上期我们一起学习了RNN为了防止过拟合的DropOut技术， 深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术 今天我们一起简单学习下RNN中的LSTM (Long Short-Term Memory...f(t)是x(t)和h(t-1)经过全连接层以及sigmoid层后的结果，它与c(t-1)相乘决定什么样的信息该保留，什么样的信息要遗忘。 其中LSTM中的公式如下： ?...接下来就是一个输入门，输入门由一个常规的RNN循环神经元g(t)和一个控制信息取舍的i(t)组成，g(t)跟一个常规的RNN神经元一样，输入为当前网络的输入值和上一个时刻的状态，经过一个全连接层和tanh...g(t)的取舍收到i(t)的控制，i(t)跟遗忘门中的f(t),以及后面输出门中的o(t)一样。输入门的输出和遗忘门的输出叠加到一起，成为当前时刻长时状态c(t)。...好了，至此，今天我们简单学习了RNN中LSTM，希望有些收获，下期我们将一起学习下RNN中的GRU模块，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号，第一时间接收最新内容。
上期我们一起学习了RNN的STML模块， 深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块术 今天我们一起简单学习下RNN中的另一个常用模块GRU模块 (Gated Recurrent Unit)...上节，我们学过了STML模块，这节我们直接上图，now，GRU模块就长下面的样子： ?...其实GRU是LSTM的简化版本，并且表现的也挺不错。主要区别在于，GRU把LSTM中的两个状态c(t)和h(t)合并成了一个h(t)。...如果降低z(t)，那么1-z(t)就会增大，也就是说h(t-1)流到h(t)的东西就越多，相反主层的输出就较少。也就是说z(t)决定了多大程度上擦除之前状态。 其中GRU中的公式如下： ?...好了，至此，今天我们简单学习了RNN中GRU，希望有些收获，下期我们将一起学习下NLP中的Word Embeddings，欢迎留言或进社区共同交流，喜欢的话，就点个“在看”吧，您也可以置顶公众号，第一时间接收最新内容
; } 咱们同事在另一个文件中创建一个名为arr的新全局数组的几率有多大?我觉得非常高。JS中的全局变量非常糟糕的另一个原因是引擎足够友好，可以为咱们创建全局变量。...此时，咱们知道函数调用的结果可以保存在变量中。...JS闭包的真正目的是什么? 闭包的需要 除了纯粹的“学术”知识之外，JS闭包还有很多用处： 提供私有的全局变量 在函数调用之间保存变量(状态) JS中闭包最有趣的应用程序之一是模块模式。...在ES6之前，除了将变量和方法封装在函数中之外，没有其他方法可以模块化JS代码并提供私有变量与方法”。闭包与立即调用的函数表达式相结合 是至今通用解决方案。...模块内的所有内容都是“私有的”。如果想公开咱们的方法，我们可以返回一个包含对私有方法引用的对象。
今天我们要讨论的是关键帧的音视频开发圈的一位朋友在社群里提的问题，如下： 在使用关键帧公众号提供的 Android 视频封装的 Demo 时发现一个问题：相机采集的数据使用 Surface 编码时，如果采集数据输出的纹理和编码器使用的纹理是共享一个纹理...，由于采集和编码在两个线程上，如果编码速度跟不上采集速度，就有可能出现编码还在编第 1 帧时，相机已经采集好第 2、3、4、5 帧并把共享纹理的数据更新为第 5 帧了，编码器编码完第一帧后取到的数据是第...以下是回答，欢迎大家留言讨论补充： 这里先介绍一下这个问题的背景：在我们提供的 Android 视频封装的 Demo 中，使用 KFSurfaceTexture 录制 MP4 文件并使用 Surface...由于整个流程中相机采集模块和编码模块是共用了纹理 mSurfaceTextureId，而采集和编码又是在不同的线程，所以就可能出现题目中出现的因为采集和编码速度不一致导致最后录制的视频看起来丢帧了所以卡顿的问题...一个纹理可用则表示相机采集来的数据可以拷贝到该纹理中，不可用则表示该纹理数据在等待编码器拷贝去编码。编码器拷贝完缓存池的某一个纹理后，即标记该纹理为可用状态。
