该框架可以在 LDM 已经生成的少部分视频帧之后，产生更多的视频帧，从而实现迭代式地生成更长、更高质量以及多样化的视频内容。...复旦大学联合华为诺亚方舟实验室的研究者基于图像扩散模型（LDM）提出了一种迭代式生成高质量视频的方案 ——VidRD (Reuse and Diffuse)。...： 为了生成更加平滑的视频，本文基于时序感知的 LDM 模型提出了一种迭代式的 “text-to-video” 生成方法。...通过重复使用已经生成视频帧的潜空间特征以及每次都遵循先前的扩散过程，该方法可以迭代式地生成更多的视频帧。 本文设计了一套数据处理方法来生成高质量的 “文本 - 视频” 数据集。...针对现有的动作识别数据集，本文利用多模态大语言模型来为其中的视频赋予文本描述。针对图像数据，本文采用随机缩放和平移的方法来产生更多的视频训练样本。
我们的系统的有效性和鲁棒性已在数据集KITTI[15]和MVSECD[16]上得到验证。本文的主要贡献如下： 使用深度信息对无序点云进行编码，这避免了点云投影到2D平面上导致的维度信息丢失。...提出了一种在不同距离间隔内自适应选择阈值和特征点数量的方法。与传统的固定数特征提取方法相比，该方法在三维空间中提取了更均匀的稀疏特征点，从而提高了里程计的准确性并降低了时间成本。...它采用了一种非迭代的两步畸变补偿来代替迭代畸变补偿，提供了高的计算效率和精确的姿态。MULLS[21]提出了基于分类特征点的多尺度线性最小二乘迭代最近点算法。...05 实验评估 5.1 在KITTI中测试前端里程计 我们首先在KITTI里程计基准[15]上验证了所提出的系统中前端里程计的准确性和有效性。在测试中，仅使用了激光雷达的数据。...使用基于图的优化方法来优化全局建图。为了证明所提出的系统在不同城市场景中的鲁棒性，在KITTI和MVSECD数据集上评估了系统的性能。在上述两个数据集的不同场景中，系统的定位精度可以接近地面实况。
我们开发了一种端到端的跟踪体系结构，能够充分利用目标和背景外观信息来进行目标模型预测。通过设计专用的优化过程（仅需几次迭代即可预测功能强大的模型），我们的体系结构源自有区别的学习损失。...该体系结构可以进行有效的端到端训练，同时最大程度地提高预测模型的判别力。通过确保通过两个关键设计选择最少的优化步骤来实现这一目标。 首先，我们采用基于最速下降法的方法来计算每次迭代的最佳步长。...3.方法 与在孪生网络跟踪器中一样，我们的方法得益于端到端培训。但是，与Siamese不同，我们的体系结构可以充分利用背景信息，并提供有效的手段来用新数据更新目标模型。...我们通过推导使用了更复杂的优化方法来解决此问题，该方法仅需要进行几次迭代即可预测出强大的判别滤波器f。核心思想是基于最速下降法计算步长，这是一种常见的优化技术。...给定带有注释的第一帧，我们采用数据增强策略来构建包含15个样本的初始集合 。然后使用我们的判别模型预测架构 。得目标模型。对于第一帧，用10次梯度下降来学习。
除了直接探测器在分辨率和灵敏度方面的巨大改进，给出了更好的信噪比，它们的高速度也实现了一种新型的数据记录，其中图像作为视频记录。这捕捉了冰中的束流引起的运动，并允许视频子帧重新对齐，以便纠正运动模糊。...对于这种噪音数据，单个相关性非常不准确，只能通过冗长的迭代处理以及概率（贝叶斯）方法来避免在假的最小值中被困住（Scheres等人，2012）。...运动校正 将视频帧或平均帧的组别，细分为多个补丁，并进行对齐，以便检测并逆转视频帧间的样本运动。然后，可以对运动校正的帧进行剂量分配并合并，以获得更清晰的图像。...任何给定粒子或子区域的散焦度取决于它在显微镜柱中的准确高度，这对于单粒子和尤其是倾斜系列数据尤其重要。分析的分辨率越高，必须更本地确定CTF。...Relion（Scheres, 2012; Kimanius等人，2021）可能是最广泛使用的单粒子软件，它引入了最大似然/Bayesian方法到单粒子图像处理中的首次有效实现，以及一个在每次精炼迭代时更新的本地信噪比模型
