点。这样做是为了避免算法从U-Net中检测到预测不佳的作物行掩码的错误锚点。
因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。...对于来自连续帧(t 和 t + 1)的所有可能的检测对，基于它们的位置、几何、外观和语义构建一组特征。这些特征被用来预测链接(相似性)评分。...对于三元组中每个视频，它的采样帧被输入到 Faster RCNN 的 RPN 和 ROI 层。这为每帧生成了目标提议（proposal）的特征向量，这些特征向量聚合在一起以增强目标帧中的提议。...视频内部增强的提议主要包含每个视频中的目标语义，而忽略视频之间的目标变化。为了建立这种变化的模型，根据内部视频增强的特征，从视频三元组中选择难的提议三元组。...对于每个提议三元组，来自支持视频的提议将被聚合，以提高目标视频中提议的质量。每个提议特征进一步利用视频间的依赖性，以解决视频中的目标混淆。
本章有时将引用Chapter 2中的例子并对其进行改变或改进以便于阅读本章。本章中的某些例子可以在教程目录的advanced.sql文件中找到。...OVER子句中的PARTITION BY子句指定了将具有相同PARTITION BY表达式值的行分到组或者分区。对于每一行，窗口函数都会在当前行同一分区的行上进行计算。...例如，一个由于不满足WHERE条件被删除的行是不会被任何窗口函数所见的。...在一个查询中可以包含多个窗口函数，每个窗口函数都可以用不同的OVER子句来按不同方式划分数据，但是它们都作用在由虚拟表定义的同一个行集上。 我们已经看到如果行的顺序不重要时ORDER BY可以忽略。...PARTITION BY同样也可以被忽略，在这种情况下会产生一个包含所有行的分区。 这里有一个与窗口函数相关的重要概念：对于每一行，在它的分区中的行集被称为它的窗口帧。
既然是从拍摄图像中对目标进行 6D 姿态的估计，那么目标姿态就要相对于相机的坐标框架来定义。...要想在不利的条件下（例如，重度遮挡，光线不足等）估计已知目标的姿态，只有结合颜色和深度图像通道中的信息才有可能。但是，这两个数据源是不同空间的。...第一个阶段将彩色图像作为输入，为每个已知的目标类别执行语义分割。接下来，对于每个分割后的目标，研究者将掩码深度像素（转换为 3D 点云）及掩码边框裁剪的图像块导入到第二阶段。...通过计算图像帧中每个目标不可见表面的百分比来估计遮挡程度。与基线方法相比，本文的方法在重度遮挡的情况下表现更稳健。 ? 表 3：运行时分解（YCBVideo 数据集上每帧的秒数）。...图 4：在 YCB-Video 数据集上的定性结果。用和 PoseCNN 中相同的分割掩码对三种方法进行测试。不同颜色中的每个目标点云通过预测的姿态来变换，然后投影到 2D 图像帧上。
虽然SQL编译器试图最有效地利用查询指定的数据，但有时查询的作者对存储的数据的某些方面的了解要比编译器清楚得多。...对于指定OUTER JOIN的查询，如果没有找到匹配的行，该计划可能指示可能生成的null行，以满足外部连接语义的要求。...对于UNION，该计划可能指示将来自不同UNION子查询的结果行组合到一个单独的模块中，在该模块中可以对这些结果行进行进一步处理。...此外，分析计划可能表明对类定义的某些更改可能导致更有效的计划，例如: 添加一个索引 在某些情况下(尽管不总是)，使用一个临时文件进行预处理可能意味着向原始表添加一个与临时文件具有相同或类似结构的索引将消除构建临时文件的需要...从查询计划中删除这个处理步骤显然可以使查询运行得更快，但这必须与更新表时维护索引所需的工作量进行平衡。
即使在一些特定条件下，通过使用WITH CHECK OPTION，你仍然可以对某些复合视图进行更新，但是这要求更新操作必须满足视图定义中的所有条件。...WITH CHECK OPTION： 当创建视图时，可以使用WITH CHECK OPTION子句来限制对视图的INSERT和UPDATE操作，使其必须满足视图定义中的WHERE子句条件。...这对于维护数据一致性特别有用，确保通过视图进行的任何更改都不会违反视图的定义逻辑。...行为调整：外键的行为可以依据具体需求进行调整，例如在删除或更新主表中的记录时对外键表的影响策略。...默认情况下，窗口帧包含当前分区中从开始到当前行的所有行，加上任何与当前行相同的后续行。 通过ROWS BETWEEN和RANGE BETWEEN可以进一步定制窗口帧的范围。
每个组件本身都是一个 Python 对象，具有自己的独特属性和方法。 通常，您希望对单个组件而不是对整个数据帧进行操作。...步骤 4 使用大于或等于比较运算符返回布尔序列，然后在步骤 5 中使用all方法对其进行求值，以检查每个单个值是否为True。 drop方法接受要删除的行或列的名称。 默认情况下是按索引名称删除行。...通过排序选择每个组中的最大值 在数据分析期间执行的最基本，最常见的操作之一是选择包含组中某个列的最大值的行。 例如，这就像在内容分级中查找每年评分最高的电影或票房最高的电影。...要完成此任务，我们需要对组以及用于对组中每个成员进行排名的列进行排序，然后提取每个组的最高成员。 准备 在此秘籍中，我们将找到每年评分最高的电影。...，但是可以通过在最后传递keep参数来选择每个组的最后一行，或通过False完全删除所有重复项来修改此行为。