但是，这样的操作可能会导致模糊效果，而这种效果缺乏传递HR纹理特征的能力。因此，在本文的硬注意力模块中仅从对每个查询qi中最相关的位置转移纹理特征V。 ?...hi的值可以看作是一个硬指标，它将Ref图像中最相关的位置表示为LR图像中的第i个位置。...在合成过程中，应增强相关的纹理转移，而应恢复较不相关的纹理转移。为了实现这一点，从ri，j计算出的软注意力图Sis表示T中每个位置的已转移纹理特征的置信度。 ? 其中Si表示软注意力图的第i个位置。...堆叠的纹理转换器输出三个分辨率级别（1×，2×和4×）的合成特征，以便可以将不同尺度的纹理特征融合到LR图像中。而跨尺度特征集成模块（CSFI），以在不同尺度的特征之间交换信息。...我们的感知损失的第二部分是传递感知损失，其中φltej（·）表示从LTE的第j层提取的纹理特征图，而（Cj，Hj，Wj）表示该层的形状。
图 3：Dense Pose-RCNN[1] 中的 ROIAlign 模块采用了「跨级连」(cross-cascading) 架构。 3....该任务的目标是，将输入的视频图像中所有人的身体表面纹理，转换成目标纹理。图中第 1 行为目标纹理 1 和纹理 2。...第 2、3 行从左至右依次为，输入图像，转换为纹理 1 的图像，以及转换为纹理 2 的图像。...此外，系统中还有一个合成模块 (blending module)，通过端对端、可训练的单一框架，将推测和变形模块的输出进行合成，并产生最终的图像。...例如，一些女士上衣的花纹没有被保留，并成功转移到输出图像中；此外，人物的面部特征也在转移中出现一些偏差：身着黄色上衣的男士图像（见图 6 右侧第 3 行），经过姿态转后，人物面部更为「女性化」。
作者：Trapti Kalra 编译：ronghuaiyang 导读 这是前一篇文章的继续，在这第篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。...这是前一篇文章的继续，在这第篇文章中，我们将讨论纹理分析在图像分类中的重要性，以及如何在深度学习中使用纹理分析。...图5，A：不同的纹理带有移动的纹理元素，B：可移动纹理元素之间的空间依赖性 如何使用它进行基于纹理的分类 在DSRNet中捕捉纹理之间的结构关系使用了两个模块 —— 原始捕获模块(PCM)和依赖学习模块...如何使用它进行基于纹理的分类 FE使用全局特征编码模块，通过特征图找到特征的空间模式。FE模块利用分形分析池(FAP)根据图像的局部分形维数对纹理的点进行分组。图13是FE模块完整的深度架构。...图13，FE模块完整示意图。FE模块从CNN骨干接收输入，并通过两条路径发送。在第一个路径中，输入通过GAP和FC层，而在第二个路径中，输入通过上采样层和FAP层。
在本文中，我们引入了一个纹理一致的反向视图合成模块，该模块可以通过深度和文本引导的注意力注入将参考图像内容转移到反向视图中。...我们设计了一个深度和文本提示条件反向视图合成模块，该模块可以保持与参考图像一致的纹理样式和细节。 我们提出了一种纹理映射和细化模块，该模块具有可见性的感知一致性损失，以合成不可见区域的一致性像素。...在指导的基础上，我们提出了一种深度和文本条件纹理一致的反向视图合成模块，该模块利用预先训练的深度条件稳定扩散模型，并比以前的方法合成了更详细的反向视图图像。...实验 定性实验 图5 图5 是各个方法在 THuman2.0 和 SSHQ 数据集上的定性比较结果。第 1&2 行是 THuman2.0 样本，第 3&4 行是 SSHQ 样本。...结论 在本文中，我们介绍了一种用于单幅图像自由视图 3D 人体渲染的新框架。我们提出了一个纹理一致和高保真反向视图合成模块，该模块与输入参考图像很好地对齐。
具体来说，其设计了一个模块，称为特征纹理迁移（FTT，feature texture transfer），该模块用于超分辨率特征并同时提取可信的区域细节。...如图所示，是扩展特征金字塔网络（EFPN）的框架。这里Ci表示CNN骨干网第i阶段的特征图，Pi表示EFPN上的相应金字塔层。EFPN的前4层是vanilla FPN层。...特征纹理迁移（FTT）模块集成了P3中的语义内容和P2的区域纹理。然后，类似FPN的自顶向下（top-down）路径将FTT模块输出向下传递，形成最终的扩展金字塔层P'2。...C'2中较小的接收场也有助于更好地定位小目标。从数学上讲，在提议的EFPN中扩展的操作可以描述为 （上箭头表示上采样操作） ? ? 如图所示，是特征纹理迁移（FTT）模块的框架。...，不用IoU 本文算是超分辨率和多尺度特征融合的修正，集中在特征纹理迁移模块（FTT）。
