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尝试根据每个数据帧中的经纬度差异来比较两个数据帧

根据每个数据帧中的经纬度差异来比较两个数据帧是一种数据分析方法，可以用于比较地理位置数据的变化情况。通过计算两个数据帧中经纬度的差异，可以得出它们之间的距离或者位置偏移程度。

这种方法在许多领域都有应用，例如地理信息系统（GIS）、移动应用程序、物流管理等。在GIS领域，可以利用这种方法来分析地理位置数据的变化趋势，从而帮助决策者做出相应的决策。在移动应用程序中，可以利用这种方法来判断用户的位置变化，从而提供个性化的服务。在物流管理中，可以利用这种方法来监控货物的位置变化，从而实现物流的追踪和管理。

腾讯云提供了一系列与地理位置数据处理相关的产品和服务，包括地图服务、位置服务、地理围栏等。其中，地图服务提供了全球范围的地图数据和地理位置计算能力，可以帮助开发者在应用程序中展示地图、标注位置、计算距离等。位置服务提供了定位、逆地理编码、地理围栏等功能，可以帮助开发者获取用户的地理位置信息并进行相关的处理。地理围栏服务可以根据设定的地理围栏范围，实时监控设备或用户的位置变化，并触发相应的业务逻辑。

腾讯云地图服务产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/maps 腾讯云位置服务产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/lbs 腾讯云地理围栏服务产品介绍链接地址：https://cloud.tencent.com/product/gf

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在大型户外环境中基于路标的视觉语义SLAM

在SLAM系统中，利用贝叶斯更新规则将像素级语义信息与地图点进行关联，更新一帧中每个观测点的概率分布。然后将这些地标投影到SLAM地图中，并与SLAM系统中保存的最近关键帧相关联。...3） 实时数据融合：数据融合的步骤是将语义与SLAM系统中的每个地图点相关联。在这一步中，我们尝试使用贝叶斯更新规则来更新每个地图点的语义标签的概率分布 ?...在将关键帧的GPS信息转换为笛卡尔坐标后，采用Besl和McKay[33]提出的方法将坐标系与点云统一起来。每30帧取当前帧作为采样点，在两个全局采样器中加入相应的姿态和经纬度。...尝试基于高斯概率分布来评估位置隶属程度。 ? 3D语义视觉SLAM的可视化结果 实验 我们设计的实验主要基于KITTI数据集，该数据集面向公众，主要记录在市区。...根据KITTI原始数据中记录的GPS信息，通过Google地图记录地标GPS信息。数据集包含经度、纬度和地标的真实名称。我们记录序列00到10以进行评估和测试。它将很快向公众发布。

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通过改进视频质量评估提升编码效率

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视频语义分割介绍

然而实际上，相比于单张图像，我们更容易获取视频数据，而视频数据本身有很强的帧冗余性和不确定性，如果我们把视频直接一帧一帧地送入图像分割的模型中，必然会带来很大的计算开销，并且由于场景中运动物体的变化，也会导致分割结果不稳定性...所以目前视频语义分割主要研究的重点大致有两个方向：第一个是如何利用视频帧之间的时序信息来提高图像分割的精度，第二个是如何利用帧之间的相似性来减少模型计算量，提高模型的运行速度和吞吐量。...STGPU的具体计算过程如下：首先对于临近的两帧计算出其光流，和两个不同的语义分割的结果图，然后用光流把前一帧的结果warp 到当前时刻，然后在把warp后的结果和当前帧的分割信息一同送入到GRU的模块中...中deep feature的帧间差异性比较小，而对于每一帧而言，获取deep feature的时间和计算的成本特别地大（尤其是一些深度网络），作者考虑用光流来来把前面的特征给warp到当前帧，进而减少计算量...，作者在Cityscape和Camvid上观察发现底层特征的差异性越大，帧的内容的差异性就会变大。

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MM2023 | Reparo：低速网络中通过智能帧恢复的QoE感知实时视频流传输

Reparo步骤如下： 在上传客户端上，我们提取相邻帧之间的差异，并将其输入到一个视频帧丢弃（VFD）模型中。该模型确定其两个相邻帧之间的中间帧是否应该被丢弃。...上传客户端设计 帧丢弃器 选择最优的帧进行丢弃，它计算帧差异特征来衡量场景变化。然后，它使用这些特征构建一个二元分类器，以估计服务器的VFI-DNN有效性。...包括四个低级特征：像素差异、边缘差异、区域差异和灰度直方图差异。 图 2：比较了不同插值方案，结论是连续丢帧不好，因此仅丢弃偶数帧 测量插值效果。...两个奇数索引的输入帧 _m 和 _n ，假设它们之间的偶数索引帧是 _p ，而将 _m 和 _n 作为输入时，VFI-DNN 的输出为 ^′_p ，从帧间特征差异到决定是否丢弃（或保留...模型训练 VFI-DNN ：在vimeo-triplet数据集上进行训练的，类似于AdaCoF，泛化能力良好，不需要在线更新。 VFD：两个隐藏层，大小分别为100和10。