我们提出了一种新的方法来增强语义掩码中不准确的区域，特别是在边缘区域。利用深度图像中存在的几何信息，这种方法能够准确地移除动态物体，从而降低了相机漂移的概率。...此外，我们还引入了一种针对动态场景的关键帧选择策略，它提高了相机跟踪对大尺度物体的鲁棒性，并提高了建图的效率。...在各种视觉传感器中，RGB-D相机同时记录颜色和深度数据，为三维环境信息的获取提供了更有效和精确的基础。这增强了大多数SLAM算法的三维重建性能。 最近的方法已经将神经隐式表示引入到SLAM中。...利用先前帧和当前帧的已知位置，我们将一系列先前关键帧投影到当前帧的RGB和深度图像的分割区域。由于这些区域要么尚未出现在场景中，要么已经出现但没有有效的深度信息，因此仍有一些区域保留未填充。...但是，这种方法通常需要大量迭代才能优化相对较小的边缘区域，降低了整体优化效率。它还会导致重复的选择结果，因为帧的覆盖面积是恒定的，覆盖面积大的帧保持更高的优先级。
将图像算法应用上视频上 作者观察到一种称作深度视频先验（Deep Video Prior, DVP）的现象：利用视频帧来训练卷积网络的过程中，视频不同帧之间的对应图像块的网络预测输出倾向于一致。...不同，训练仅需单个视频，并且仅使用单个帧进行每次训练迭代。作者对网络进行进行随机初始化，然后可以在每次网络优化迭代中使用单个数据项对其进行优化，而无需进行任何显式正则化（如光流等）。...以前的方法无法生成一致的结果[19]或倾向于大大降低原始性能[3]。 作者提出了一种迭代加权训练（IRT）策略来处理多模态时域不一致的问题，因为它无法被基本的深度视频先验（DVP）来解决。...不同网络结构的影响 如图7所示，作者验证了深度视频先验（DVP）在多种网络结构上都是有效的。 总结 作者提出了一种简单而通用的方法来提高经图像算法处理的预处理视频时的时域一致性。...此外，作者相信DVP的概念可以进一步扩展到其他类型的数据，例如3D数据和多视图图像。DVP不依赖于视频帧的顺序，并且自然应适用于维护多个图像之间的多视图一致性。
1 摘要 在本文中,我们提出了最小二乘网络,一种神经非线性最小二乘优化算法,即使在逆境中也能有效地优化这些代价函数.与传统方法不同,所提出的求解器不需要hand-crafted的正则化或先验,因为这些都是从数据中隐式学习的...在这样做的过程中，我们寻求利用基于神经网络的方法来学习稳健的数据驱动的先验的能力，以及传统的基于优化的方法来获得高精度的精确解。...特别地，我们建议学习如何基于当前残差和雅可比(以及一些额外的参数)来计算更新，以使NLLS优化算法更有效并且对高噪声更鲁棒 我们将优化器应用于从单目图像序列估计帧对的姿态和深度的问题，该单目图像序列被称为单目立体...综上所述,本文的贡献如下: 我们提出了一种端到端的可训练优化方法,它建立在对NLLS问题的强大的近似基于Hessian的优化方法的基础上 直接从数据中隐式学习最小二乘问题的先验和正则....可以看到： 在图 a）中，仅经过5次迭代的话，LS-Net 拟合的曲线明显比 LM 拟合的曲线更接近真值。 在图 b）中，可以看出 LS-Net （实线）比 LM（虚线）收敛速度明显更快。
