当观众将视频流拉下来后，就需要进行解码，也就是通过上述过程的逆过程，将一串串看不懂的二进制转变成一帧帧生动的图片，在客户端播放出来。 整个直播过程，可以用下图来描述： ? ...B帧，双向预测内插编码帧。B 帧记录的是本帧与前后帧的差别。要解码 B 帧，不仅要取得之前的缓存画面，还要解码之后的画面，通过前后画面的数据与本帧数据的叠加，取得最终的画面。 ...在一帧中，分成多个片，每个片中分成多个宏块，每个宏块分成多个子块，这样将一张大图分解成一个个小块，可以方便进行空间上的编码。如下图： ? ...一个视频，可以拆分成一系列的帧，每一帧拆分成一系列的片，每一片都放在一个 NALU 里面，NALU 之间都是通过特殊的起始标识符分隔，在每一个 I 帧的第一片前面，要插入单独保存 SPS 和 PPS 的...RTMP 包的格式进行包装，RTMP 的包会拆分成 Chunk 进行传输； 推送到流媒体集群的视频流经过转码和分发，可以被客户端通过 RTMP 协议拉取，然后组合成 NALU，解码成视频格式进行播放。
也完全可以将数据帧一起添加。 将数据帧加在一起将在计算之前对齐索引和列，并产生不匹配索引的缺失值。 首先，从 2014 年棒球数据集中选择一些列。...空格紧跟度数字符，并形成分割。 分割字符将被丢弃，而不保留在结果列中。 下一个分割与逗号和空格匹配，紧跟在纬度方向之后。 总共进行了三个拆分，得到了四列。 步骤 2 的第二行为其提供了有意义的名称。...步骤 5 显示了一个小技巧，可以动态地将新标签设置为数据帧中的当前行数。 只要索引标签与列名匹配，存储在序列中的数据也将得到正确分配。...在第 6 步中，我们将最新数据选择到单独的数据帧中。 我们将以 8 月的这个月为基准，并创建Total_Goal列，该列比当前少 20% 。...即使没有必要进行聚合，seaborn 仍然具有优势，因为它可以使用hue参数将数据整齐地拆分为单独的组。 如步骤 10 所示，Pandas 无法轻松地从 Seaborn 中复制此功能。
二、数据帧基本操作 在本章中，我们将介绍以下主题： 选择数据帧的多个列 用方法选择列 明智地排序列名称 处理整个数据帧 将数据帧方法链接在一起 将运算符与数据帧一起使用 比较缺失值 转换数据帧操作的方向...这几乎与索引运算符完全相同，只是如果其中一个字符串与列名不匹配，则不会引发KeyError。...通过名称选择列是 Pandas 数据帧的索引运算符的默认行为。 步骤 3 根据类型（离散或连续）以及它们的数据相似程度，将所有列名称整齐地组织到单独的列表中。...最重要的列（例如电影的标题）位于第一位。 步骤 4 连接所有列名称列表，并验证此新列表是否包含与原始列名称相同的值。 Python 集是无序的，并且相等语句检查一个集的每个成员是否是另一个集的成员。...，而是使用equals方法： >>> college_ugds_.equals(college_ugds_) True 工作原理 步骤 1 将一个数据帧与一个标量值进行比较，而步骤 2 将一个数据帧与另一个数据帧进行比较
对于相机对（ci；cj），不是将ci中的每个特征与cj中的每个特征都进行匹配，而是基于重叠区域按单元格匹配特征，以减少计算量。...跟踪和建图 初始化之后，每个新的输入帧都会相对于上一个关键帧进行跟踪，通过词袋匹配算法计算上一个关键帧和当前帧之间的帧间对应关系，由于多视图特征包含来自不同相机的多个描述子，因此使用描述子的中值进行匹配...如果估计的姿态表明自上一个关键帧以来存在显着运动，进一步将当前帧相对于局部地图进行定位，这类似于ORBSLAM，我们找到最初跟踪的地标共享的一组相邻关键帧K，然后计算在K中跟踪的地标与当前帧之间的新匹配...当做出新的关键帧决策时，将观测结果添加到现有地标中，并三角测量对应于非地图点的新的帧间匹配，以创建新的地图点。...当没有真实轨迹可用时，使用一个视觉目标来估计机器人的初始和最终位姿，并计算积累漂移。 A. 与现有技术算法的比较 将本文的方法与流行的稀疏视觉SLAM系统ORBSLAM3进行性能比较。
