时序多指标数据帧的重采样

是指根据一定的时间间隔，对多个指标的数据进行重新采样和整理，以便更好地进行数据分析和处理。重采样可以将原始数据的时间间隔调整为更小或更大的时间间隔，从而使数据更易于分析和比较。

重采样的分类：

向上采样（Upsampling）：将数据的时间间隔调整为更小的时间间隔，通常通过插值方法填充缺失的数据点。
向下采样（Downsampling）：将数据的时间间隔调整为更大的时间间隔，通常通过聚合方法（如平均值、最大值、最小值等）对数据进行合并。

重采样的优势：

数据整理：重采样可以将不同时间间隔的数据整理为相同的时间间隔，方便进行数据分析和比较。
数据平滑：通过重采样，可以平滑原始数据中的噪声和波动，使数据更具可读性和可解释性。
数据压缩：重采样可以将大量的原始数据进行压缩，减少存储和传输的成本。

时序多指标数据帧的重采样的应用场景：

金融领域：对股票、期货等金融数据进行重采样，以便进行趋势分析、波动率计算等。
物联网领域：对传感器数据进行重采样，以便进行数据分析、异常检测等。
工业生产领域：对生产过程中的多个指标数据进行重采样，以便进行质量控制、故障诊断等。

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用于实现真实世界时间一致性视频超分的运动引导潜在扩散模型

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2022综述 | 南洋理工《视频自然语言定位》

早期的解决方案主要采用无效的两阶段方法，首先采样时刻作为候选答案，然后将这些候选评分为[9]-[13]。后续的解决方案更关注视频和查询之间的有效和高效的多模态交互。...预处理程序为特征提取准备输入，例如，视频中的图像帧降采样和调整大小，以及对查询句中的单词进行标记。特征提取器将视频帧和查询词转换成相应的向量特征表示。...视频自然语言定位数据集与评价指标数据集是构建和评估TSGV方法的基本资源。我们回顾基准数据集和评估指标。视频自然语言定位方法 TSGV 针对TSGV提出的大多数解决方案都属于监督学习范式。...图9描述了TSGV在监督学习中发展的时序概述。有监督学习需要大量带注释的样本来训练TSGV方法。考虑到数据标注的难度和成本，近年来的研究尝试用弱监督学习来解决TSGV问题。...高效特征提取 TSGV多答案时空自然语言定位多模态自然语言定位视频数据集片段检索许多技术可以用来学习各种类型数据的密集表示，例如文本、视频和音频。

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从Track1赛道的LR数据中，我们移除奇数帧，即'00000001.png', '00000003.png'等。因此，输入序列的帧率更低。...Local Net在EDVR的基础上引入了通道注意力机制，它用于生成局部特征与超分帧特征；Context Net包含反向与前向分支，它的输出将通过上采样模块转换为帧残差。...类似BasicVSR，它们采用SpyNet进行特征对齐；然后将多帧对齐后的特征送入双向编码模块以从不同时间补偿特征提取有用的上下文信息；最后采用自适应上采样模块进行超分重建。...为缓解该问题，他们采用了无监督学习机制在REDS数据上训练光流估计模块。具体来说，给定两帧图像，网络估计的前向与反向流为，所估计的仿射帧通过如下方式得到：。...首先，采用CNN提取多级特征；然后，采用由块相关层与卷积层构成的多块相关层计算offset并用之进行图像仿射(类似STN:Spatial Transformer Network)；最后，完成插帧后再采用

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04 两阶段重采样长尾数据集中的数据不平衡问题可以严重影响到模型的训练精度和泛化性能。...本文回顾了数据集中的正负样本分布以及动作持续长度的分布情况，并针对性的设计了用于提名置信度预测的重采样策略，旨在提升在长尾数据集中的模型训练表现。...然而，我们发现正负样本的持续时间同样不遵循常规的均匀分布。因此，有必要考虑继续对动作提名的长度进一步平衡。尺度平衡重采样。...为了缓解长尾尺度的问题，我们在IoU平衡采样的基础上提出了一个正负样本尺度重采样策略。具体来说，假设Pi为正样本提名中持续长度为si的数量，而ri则为其占总提名数量的比例： ?...BSN++相比于之前的方法取得了更高的AUC指标，尤其在AR@1和AR@100指标上（Top-1/Top-100候选提名下的平均召回）相比于BSN提升最为明显。

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复旦大学联合华为诺亚提出VidRD框架，实现迭代式的高质量视频生成

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