PolarDB-IMCI将表的所有行分为多个行组，并进行追加式写入以提高写入性能。在行组中，数据的每一列都与一些统计元数据一起组织成数据包。...首先，将关系表分成多个行组，行组的大小可配置（即每个行组64K行），而剩余的行组则形成部分行组（例如，图4中的行组N）。为了实现快速数据摄取，行组是追加式的（§4.2）。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。...对于各种数据类型，列索引采用不同的压缩算法。数字列采用参考帧、增量编码和位压缩压缩的组合，而字符串列使用字典压缩。...然后，后台线程发出紧缩事务，每个迁移的有效行进行大量的更新操作，将选定数据包的所有有效行重新附加到部分包中。
尽管DC Transformer在单个图像域上的结果可以满足需求，但并非以我们需要的多图像文本集 {(In,an)}n 为条件。...因此，我们对DC Transformer进行了扩展，以启用图像和注释条件预测。...我们替换了DC Transformer 的Vision-Transformer风格的编码器，该编码器使用多帧 U-Net 架构对单个DCT图像进行操作，用于处理一组带注释的帧以及部分隐藏的目标DCT图像...视图合成 在视图合成方面，研究者通过提供相机视图作为表 1（第 3 行）中描述的上下文和目标注释，以及 统一采样多个上下文视图，直到指定的最大值。...结果显示，Transframer学会在完全不同的任务中生成不同的样本，在某些任务中，比如 Cityscapes，该模型产生了质量上好的输出。
可能出现的结果如下： const row not found 该表为空 Deleting all rows 表格内数据被标记删除，正在删除中（某些存储引擎支持一种方法，以简单快捷的方式删除所有行，这时查询就会出现这个提示...No matching min/max row 没有行满足查询的条件的行 no matching row in const table 对于具有连接的查询，有一个空表或没有满足唯一索引条件的行的表。...unique row not found 对于查询，没有行满足 索引或表的条件。 Using filesort 使用文件排序。MySQL必须执行额外的传递以找出如何按排序顺序检索行。...然后对键进行排序，并按排序顺序检索行 Using index 仅使用索引树中的信息从表中检索列信息，而不必另外寻找读取实际行。当查询仅使用属于单个索引的列时，可以使用此策略。...表示MySQL找到了一个索引，可用于检索GROUP BY或 DISTINCT查询的所有列，而无需对实际表进行任何额外的磁盘访问。此外，索引以最有效的方式使用，因此对于每个组，只读取少数索引条目。
删除数据 ---- 语句形式： delete from 表名 [where 条件]； 说明： 删除数据指的是删除表的某些行，比如原来有 10 行，可以将其中的 3 行删除，则剩下 7 行。...where 条件表示删除数据所应满足的条件，含义跟 select 中的一样。 where 条件可以不写，如果不写，则会删除所有数据——通常都不会这么用。 ?...修改数据 ---- 语句形式： update 表名 set 字段名 1 = 新值 1， 字段名 2=新值 2， … [where 条件]； 说明： 修改数据指的是修改表的某些行的某些字段。...查询条件的作用是：针对 from 子句的表“进行一行一行筛选”，以筛选出符合条件的行。 查询条件中，可以使用很多的运算符，包括：算术运算符，比较运算符，逻辑运算符，等等。...最后的结果就是将数据分成了若干组，每组作为一个“整体”成为一行数据。 示例： 对于如下原始数据： ? 对其按“品牌”进行分组： ? 结果为： ?
2、参照完整性 2.1 参照完整性规则 若属性（一个或一组属性）F是基本关系R的外码，它与基本关系S的主码相对应（R和S有可能是相同的关系），则对于R中每个元组在F上的值必须：或者取空值...它是从列的角度进行的运算。由于投影取消了某些列之后可能出现重复的行，应取消这些完全相同的行。...一般的连接是从行的角度进行操作，自然连接需要取消重复列，所以它是从行和列的角度进行操作。...和S（Y，Z），其中X、Y、Z为属性组，R中的Y与S中的Y可以有不同的属性名，但必须出自相同的域集； ② 元组在X上的分量值x的象集K要包含S在Y上投影的集合，满足前面条件的元组在X属性上的投影就是R除以...数据依赖是可以作为关系模式的取值的任何一种关系所必须满足的一种约束条件，是通过一个关系中各个元组的某些属性之间的相等与否体现出来的相互关系。
随着更多的观测，未成功关联的两个平面将朝着正确的方向进行优化，使得后续关联变得更加容易。因此，在局部地图构建线程中，对地图中的平面进行成对比较。如果两个平面满足上述关联条件，它们将被视为潜在的未关联。...因此每帧中使用密集点云进行对象建模，并利用DBSCAN密度聚类算法处理点云。在当前帧k中，对于每个检测到的实例，我们对地图中的每个对象实例进行关联判断。...B 对象的更新与优化 我们分别使用密集点云和稀疏地图点来对检测实例和对象实例进行参数化，这种方法弥补了单个帧中地图点不足的缺点和多个帧中密集点云的显著时间消耗。...因此，我们的算法对于某些物体缺乏足够的观测，导致了一些物体的建模不够准确，这是不可避免的。...真实世界场景中的多级地图构建结果，在上面一组图像中，相机从场景的一端移动到另一端；在下面一组图像中，相机几乎保持静止。图像(a)、(b)和(c)分别代表稠密点云地图、八叉树地图和平面地图。
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