每个被拆分的数据块都会被放入单独的网络包中，并在每个被拆分的数据块中添加TCP头信息，然后由IP模块来发送这些数据。...在路由表中找到匹配的条目后，我们可以将数据包发送给网关（Gateway）列中对应的 IP 地址。 当我们不知道对方的 MAC 地址时，可以通过使用 ARP（地址解析协议）来获取。...在数据包的处理过程中，起始帧分界符起着重要的作用，它是一个特定的标记，用来表示包的起始位置。当网卡驱动程序将数据包复制到网卡的缓存区后，添加起始帧分界符，这样接收方就可以准确地确定数据包的开始位置。...接收方在接收数据包时，会利用FCS对数据包进行校验，以检测是否有损坏或错误发生。如果校验结果与FCS不匹配，接收方将知道数据包在传输过程中发生了错误。...总结 通过本文的探讨，我们深入研究了TCP/IP协议在网络层和传输层的工作原理和作用。我们了解到，在TCP协议中，数据需要进行三次握手来建立连接，并且在传输过程中需要将数据拆分成多个块来发送。
首先Worker无法访问DOM元素，无法直接取到video或image标签进行渲染，也无法直接做在屏canvas的渲染。 其次Worker与主线程的数据隔离，与主线程的数据交互都需要做好异步处理。...`).join('\n')} gl_FragColor = result;}` 资源加载优化 素材打包：在素材制作打包时，对序列帧类的资源统一打成雪碧图。...对于比较大的资源包，进行合理的拆分打包，进行充分的并行加载。压缩包在前端进行加载和解析，既能降低加载数据的大小和请求的数量，同时更方便管理和后续前端缓存策略的实施。...例如一个通用资源包原始大小为17.1M，压缩后为7.8M，再根据资源结构进行拆分，拆分后最大的包只有3M，对拆分后的包进行并行加载，加载耗时缩短了80%以上。...然而解决页面停留时，用户重复点击，资源实际上还可能有重复加载与解析的过程，为了避免这类浪费，在初次加载结束之后，将包对应的数据结构和纹理缓存在前端，当重复点击时，直接根据缓存的数据结构读取对应的纹理缓存即可
在时间上，该网络模型引入了时间路径来捕获视频中的长期时间信息，将所有相同空间位置帧的像素进行连接，并合并为一个块。同时，每个块都会经过全连接层处理得到一个新的块。...此外，MorphFCt 可以自适应地捕获对帧的时序远程依赖。研究者们将所有帧中每个空间位置的特征连接到一个时间块中，通过这种方式，全连接层可以有效地处理每个时间块，并对长期时间依赖进行建模。...接下来，将每个组展平为一维向量，并应用全连接层来进行特征转换。特征转换完成后，重塑所有组回到该帧原来的维度，垂直方向处理方式相同（如图 3 中绿色块部分）。...除了沿水平和垂直方向拆分，还应用了一个全连接层来单独处理每个空间位置，以保证组与组之间能够沿着通道维度进行通信。 最后，再将水平、垂直和通道特征相加。...具体而言，给定输入视频后，先沿通道维度分成几个组以降低计算成本，再将每个空间位置中所有帧的特征连接成一个块，接着应用全连接层来转换时间特征，最后将所有块重塑回原始维度。