为了应对这一问题，文献[7]设计2D 网络模块生成像素可见性图来聚合多视角，文献[8]通过可变形卷积网络聚合跨尺度的代价体以处理弱纹理区域。...此外，如表4所示，在代价体聚合模块中引入边缘辅助信息，DTU数据集的综合性指标从0.331降低至0.327，这可能是由于边缘底层信息的约束，进一步提高了图像边界的深度推断的精度。...图7所示为深度图的定性对比，可以看出，相比于原始的Cas-MVSNet(深度采样率48, 32, 8)，加入分类损失模块与动态深度采样模块后，图7(d)预测的深度图更加完整，且在弱纹理区域的深度值剧烈变化的现象较少...而本文在加入所提出的基于边缘辅助极线Transformer的代价体聚合模块，图7(e)预测的深度图在弱纹理区域具有更好的抗噪能力，且在物体边界处的预测更加清晰。...其次，采用基于边缘辅助极线Transformer的跨视角代价体聚合模块捕获全局上下文特征以及3D几何一致性特征，提高弱纹理区域的密集匹配。
图 9：Relightables 流程（第 2 部分）。对该网格进行下采样，随时间推移跟踪并进行参数化。 ? 图 10：Relightables 流程（第 3 部分）。...这些模块评估包括深度预测、图像分割、最优网格追踪、UV 参数化、纹理对齐等等，这一部分只简要展示几大模块的效果，更多的评估效果可参考原论文。 ?...研究者表示，从立体视角中抽取深度图像特征非常重要，他们表示尽管 VGG 这类深度模型非常强大，但它在牛仔裤等少纹理的区域效果还是不够好。...对于分割模块，研究者使用深度学习将先验知识都嵌入到 CRF 中，包括前景与背景的颜色和深度信息。 ? 研究者的立体分割能够标注手上的篮球，这在单图像分割是做不到的。 ?...纹理对齐大大改善了快速切向运动时的渲染效果。 相比 Collet 等人最佳的体积重建模型，研究者重现实现了很多模块。如下所示为研究者提出的分割方法与 Collet 等人方法的对比。
这个 Demo 里包含以下内容： 1）实现一个视频采集模块； 2）实现两个视频编码模块 ByteBuffer、Surface，支持 H.264/H.265； 3）串联视频采集和编码模块，将采集到的视频数据输入给编码模块进行编码...想要了解视频编码，可以看看这几篇： 《视频编码（1）：H.264（AVC）》 《视频编码（2）：H.265（HEVC）》 《视频编码（3）：H.266（VVC）》 1、视频采集模块 在这个 Demo 中...3、视频 Surface 编码模块 接下来，我们来实现一个视频编码模块 KFVideoSurfaceEncoder，在这里输入采集后的数据，输出编码后的数据，同样也需要实现接口 KFMediaCodecInterface...KFVideoSurfaceEncoder 适用于输入数据为纹理的情况，例如采集后添加特效。...4）编码数据回调 KFMediaCodecListener 的 dataOnAvailable 中，将编码数据存储为 H.264/H.265 文件。
比如上图选取的第1401帧耗时较大（场景加载），可以展开模块耗时，查看具体模块具体函数的耗时、时间占比以及每一帧的GC Alloc。...如果需要进一步定位，需要借助upa的mono内存测试（详见附录）。 ? gfxdriver_reserved表示渲染模块的内存，如果比较高需要对纹理资源和Shader进行优化。 ?...这是模块耗时页签中的概述，Camera.Render表示相机渲染准备工作的cpu耗时；Shader.Parse表示资源加入后untiy引擎对shader的解析耗时。...资源重复是指内存中同一时刻，存在两份或以上相同的纹理、网格、动画、音频等资源。一般是相同的一份资源被打包到多个AB包中，如果这些AB都被加载进内存，内存中就会存在多份相同的资源。...左边是抓取到的当前帧的所有绘制指令，鼠标在listview中从上到下点击，可以还原当前帧的绘制过程。 ? 这个是纹理浏览器，是捕获帧加载进来的纹理资源。
在 onClick 中实现开始动作并且循环读取数据塞入解码器。 2）在解码模块 KFByteBufferCodec 的数据回调中获取解码后的 YUV 数据存储为文件。...5、解封装和解码(Surface) MP4 文件中的视频纹理进行渲染 我们在一个 MainActivity 中来实现视频解封装及解码逻辑，并将解码后的数据进行渲染。...在 onClick 中实现开始动作。 2）启动 Timer 模块指定间隔进行解码渲染。 启动 Timer 模块 mTimer。...3）在解码模块 KFVideoSurfaceDecoder 的数据回调中获取纹理数据进行渲染。...关于播放 YUV 文件的工具，可以参考《FFmpeg 工具》第 2 节 ffplay 命令行工具和《可视化音视频分析工具》第 1.2 节 YUVToolkit 或 1.3 节 YUVView。
