这种出色表现主要得益于一个简单而又强大的观察结果：为了提升 CNN 在生物医学图像上的表现，通常会通过数据增强方法为每个候选数据自动生成多个图块（patch）；这些根据同一候选数据生成的图块具有同样的标签...但是，自动数据增强无可避免地会为某些候选数据生成「困难的」样本，注入有噪声的标签；因此，为了显著增强我们的方法的稳健性，我们会根据当前 CNN 的预测结果，通过选择每个候选数据的一小部分图块来计算熵和多样性...为了提升用于 CAD 系统的 CNN 的表现，通常要通过数据增强为每个候选数据自动生成多个图块；这些根据同一候选数据生成的图块会继承该候选数据的标签。换句话说，所有标签都是在候选数据层面上获取的。...因此，不明确的候选数据中同时包含清楚和模糊的部分，并且会根据自动数据增强生成图块层面的噪声标签。...图 9：AFT*、AFT 和 RFT 所选择的候选数据中的正例-负例比例。注意，RFT 的比例大致能代表整个数据集的比例。 4.7 AFT* 在 CNN 架构中的泛化性 ?
参数： FFT length：用于设置输入和输出向量大小 CP length：样本中循环前缀的长度（校正频率偏移所需） Equalizer：将执行实际工作的均衡器对象 Length Tag Key...; } // *************************设置输出倍数********************************* /* 如果设置了固定帧长，这行代码设置输出数据块的大小为固定帧长的倍数.../* 根据载波偏移调整输入数据的位置，并将输入数据复制到输出缓冲区。...d_cp_len / d_fft_len 这两个参数的比例用于确定每个样本的相位偏差累积速率。...具体来说，循环前缀的长度相对于FFT长度的比例影响了因频率偏移而导致的每个样本的相位变化 */ gr_complex phase_correction; for (int i = 0;
上述标签提供了来自视频多个模态的丰富信息，作为视觉与文本之间交互的桥梁，可以使得对齐学习更加精确和高效。 图一：多模态信息可以转化为标签促进视频 - 文本的对齐。...此处进行了难例挖掘，即相关性打分较高的负样本有更大的概率被采样。 掩码语言模型损失（MLM）：根据视频的整体表征以及标题上下文，预测标题中被遮挡的单词。...表示受遮挡的文本， 表示遮挡单词的预测结果，则 MLM 的损失函数为： 是一个符号函数，当第 i 个样本的遮挡单词为 v 时，值为 1，否则为 0；V 是词表大小；Q 为样本数量。...表三：MSVD 数据集上的性能对比 如表三，TABLE 在 MSVD 数据集上同样取得了 SOTA 的效果。我们认为在小样本数据集上的训练学习中，多模标签的引导作用更为重要。...而 TABLE 模型中，多模态标签就相当于一个对齐的 anchor，跨模态编码器可以根据多模态标签从复杂的视觉信息中凸显出重要的视频帧和空间区域，从而加强了视频与文本的对齐，因此在该数据集上的增益明显。
采集的成像平面包括短轴（SA）和两腔（2CH）、三腔（3CH）和四腔（4CH）长轴（LA）视图等。心动周期被分割为15 –25 个相位，时间分辨率为 50 ms。...160个训练用例（20个志愿者，25*4*2帧），40个验证用例（5个志愿者，5*4*2帧），160个测试用例（20个志愿者，20*4*2帧）。训练数据可用，而验证和测试用例对参与者不可用。...四、技术路线 分析图像大小，平均大小是454x501x11，所以针对图像质量分割任务将图像缩放到256x256x16大小，针对图像分割任务将图像缩放到320x320x16。...对图像进行缩放固定到256x256x16大小，并采用均值为0，方差为1进行归一化，将数据按照80%和20%比例分成训练集和验证集，其中训练集对标签0、1和2分别进行5倍、5倍和15倍数据增强。...139例，对图像进行缩放固定到320x320x16大小，并采用均值为0，方差为1进行归一化，将数据划分成训练集（129例）和验证集（10例），其中训练集进行5倍数据增强。
相比之下，基于MLLM的方法提供了一个更灵活和泛化的框架，在预训练阶段融合了多个数据模态的多样化开放世界知识 。...作者实现了旋转位置嵌入（RoPE）并应用一个缩放因子2，将原始上下文长度从4096扩展到8192个 Token 。 输入视频和模型设置。在作者的方法中，作者统一地将每个视频样本到N=100帧。...由于硬件限制，作者将视觉 Token 序列长度 设置为 3680 或 7200，分别对应模型大小为 7B 和 34B。为了在控制 Token 冗余的同时优化特征表示，作者使用 动态调整合并比例。...此外，作者将头数 设置为 16，与 CLIP-VIT/L 相匹配。根据 Wu [31] 和 Xu 等人 [35] 的研究，作者在第一轮固定初始合并比例 ，以确保在整个序列上实现最佳性能。...如图6所示，所提出的方法在保持目标的动作的同时，竭力防止原始空间信息的破坏。作者将常数合并比例r=288设置为方便与池化方法进行比较，而r是DyTo中的动态整数值，其值会根据聚类的数量而变化。