3）排序任务（Ordering tasks）是在输入端对序列进行排序，并迫使模型识别原始序列顺序。例如，帧顺序建模（FOM）专门用于利用视频序列的时间特性，而句子顺序建模（SOM）专门用于文本模态。...MFMCL的典型例子可以在VideoBERT中找到，VideoBERT将连续视频分割成片段token，并通过分层k均值将片段token聚类成固定大小的字典。...此外，它还在MFM和MLM两个单独的损失中扩展了对比的负样本。 3.4....VLM有不同的任务形式，我们将其分为1）全局视频语言匹配（GVLM）和2）局部视频语言匹配（LVLM）。 对于GVLM，一个目标函数来将特殊token [CLS]的隐藏状态带入FC层进行二分类。...每个压缩帧的嵌入通过FC层进行转换，然后对类进行softmax操作，其中是帧序列的最大长度。FOM可以概括为一个目标函数： 其中y是帧顺序的groundtruth，是帧顺序。
输出是像素域中的误差信号，然后进入编码循环，并添加到预测信号中。有两种预测类型：帧间预测和帧内预测。帧间预测是从先前编码的图像中复制块(运动补偿)，而帧内预测只使用解码图像中的已解码的像素信息。...它可以使用单一的垂直或水平拆分将其分成两半。或者，它可以被垂直或水平分割成三个部分(三元拆分)。对于第一个树，这个也是递归的，每个子块可以再次使用相同的四个选项进行分割。...由于360视角的环绕，因此这可以用于运动补偿。因此，当从左外边界进行运动补偿时，预测将环绕并使用图像右侧的像素值。...(JVET-L0231) 视频编码的另一个应用是对计算机生成的视频内容（也称为屏幕内容）进行编码。...(JVET-J0042) 编码性能 在每次标准化会议上，VVC测试模型软件(VTM)都会更新，并会运行一个测试，将VTM的最新版本与HEVC参考软件(HM)进行比较。
h264编码一帧数据的流程是怎样的？ 文心一言： H.264编码将一帧数据分成多个块，其中每个块可以单独进行编码。编码的过程包括预测、变换和量化等步骤。...4.帧同步:对于每个视频帧，进行帧同步操作，即将视频帧与参考帧进行比对，保证它们之间的时钟同步。 5.解码:解码器将编码后的视频帧解码成原始的图像格式，例如MPEG或H.264编码格式。...2.帧类型决策：根据当前帧与前一个帧之间的关系（I帧、P帧或B帧）来选择编码方式。 3.宏块分割：将当前帧划分成若干个宏块，每个宏块由一定数量的像素点组成。...4.运动分析：通过运动估计和运动补偿技术，在前一帧或多帧中搜索最佳匹配块，并计算该块与当前块之间的差值。 5.变换与量化：对每个宏块进行离散余弦变换（DCT），并使用量化矩阵对变换系数进行量化。...6.熵编码：使用Huffman编码、上下文自适应编码等技术对量化后的数据进行编码，并输出比特流。
输出是像素域中的误差信号，然后进入编码循环，并添加到预测信号中。有两种预测类型：帧间预测和帧内预测。帧间预测是从先前编码的图像中复制块(运动补偿)，而帧内预测只使用解码图像中的已解码的像素信息。...它可以使用单一的垂直或水平拆分将其分成两半。或者，它可以被垂直或水平分割成三个部分(三元拆分)。对于第一个树，这个也是递归的，每个子块可以再次使用相同的四个选项进行分割。...由于360视角的环绕，因此这可以用于运动补偿。因此，当从左外边界进行运动补偿时，预测将环绕并使用图像右侧的像素值。 ? 从问题左侧以外的位置进行的预测也将环绕并使用图片右侧的像素。...(JVET-L0231) 视频编码的另一个应用是对计算机生成的视频内容（也称为屏幕内容）进行编码。...(JVET-J0042) 编码性能 在每次标准化会议上，VVC测试模型软件(VTM)都会更新，并会运行一个测试，将VTM的最新版本与HEVC参考软件(HM)进行比较。