笔者总结 本文方法是一种自监督的单目深度估计框架，名为GasMono，专门设计用于室内场景。本方法通过应用多视图几何的方式解决了室内场景中帧间大旋转和低纹理导致自监督深度估计困难的挑战。...为了应对低纹理的问题，我们将视觉Transformer的全局推理能力与迭代式自蒸馏机制相结合，提供来自网络自身的更准确的深度指导。...在NYUv2、ScanNet、7scenes和KITTI数据集上的实验验证了我们框架中每个组件的有效性，我们的方法在室内自监督单目深度估计方面达到了最先进的水平，并展现了优异的泛化能力。 3....算法1 迭代式自蒸馏系统ISD 3.2.2 迭代自我蒸馏 我们提出一个过拟合驱动的迭代自我蒸馏(ISD)过程，以获得最小像素重投影误差的深度图，为任何特定训练样本提供更准确的标签。...边缘感知平滑损失用于进一步改进反深度映射d： 其中 d^*=d/\hat{d} 表示平均归一化的反深度。并计算一个自动掩码μ来过滤静止帧和一些重复的纹理区域。 迭代自我蒸馏损失。
本文提出一种多相机、多雷达系统的外参标定方案，只需要采集一帧数据即可完成标定。我们设计并建立一种全景基础设施，相机和激光雷达只需要一帧数据就能在这个基础设施中完成定位。...理论： 图2 基于全景基础设施的多传感器标定框架 图1 的基础设施场景重建采用的是标准增量双目SfM Pipline方法来获得全景基础设施的稀疏点云，这种稀疏重建作为后续标定过程的标定参考。...为了重建全景基础设施，作者提出了一种基于无特征基准标记的标准增量双目SfM Pipline方法，该Pipline方法由以下三个步骤组成:立体帧跟踪、局部映射和全局优化。...为了建立连续立体帧间稀疏三维点的对应关系，作者提出了以下基于三角形的匹配算法： 局部映射：在每一次立体帧跟踪操作之后，作者提出一个闭环检测，以获得当前和以前的立体帧之间更鲁棒的三维对应关系。...作者使用的参考环境是精心设计的，以便摄像机或激光雷达可以稳健地定位，从中可以导出传感器的相对变换。作者还提出了一种经济的方法来重建基础设施，使用低端立体相机，其精度可与昂贵的专业3D扫描仪媲美。
鉴于屏幕内容应用的普及，本文提出了一个开放的屏幕内容视频数据集，用于屏幕内容编码技术的研究和发展。提出的视频数据集包含12 个典型的公开可用的屏幕内容类型视频剪辑。...在本文中，作者针对帧内和帧间预测提出了一种统一的块划分结构快速算法，该算法利用了编码器在模式决策过程中评估各种候选块划分方案的各种历史信息进行块划分模式的筛选，从而跳过不必要的块划分方案，达到编码器计算复杂度的降低...然而，由于缺少 UV 图表的边界信息，几何视频本身的重建可能会严重失真。因此，建议通过有效的预测和残差编码在单独的子比特流中编码 UV 图的边界信息。...为了解决这个问题，本文提出了一种迭代训练方法来进一步优化基于神经网络的环路滤波器。基于所提出的方法，可以实现高达 1.74% 的额外YUV BD 码率节省。...我们展示了SNIC 在与各种神经压缩模型和目标指标相结合时在提高压缩质量和执行通过率失真曲线测量的比特率控制方面的有效性。
算法1中提出的方法在从一次迭代(生成)到下一次迭代(生成)过程中遵循系统的主要步骤。下面将更详细地讨论这些步骤。...利用主成分分析(PCA)模型，将初始前景区域作为帧的一部分进行重建。前景物体比背景小，具有鲜明的外观和更复杂的运动。它们可以被看作是孤立点，在更大的背景场景中。...虽然可以使用两个组件中的任何一个多网或多选择网作为新模块B，但为了更简单、更有效的方法。...我们注意到保持帧的百分比与分割质量之间存在很强的相关性。同样明显的是，EValSeg-net比迭代1中使用的更简单的过程要好得多。...首先，提出了一种新的、有效的视频学习方法，在没有监督的情况下，在单个图像中检测前景目标。针对这一任务，提出了一种相对通用的算法，为几代student和teacher的学习提供了可能。