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数据可视化之风向图

简单来说，timestamp代表当前数据的采集时间，（x0，y0，x1，y1）分别是经纬度的范围，而grid是该向量场的行列数，field就是向量场中每一个点的速度值，如果是(0,0)则表示此点风平浪静...今天就和围棋干上了，还是这个例子，首先呢就是数据，也就是棋盘和格子，也就是Vector和Vector Field这两个对象来方便数据的读取、管理等；其次，当然是棋子了，记录每一个棋子的生命周期，当前的位置...,或者在看一下洛杉矶附近的风，增长的比较明显，说明洛杉矶这几天风比较大哦，不信去看天气预报： 帧一 帧二 似乎这样就完美了，其实不是的。...，也是制定一个particle，里面传入向量场数据，number则是一帧中风的最大数，后面都是内部来控制。...则该纹理中每一个像素可以获取它的速度向量。 然后每一帧都会调用该图层的UpDate来更新渲染。

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音视频面试题集锦第 22 期｜视频编码

2、Videotoolbox 视频帧解码失败以后应该如何重试？ 1、重新初始化解码器：尝试重新初始化 Videotoolbox 解码器，有时候重新初始化可以解决解码过程中的一些临时问题。...1、计算图像差异：获得原始视频帧和转码后的未经过任何图像效果处理的视频帧使用同一解码器解码，并将它们的每一帧转换成相同的格式（比如 YUV 格式）。...4、分析结果：根据平均 PSNR 值来评估转码后视频的质量。较高的 PSNR 值表示转码后的视频质量与原始视频相似度较高，而较低的 PSNR 值则表示质量损失较大。...举例来说两个宽高为 m×n 视频帧 I 和 K， I 为转码前视频帧，K 为转码后的视频帧，那么它们的均方误差（MSE）定义为： MSE 计算公式 他们的 PSNR 计算公式如下： PSNR 计算公式...通过将顶点数据存储在 GPU 的显存中，可以提高渲染效率，因为 GPU 能够更快地访问这些数据，而无需反复从 CPU 内存中读取。

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视频语义分割介绍

然而实际上，相比于单张图像，我们更容易获取视频数据，而视频数据本身有很强的帧冗余性和不确定性，如果我们把视频直接一帧一帧地送入图像分割的模型中，必然会带来很大的计算开销，并且由于场景中运动物体的变化，也会导致分割结果不稳定性...所以目前视频语义分割主要研究的重点大致有两个方向：第一个是如何利用视频帧之间的时序信息来提高图像分割的精度，第二个是如何利用帧之间的相似性来减少模型计算量，提高模型的运行速度和吞吐量。...STGPU的具体计算过程如下：首先对于临近的两帧计算出其光流，和两个不同的语义分割的结果图，然后用光流把前一帧的结果warp 到当前时刻，然后在把warp后的结果和当前帧的分割信息一同送入到GRU的模块中...中deep feature的帧间差异性比较小，而对于每一帧而言，获取deep feature的时间和计算的成本特别地大（尤其是一些深度网络），作者考虑用光流来来把前面的特征给warp到当前帧，进而减少计算量...，作者在Cityscape和Camvid上观察发现底层特征的差异性越大，帧的内容的差异性就会变大。

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基于自监督的联合时间域迁移，轻松解决长视频的时空差异问题 |CVPR 2020

针对长视频上不同动作的时空巨大差异性，这篇论文提出了基于自监督的局部和全局混合时间域迁移新方法来解决这一挑战。在三个非常具有挑战性的公开数据集上，本文提出的新方法都实现了大幅度的性能提升。...因此，本文目标是利用相对容易获得的未标记数据来解决时空变化问题。为了实现此目标，本文提出通过使用辅助贴标的视频（具有不同人执行的相同类型的人类动作）来减少由时空变化引起的分布差异。...图3：SSTDA中的两个自我监督的辅助任务：1）二进制域预测：区分单帧，2）顺序域预测：预测视频的域序列。...这两个任务分别对局部和全局SSTDA有所贡献 1）局部SSTDA 动作分割基于对时空信息进行编码的帧级特征表示，然后利用多帧中的信息来预测每帧的动作。...然后将本文方法与具有相同设定的其他方法进行比较。最后，将本文方法与所有三个数据集上的最新动作细分方法进行了比较。 首先，通过将辅助任务二进制域预测与基线模型集成来研究局部SSTDA的性能。

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打破视频标注成本壁垒,图像字幕引领文本到视频检索训练新趋势,超越零样本CLIP Baseline !