电子产品将手绘动画的制作过程也大大简化了，但仍然需要大量的手工操作，需要对每一帧进行绘制和编辑。...与基于像素的视频跟踪方法需要大量注意力计算不同，AnT在线条图像中的线条封闭段上进行操作，并使用基于Transformer的架构来学习线条之间的空间和视觉关系。...并且这种方法可以扩展到4K图像甚至更高，使用前向匹配损失和循环一致性损失对AnT进行优化，使其能够在真实世界的动画数据集上进行训练，而无需完整的真实标签。...3、一个多路复用转换器（multiplex transformer）用于学习segment和帧的全局结构并预测最终匹配矩阵 虽然位置和视觉特征是估计线段对应关系的基础，但经常出现的视觉特性不能仅通过局部特征来解决...但是，在有颜色标签的情况下，目标标签和参考标签可能是不唯一的，并且该模型仅最小化错误的颜色指定。这将导致模型学习到捷径并找到匹配项，这些匹配项将产生正确的颜色分配，但可能导致不正确的视觉对应。
在我的例子中，它预示渲染整个帧需要51.4ms，但是统计面板报告的是36FPS，匹配渲染线程时间。FPS指标似乎取了两者中最坏的，并假设与帧速率匹配。...这是因为URP没有为定向阴影使用单独的深度通道。统计数据显示零阴影投射器，但那是因为这一项只能显示DRP的数据。 另一个奇怪的事情是，Saved by batching可能显示负数。...这将创建一个覆盖整个UI画布的半透明面板。画布与游戏窗口大小匹配，但在场景窗口中更大。最简单的方法是通过场景窗口工具栏启用2D模式，然后进行缩小。 ?...通过切换左侧的类别标签，可以过滤CPU图，这样我们只能看到相关的数据。禁用另一个类别时，计算量的变化更明显。 ? （其他的种类，没有展示） 由于暂停，通过检查器进行的切换功能很难进行配置。...可以使用if-else块来执行此操作，每个块都返回适当的结果。 ? 通过将名称（以int形式）与函数数组的长度减去一个（与最后一个函数的索引匹配）的长度进行比较，可以使该方法与函数名称无关。
另外一个改进是视觉和单词的匹配。将第一步挑选出的关键词，与视觉信号分别来做匹配，每个词都会有一个与视觉输入的相似度，最终把相似度聚合，得到当前句子从单词的维度跟视觉的匹配程度，进而构建相似矩阵。...在处理查询视频时，同样会对查询视频进行关键帧抽取和特征提取，然后，使用查询视频与底库进行特征匹配，完成匹配后，进行精细排序，最终判断当前的查询视频是否存在侵权。...关键帧检测作为关键帧抽取模块的核心内容，首先需要对视频进行预处理，将其所有帧在同一时间内铺平，拼接成一张大的图像。接下来是对大图做类似于图像分割的任务，目标是输出每一像素对应的确切类别。...将关键帧抽取和 SPD 进行联合训练比单独使用 SPD 有着明显的提升。此外，在大规模的数据集上测试后发现，无论在成本上还是存储需求上，都有明显的减少。...我们可以去部署一些较为轻量化的方案，例如，我们将文本方面的模型进行轻量化处理，采用量化解释和增强流等方法，以生产出与视频部分相匹配的轻量级模型。
在主机上可以存在多个CS/SS引脚，允许主机与多个不同的从机进行通讯。...接收UART读取数据帧后，它将对值为1的位数进行计数，并检查总数是偶数还是奇数，是否与数据相匹配。...如果地址匹配，它将向主机发送一个低电平ACK位。如果不匹配，则不执行任何操作，SDA线保持高电平。 读/写位 地址帧的末尾包含一个读/写位。如果主机要向从机发送数据，则为低电平。...主机向总线发送要与之通信的从机的7位或10位地址，以及读/写位： 3. 每个从机将主机发送的地址与其自己的地址进行比较。如果地址匹配，则从机通过将SDA线拉低一位返回一个ACK位。...如果主机的地址与从机的地址不匹配，则从机将SDA线拉高。 4. 主机发送或接收数据帧： 5. 传输完每个数据帧后，接收设备将另一个ACK位返回给发送方，以确认已成功接收到该帧： 6.