第二类是判别式（discrimination）模型，将目标追踪看作是一个二元分类问题，同时提取目标和背景信息（图像特征）来训练分类器，将目标从图像序列背景中分离出来（目标区域为正样本，背景区域为负样本）...在追踪的过程中保持单独的网络，这两种更新的执行依赖于物体外观变化的速度。为了预测每一帧目标的状态，在前一帧物体周围提取 N 个模板，然后根据网络得到他们的得分，即：正样本得分以及负样本得分。...将最大分数相对于分数图中心的位置乘以网络中设定的步长，可以得到目标在帧与帧之间的位移。通过组装小批量的缩放图像，在单个前向通道中搜索多个标度。...将分数图的损失定义为个体损失的平均值： 对于得分图的每个位置u ∈ D，都要求有一个真实的标签y[u]∈{+1,−1}，利用随机梯度下降法（SGD）求解卷积神经网络θ的参数： 通过抽取以目标为中心的样本和搜索图像...相反，我们将追踪分数分配给从追踪模拟结果中获得的奖励。在其他工作中，如果在无标签序列中追踪模拟的结果在有标签的帧上被评价为成功，那么无标签帧的追踪分数由z_t,l = +1给出。
例如，我们使用PC-Annotate为提出的数据集的配准点云标记130万个点云。下面，我们将根据图2所示的GUI划分对该工具进行讨论。...标注功能区 GUI的这一部分提供核心标注功能，即数据加载、标签选择和保存标签，启动该工具后，将生成一个原始/配准的点云，ply格式或3D点云及标签文本文件（如果之前已标记）可以在“加载”按钮的帮助下加载...点云配准是一种广泛使用的操作，可以帮助同时标注多个点云帧。然而，在现有的标签工具中，这一功能通常被忽略。在PC Annotate中，可以在注释之前注册多个点云。在许多情况下，这会显著提高注释效率。...图6，收集的数据大小约为50 GB。数据被组织成未标记和标记的3D点云 如图7所示，未标记的数据在中提供，PCAP文件格式，这是所用驱逐激光雷达传感器的直接输出格式。...从记录的图像中提取原始帧，使用Outster Studio软件以Ply和Excel文件的形式提供PCAP文件，带标签的三维点云数据由注册点云或原始点云组成。
作者通过将27个展现GBC的美国视频样本添加到公开可用的GBUSV数据集中来建立该数据集。该数据集将向社区开放使用。...尽管在US帧中的视角可能变化得非常快，但根据作者对数据的观察，帧与帧之间，当距离相当于步长为 4 的时候，其变化是不显著的。...每一帧的大小为 3\times H\times W ， H 和 W 分别代表帧的高度和宽度，每个帧有三个通道（RGB）。作者将这些子采样帧进一步划分为视频片段——每个片段包含 16 帧。...作者从视频中心裁剪帧以保护患者隐私和标注。处理后的帧大小为360x480像素。图3展示了数据集中的样本序列。 标注。 GBUSV中的视频标签已提供。对于作者的其他视频，作者依赖于活检报告进行标注。...作者设置了批次大小为16，并在GBCU数据集上训练了60个周期。 Appendix C Visualization 图S2和图S3展示了所提出的FocusMAE方法在附加数据样本上的注意力可视化。
扫描：将二维变换量化数据重新组织成一维的数据序列。熵编码：根据待编码数据的概率特性减少编码冗余。预测如果一段1分钟的视频，有十几秒画面是不动的，或者，有80%的图像面积，整个过程都是不变（不动）的。...要在编码块大小和附信息（MV，Mode）编码比特数之间权衡，小的编码块大小会有更好的预测但有更多的附信息比特数。帧内预测I帧图像的每个宏块都采用帧内（Intra）预测编码模式。...仅仅是对信号的离散和量化，常采用对数量化。DPCM：differential pulse code modulation，差分脉冲编码，只对样本之间的差异进行编码。前一个或多个样本用来预测当前样本值。...用来做预测的样本越多，预测值越精确。真实值和预测值之间的差值叫残差，是编码的对象。...将各路数字编码信号送到多路复用器，最后输出子带编码数据流。对不同的子带可以根据人耳感知模型，采用不同量化方式以及对子带分配不同的比特数。transform coding：DCT编码。
OFDM 头部采用 BPSK，OFDM 有效载荷采用 QPSK 8）Tagged Stream Mux Tagged Stream Mux： 将多个带有标签的数据流（Tagged Stream）合并成一个数据流...头部（Header）： 头部是帧的开头部分，通常包含了一些元数据和控制信息，用于管理和识别帧的类型、长度、版本等信息。...它输出一个信号，该信号具有与灵敏度和输入幅度成比例的瞬时相位增加。...以产生与同步块的频率误差成比例的信号 3）Delay Delay： 将输入延迟一定数量的样本，正延迟在流的开头插入零个项目 4）Header/Payload Demux Header/Payload...Demux： 将数据流中的头部和负载分开。