，比如EDA方法(增删改插)，回译(Back Translation，就是翻译到一种语言，再翻译回来)，CBERT(通过BERT寻找语义相关的替换词)，GPT2context(给一个提示(prompt)...之前的数据增强方法感觉有点hard，有没有稍微soft的方法，于是作者通过label smoothing的灵感想到了text是否也可以来做smoothing？...于是作者提出了一种Text Smoothing的方法，具体如下： 其实该方法借鉴了CBERT的灵感，就是通过mask language model (MLM)的方法，将文本输入并得到每一个token对应的在...实验 本文在低资源的公开数据集上得到了非常好的效果，远高于其他方法。...一种全新易用的基于Word-Word关系的NER统一模型，刷新了14种数据集并达到新SoTA 阿里+北大 | 在梯度上做简单mask竟有如此的神奇效果 ---- 下载一：中文版！
本文提出了一种变分解表达（Disentangled Variational Representation，DVR）方法来提高异质人脸识别的性能。...该方法能有效地模仿人类的视觉机理，在两个公开数据集上的实验结果表明，在显著提升检测效率的同时，能够达到与其他state-of-the-art相当的效果。 ? 6....因此，本文提出了一种注意力导向的采样方法，该方法可以在剔除视频中无关的帧的同时保留具有判别力的关键帧。...由于缺少视频中关键帧的标注，本文将挖掘关键帧的过程形式化为马尔可夫决策过程，在不使用额外标注数据的条件下通过深度强化学习训练方法中使用的智能体。...智能体根据每一帧的特征向量以及该帧对分类置信度的贡献，通过一次迭代对所有帧进行重要性评分，选择得分高的帧作为时域注意区域。在两个开源数据上，我们的模型取得很有竞争力的性能。 ?
为了解决这些问题，我们提出了一种新的有效的激光雷达里程计的方法，利用非地面球形距离图像和鸟瞰图的地面点。此外，本文还引入了一种距离自适应方法来稳健估计局部曲面法线。...此外，本文还提出了一种快速且节省内存的模型更新方法来融合不同时间戳下的点及其对应的法线。我们在KITTI里程计基准上进行了大量的实验，实验结果表明我们提出的方法是有效的。...图1 在KITTI数据集上使用我们提出的激光雷达里程计方法进行三维重建。 主要贡献 本文提出了一种新的有效的激光雷达里程计（ELO）方法。...这表明该方案不仅非常有效，而且由于高效的并行实现，比传统方法快一个数量级。如果采用精度较低的帧对帧优化（每秒238帧），速度可能会更快。...此外，本文还引入了距离自适应方法来稳健估计局部曲面法线。此外，我们还提出了一种记忆有效的模型更新方案，以融合不同时间戳的点及其对应的法线。
导致视频闪烁通常是由混合目标人脸频繁变化的边界以及视频序列之间和之后的未注册人脸造成的。提出了亚像素图像配准方法来解决闪烁问题。...在BU-3DFE数据库上进行实验，证明梳理不同面部部分，纹理和深度线索的有效性，并与相同设置下的所有现有方法进行比较，报告最先进的结果。...为了在每次迭代中获得有较好的伪掩码，我们嵌入了包含低级图像外观一致性和边界框注释的图形推断，以细化由分割网络预测的分割掩模。...我们的STSN通过学习从相邻帧的空间采样特征来在视频帧中执行对象检测。 这自然使得该方法对于单个帧中的遮挡或运动模糊是鲁棒的。 我们的框架不需要额外的监督，因为它直接针对物体检测性能优化采样位置。...我们的STSN性能优于ImageNet VID数据集的最新技术水平，与之前的视频对象检测方法相比，它采用更简单的设计，并且不需要光流数据进行培训。