另一个类似的项目是使用COLMAP的离线Python SLAM的项目，但尚未公开发布。...为了节省计算时间，一个选项是在主摄像机上对所有帧运行关键帧选择，并在其他摄像机上以较低的帧速率运行。 • 主摄像机的关键帧在不同时间中依次匹配，而从摄像机的帧仅与同步的主关键帧匹配。...该过程不断重复：在新可用的帧中搜索新关键帧，并使用新的特征和相机姿势更新先前的地图。 • 在关键帧选择期间提取关键点的算法可以与用于增量注册新关键帧的算法不同。...此外，算法还检查当前帧中是否找到足够的新匹配特征，以避免将其拒绝。ORB和ALIKE的性能相似：使用ORB和ALIKE，关键帧选择算法大约需要0.05秒来评估新帧并确定是否应将其指定为关键帧。...虽然IMU参考系统中的角速度和加速度测量作为单独的观测值具有价值，但通过传感器融合算法将它们进行集成可提高IMU机体框架方向的估计准确性，而不仅仅是通过陀螺仪数据进行集成得到的估计。
我们还将使用各种方法对 Pandas 数据帧进行排序，并学习如何对 Pandas series对象进行排序。...重命名和删除 Pandas 数据帧中的列 处理和转换日期和时间数据 处理SettingWithCopyWarning 将函数应用于 Pandas 序列或数据帧 将多个数据帧合并并连接成一个 使用 inplace...在后台，groupby方法将数据分成几组，然后我们然后将函数应用于拆分后的数据，然后将结果放在一起并显示出来。 让我们将这段代码分成几部分，看看它是如何发生的。...将多个数据帧合并并连接成一个 本节重点介绍如何使用 Pandas merge()和concat()方法组合两个或多个数据帧。 我们还将探讨merge()方法以各种方式加入数据帧的用法。...通过将how参数传递为outer来完成完整的外部合并： 现在，即使对于没有值并标记为NaN的列，它也包含所有行，而不管它们是否存在于一个或另一个数据集中，或存在于两个数据集中。
近日，网易互娱AI Lab已经将手部动作捕捉部分的算法进行了整理，目前已被CVPR 2022录取。...这样做的问题是，捕捉到的手部动作可能会和手臂动作存在不匹配，不协调的情况，在整合进全身动作捕捉数据时容易产生不合理的姿态。...实现上述目标最简单的思路是直接学习一个图像到骨骼旋转量的映射，但这就需要有能够和动作捕捉数据逐帧匹配图像数据（即和动作捕捉数据对齐的视频），这通常是难以获取的。...对于目标函数，可以看出单独引入FK loss能够降低实验误差，而单独引入帧间平滑损失则于误差降低无益，这是因为帧间平滑损失的主要目标是提高输出的帧间连续性。...目前该算法已接入其视觉动作捕捉产品iCap中，并持续帮助多个游戏工作室进行动作资源辅助生产。
所提出的方法通过图结构之间的成对投影误差解决了特征对应和形状恢复问题，并采用软匹配松弛来提高计算效率。...与现存先进算法进行广泛比较，实验结果表明，新方法可以对不同类型纹理的曲面实现稳健的跟踪结果，并且在跟踪精度和计算效率方面一般优于其他算法。...为了进行全面评估，我们将我们的方法与几个最近提出的方法在两个数据集上进行比较：一个是提供的跟踪存在遮挡的表面（TSO）基准，包括存在目标被遮挡现象的两个视频序列，另一个是新收集的数据集，包括使用不同表面在显著形变的条件下记录的...优化求解 对于新来的一帧，我们首先用先前帧的求解结果来预测和，然后再通过交替固定两者中的一项来优化另一项。这个优化过程迭代进行直到收敛或者达到算法的最大迭代次数。 3.1....4.2 结果比较与分析 在本节中，我们报告了所提算法与几种最先进的基线算法的比较结果，包括DIR，LM和LLS： LM采用SIFT匹配进行特征对应，然后进行迭代异常值拒绝步骤，然后通过求解线性系统重建形状
多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象...背景失真：复杂的背景使得在物体检测过程中难以检测到小物体 遮挡：对象被另一个对象隐藏或遮挡时会产生这个问题。...Intersection-over-Union 是另一种对象跟踪技术，它通过后续帧的空间重叠将后续帧的检测与轨迹相关联。...Deep SORT采用单一的传统假设跟踪方法，具有递归卡尔曼滤波和使用匈牙利算法的逐帧数据关联。 外观特征描述了给定图像的所有特征。...将不匹配的目标保留在 Tʳᵉ-ʳᵉᵐᵃᶤⁿ 中，并删除所有不匹配的低分检测框，因为它们被视为背景。 MOT评估指标 MOT 评估指标需要解决 MOT 中的五种错误类型。
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