在训练过程中，作者从多个视频帧中采样与视觉内容最匹配的字幕，并根据每个字幕的相关性对帧表示进行时间池化。...另一方面，标题质量之间的差异开始增加。作者经验发现，选择两个最佳标题构成了一个好的折中方案，总体上带来了有希望的性能。然而，前1、2或3名（最后三行）之间的差异并不显著。 （三）组合标题生成器。...在表5中，作者比较了以下情况下性能的差异：(i) 在同一数据集上进行训练和评估（自身）与 (ii) 通过结合多个数据集进行训练以使用更多的数据（组合）。...这些百分比表示每个数据集对组合训练集的相对贡献，这是根据每个数据集中可用的视频总数得出的，采用统一采样方法，由于ActivityNet的大小较大，因此其代表性更高。...如主论文第4.6节所述，作者探讨了使用文本摘要模型来组合给定视频中的多个字幕，作者的尝试导致了不一致的结果，如表5所示。

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【CMU15-445 FALL 2022】Project #1 - Buffer Pool

因为LRU算法被将数据添加到缓存中的条件是最近访问一次即可， 如果当前有大量数据被访问，将缓存中我们高频访问的数据挤了出去，而这些数据在很长的一段事件内斗不会在被访问了，这就造成了缓存污染。...在LRU基础上增加了K次的限制，为了解决缓存污染。 相比与LRU算法，LRU-K需要两个队列来统计数据的访问，一个历史访问队列和一个缓存队列，只有当数据被访问了K次，才会被加入到缓存队列中。...如果有可驱逐的，将驱逐帧存储到参数frame_id中，并返回true 反之，返回false 先从历史队列中尝试驱逐，然后再从缓存队列中尝试驱逐。...判断是否是可驱逐的，不可驱逐的，也不能删除。 根据该帧的访问次数，判断从历史队列中删除还是在缓存队列中删除。 更新可驱逐帧的数量。...缓存池为了弥补磁盘和内存之间访问速度的巨大差异，提高数据库性能。

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【超越CycleGAN】这个人体动态迁移技术让白痴变舞王（视频）

即使两个实验对象都做同样的动作，由于每个实验对象的体型和风格差异，仍然不太可能有帧到帧的 body-pose 对应的精确框架。...： 1、姿势检测：根据源视频中给定的帧，使用预训练好的姿势检测器来制作姿势线条图； 2、全局姿势归一化：该阶段考虑了源视频与目标视频中人物身形的不同，以及在各自视频中位置的差异； 3、将归一化的姿势线条图与目标人物进行映射...完整的训练过程 模型根据源视频中给定的帧，使用预训练好的姿势检测器 P 来制作姿势线条图。在训练期间，学习了一种映射 G 和一个对抗性鉴别器 D，来试图区分哪些匹配是真，哪些是假。...更进一步：从pix2pix到pix2pixHD 我们探讨了对 pix2pixHD baseline 的修改效果，并根据收集的数据集评估结果的质量。 迁移的结果。每个部分显示 5 个连续的帧。...在姿势检测中丢失关键点，关键点位置不正确，会将错误引入到输入中，并且这些失败通常会延续到结果中，虽然我们尝试了通过时间平滑设置来减轻这些限制。

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嘿嘿，想变成会跳舞的小哥哥或小姐姐吗？超简单！

但是，研究者并不具备执行同样动作的两个人物的对应图像对，来直接监督图像转换。即使两个人物按同样的方式执行动作，仍然有可能不具备帧到帧的身体姿态对应关系，因为每个人物的身材和风格都存在差异。...研究者从目标视频中获取每一帧的姿势检测 [5, 27, 35]，得到对应（姿势简笔画，目标人物图像）对集合。使用该对齐数据，研究者以监督的方式学习姿势简笔画和目标人物图像之间的图像转换模型。...研究者在模型中添加了两个组件来改善结果的质量：为了增强生成视频的时间流畅度（temporal smoothness），研究者每一帧的预测都基于前一个时间步的预测结果；为了增强结果的面部逼真程度，研究者在模型中纳入了一个专门化...图 2：姿势简笔画和目标人物帧之间的对应。 该方法可以生成不同视频人物之间的动作迁移视频，无需昂贵的 3D 或运动捕捉数据。...为了完成这一任务，我们将工作流程分成以下三个步骤：姿势检测、全局姿势归一化、从归一化的姿势简笔画映射到目标人物。在姿势检测阶段，我们用一个预训练的当前最优姿势检测器，基于源视频中的帧来创建姿势简笔画。

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Google发布语义分割新数据集！顺带开发个模型屠榜，已被CVPR2021接收

对于人来说，看一张平面照片能够想象到重建后的3D场景布局，能够根据2D图像中包含的有限信号来识别对象，确定实例大小并重建3D场景布局。...ViP-DeepLab通过从两个连续的帧作为输入来执行其他预测，输出包括第一帧的深度估计，它为每个像素分配一个深度估计值。...此外，ViP-DeepLab还对出现在第一帧中的对象中心执行两个连续帧的中心回归，此过程称为中心偏移预测，它允许两个帧中的所有像素分组到出现在第一帧中的同一对象。...语义分割输出将每个像素与其语义类别相关联，而实例分割输出则从与第一帧中的单个对象相关联的两个帧中识别像素，输入图像来自Cityscapes数据集。...在KITTI深度预测基准上进行单眼深度估计的比较，对于深度估算指标，值越小，性能越好。尽管差异可能看起来很小，但在此基准上性能最高的方法通常在SILog中的间隙小于0.1。

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