FoundationPose 通过神经隐式表示来弥合这两种设置之间的差距，这种表示允许有效的新视图合成，并在同一统一框架下保持下游姿态估计模块的不变性。...对于姿态估计，该研究首先在物体周围均匀初始化全局姿态，然后通过精细化网络对其进行改进，最后将改进后的姿态传递给姿态选择模块，该模块预测它们的得分。具有最佳得分的姿态被选为输出。...与之前的工作 [22, 26, 32] 相比，这种方法显著提高了数据量和多样性。 顶部：FS6D [22] 中提出的随机纹理混合。底部：LLM 辅助的纹理增强使外观更加逼真。...3.2 神经辐射场物体建模 对于无模型设置，当 3D CAD 模型不可用时，一个关键挑战是有效地表示物体，以便为下游模块生成具有足够质量的图像。...更具体地说，∆t 代表了物体在相机坐标系中的平移移动，∆R 代表了物体在相机坐标系中表示的方向更新。在实践中，旋转是用轴 - 角度表示进行参数化的。
本文将详细解释这个错误的原因和可能的解决方法。背景知识在Android中，SurfaceTexture是一个用于从相机或其他图像数据源中获取图像帧的类。...通常，这个错误发生在以下情况下：相机被意外关闭或释放SurfaceTexture对象被意外释放或销毁图像数据源中断或不可用问题原因和解决方法这个错误通常表示SurfaceTexture的底层缓冲区队列不再可用...处理图像数据源中断如果图像数据源（例如相机）中断或不可用，可能导致SurfaceTexture的底层缓冲区队列被放弃。...相机预览数据以纹理的形式传递给应用程序，以便进行实时的图像处理操作或者显示到OpenGL ES中进行渲染。...更新纹理：通过调用SurfaceTexture的updateTexImage()方法，应用程序可以将最新的图像数据帧更新到纹理中。这个方法可以在相机预览回调或者其他区块中被调用。
.gif] 比如上图选取的第1401帧耗时较大（场景加载），可以展开模块耗时，查看具体模块具体函数的耗时、时间占比以及每一帧的GC Alloc。...[image019.png] gfxdriver_reserved表示渲染模块的内存，如果比较高需要对纹理资源和Shader进行优化。...[image035.png] 这是模块耗时页签中的概述，Camera.Render表示相机渲染准备工作的cpu耗时；Shader.Parse表示资源加入后untiy引擎对shader的解析耗时。...资源结论： [image047.png] 资源重复是指内存中同一时刻，存在两份或以上相同的纹理、网格、动画、音频等资源。...[image071.png] 这个是纹理浏览器，是捕获帧加载进来的纹理资源。从上面的截图可以看出来这个图集（将许多单个的纹理合并到一个较大的纹理上）填充的不饱和，可以拆分成1024*512的图集。
下面是第 18 期面试题精选： 1、聊聊 OpenGL glFlush 和 glFinish 区别？ 2、怎么实现 OpenGL 多线程同步？ 3、如何实现 OpenGL 资源共享？...3）Fence 同步方案 回想我们在 CPU 上的同步操作，例如我们在一个线程中 wait，在另一个线程中 notify，这很容易实现在一个线程中等待另一个线程的指定任务执行完成，这也是我们很常用的操作...例如我们有这样一种逻辑，在 GLThread 0 中渲染一个纹理，在另一个线程 GLThread 1 中将这个纹理拿去使用，那就需要确保在 GLThread 1 使用这个纹理时，GLThread 0 对这个纹理的渲染已经完成...播放器场景：解码器解码后的纹理上屏，通用情况解码后的纹理立即渲染即可，但如果解码后的纹理添加缓存模块，缓存模块可以大大优化播放器的渲染帧率（4K 模式）。...转码场景：编码与解码通常为 2 个不同线程，解码需要有自己的纹理缓存，这样异步编码模块可以最快速度获取解码纹理数据。 2）OpenGL 纹理缓存如何设计？
但当机器人在家务活中面对各种各样从未见过并且需要多步操作的家用电器时，现有方法中的上下两层都将束手无策。...系统介绍 图 4 展示了 SAGE 的基本流程。首先，一个能够解读上下文的指令解释模块将解析输入机器人的指令和其观察结果，将这些解析转化为下一步机器人动作程序以及与其相关的语义部分。...这时，他们引入了一种机制，可以进一步利用在互动过程中获得的观测结果，更新感知结果并相应调整操作。为了实现这一目标，研究团队为互动过程中引入了一个两部分的反馈机制。...对于微波炉、储物家具和橱柜的每个类别，各设计了 3 个任务，包括在不同初始状态下的开启状态和关闭状态。其他任务为「打开锅盖」、「按下遥控器的按钮」和「启动搅拌器」。...上图的左上部分展示了一个启动搅拌器的案例。搅拌器的顶部被感知为一个用于装果汁的容器，但其实际功能需要按下一个按钮来开启。SAGE 的框架有效地连接了其语义和动作理解，并成功执行了任务。
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