在使用合成数据集进行训练后，所提出的eSL-Net可以极大地提高7-12 dB的性能。此外，不需要额外的训练过程，所提出的eSL-Net可以很容易地扩展到帧率与事件相同的连续帧生成任务中。...2）作者提出了一种简单的方法来扩展eSL-Net，以实现高帧率和高质量的视频恢复。 3）作者为事件相机建立了一个合成数据集，其中事件数据、LR模糊图像和HR清晰图像。...此外，作者还提出了一种基于事件的shuffle-and-merge方案，将单帧SRB扩展到序列帧SRB，而无需任何额外的训练过程。...事件数据嵌入的帧内信息补偿了模糊低分辨率图像中被擦除的运动和纹理信息。 2）超分辨率。当遇到运动模糊时，事件数据极高的时间分辨率保持了动态场景帧内的时间连续性。...ɑ，而是也将图像作用在事件上来迭代计算事件的稀疏编码β，通过这种相互作用的编码方式实现两种模态的信息相互补偿，虽然最终的清晰图像生成还是得依靠图像的稀疏编码ɑ，但是在图像对事件的补偿过程中同样能够对事件进行有效地去噪
再说回Ethernet II，这是链路层的一种帧格式，另外一种是IEEE802.3。...再往下就是Data，也就是真实的数据包，比如IP数据等等。后面是一个CRC检验码，目的是为了检查这个包有没有出错。如果出错，就会丢弃这个包。...首先要说的一个概念叫CSMA/CD，中文是载波多路复用/冲突检测，这个名词看完之后更疑惑了。但是这个概念很简单，在很多并发编程里面都用到了这个简单而又有效的技术。...因为网络是共享的，所有的主机端在发送自己的数据前第一件事是检测下线路上是不是空闲的，就是说路有没有被占用，路上有没有车。如果有车还开车上去，那么必然就出事故了。...网卡检测到线路上有数据，这个时候不能发车怎么办呢，这里设计者们采用了一个最原始却最有效的办法——等一会儿再发，回头再看看这个技术的名词，是不是有些理解了？
此外，由于视频有许多帧，处理全部的帧来学习时空信息，可能在计算上成本过高。...-文本学习的新方法，称为「迭代共同标记」，能够有效地融合空间、时间和语言信息，用于视频问答的信息处理。...视频-文本迭代 该模型的主要目标是从视频和文本（即用户问题）中产生特征，共同允许它们的相应输入进行互动。第二个目标是以有效的方式做到这一点，这对视频来说非常重要，因为它们包含几十到几百帧的输入。...多流视频输入 对于VideoQA或其他一些涉及视频输入的任务，研究人员发现，多流输入对于更准确地回答有关空间和时间关系的问题很重要。...尽管有三个数据流需要处理的信息显然更多，但由于采用了迭代共同标记方法，获得了非常高效的模型。同时，这些额外的数据流允许提取最相关的信息。
image.png 光流 由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个2D向量场，可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。...image.png RANSAC RANSAC是“RANdomSAmple Consensus(随机抽样一致)”的缩写。它可以从一组包含“局外点”的观测数据集中,通过迭代方式估计数学模型的参数。...两帧连续图像有各自的角点集合，RANSAC可以从含有噪声的数据中发现相互匹配的点集，进而计算出两帧图像的变换矩阵。...image.png image.png image.png 运动轨迹平滑 这里一般使用滤波、拟合或最优化等方法来对曲线进行平滑，下面是两种不同的算法得到的结果。 1....中值滤波 一种最简单但有效的滤波方式。在防抖场景中的缺点是对结果缺乏掌控。
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