生成数据 ? 第一步是解压我们的数据集，然后是针对视频进行抽帧，这里我们的策略是从0到中间位置「随机选取起始帧」，每隔2帧进行帧的抽取。...这里我们使用的是cv2库里的VideoCapture函数，参数是视频位置，返回一个视频流对象，然后我们调用set方法获取指定视频帧，最后以 「视频文件名_标签_帧数」的格式保存截图文件。...并且由于样本极度不平均（真:假=4:1)，我加入了一个下采样，进行样本平衡，使得真假视频比例维持在1比1，具体代码位于SaveFrameImage.py。 ?...5.2 数据生成器 我们通过文件名，将文件夹的人脸帧，按照帧位置进行排序 ?...然后装进10x3x224x224的nparray当中 同理把标签装进nparray当中，大小为1 最后将人脸图片以及标签添加至列表，组合成一个batch，通过yield关键字转化成生成器，减少内存占用
使用单个GPU进行培训： 我们使用多个GPU训练我们的模型。为方便起见，我们为单GPU用户提供了一些样本培训脚本（XXX_g1.sh），分辨率高达1024 x 512。...使用您自己的数据集进行培训 如果您的输入是标签贴图，请生成标签贴图，这些贴图是单通道，其像素值对应于对象标签（即0,1，...，N-1，其中N是标签的数量）。这是因为我们需要从标签贴图生成单热矢量。...我们将发生器和鉴别器分成不同的GPU，因为在处理高分辨率时，即使一帧也不适合GPU。如果数字设置为-1，则没有分离，并且所有GPU都用于生成器和鉴别器（仅适用于低分辨率图像）。...n_scales_spatial：空间域中的比例数。我们从最粗规模一直到最精细的规模进行训练。默认值为3。 n_scales_temporal：时间鉴别器的标度数。最精细的比例采用原始帧速率的顺序。...较粗略的比例在将帧n_frames_D馈送到鉴别器之前将帧子抽样一个因子。例如，如果n_frames_D = 3和n_scales_temporal = 3，则鉴别器有效地看到27帧。默认值为3。
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。...作者提供了广泛的消融研究，关于如何选择高质量标题的设计选择，包括多个图像标题生成器，使用多标题 Query 评分的时间池化，以及结合多个数据集。代码和模型将公开可用。...鉴于这些噪声帧级字幕（来自多个图像字幕生成器），作者根据它们的CLIPScore [25]对它们进行排序，以选择高质量的字幕。...这两个编码器都是基于Transformer的[69]，操作嵌入维数为 d=512 。 作者将帧大小调整为224×224分辨率后输入到模型中。...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。
HTTP/2为了更方便进行一些性能优化，将所有的传输信息分割为更小的消息和帧，并对它们采用二进制格式编码。...每个数据流都有一个唯一的标识符和可选的优先级信息，用于承载双向消息。每条消息都是一条逻辑 HTTP 消息（例如请求或响应），包含一个或多个帧。...[帧、消息和流关系] 帧类型 根据帧的作用可以将帧分为以下几个类型： DATA：用于传输HTTP消息体； HEADERS：用于传输首部字段； SETTINGS：用于约定客户端和服务端的配置数据。...请求优先级 HTTP/2中每个数据流都可以有一个关联的权重和依赖关系（根据帧类型为PRIORITY标识），这个可以标识资源优先级，服务器可以根据这个决定资源分配（不是强制），可以向每个数据流分配一个介于...[权重和依赖关系] 上图中流A和B没有依赖关系，权重分别为12和4，则A和B获取资源的比例为3/4、1/4；C依赖于D，则D需要等待C后分配资源。
将车辆分为三种规模:小型(0-50像素)、中型(50-150像素)和大型(大于150像素)。遮挡比我们使用车辆包围框被遮挡的比例来定义遮挡的程度。 遮挡程度分为三类: 无遮挡、部分遮挡和重遮挡。...数据集被分割为7940个car和7482个背景训练样本，4396个 car 和4211个背景测试样本。每个示例持续100毫秒。 7....标签为：汽车、卡车、行人；第二个数据集与前者大体上相似，除了增加交通信号灯的标注内容，数据集数量上也增加到15,000帧，标注方式完全采用人工。...在我们看来，影响车辆后部外观的一个重要特征是车辆相对于摄像机的位置。因此，数据库根据姿态将图像划分为四个不同的区域:镜头前的中/近距离，左侧的中/近距离，右侧的近/中距离，以及远距离。...3）STSD，超过20 000张带有20％标签的图像，包含3488个交通标志。 4）LISA，超过6610帧上的7855条标注。
为了减轻背景干扰，提出了一种对成本敏感的损失，以排除噪声样本进行网络训练。 在无监督学习期间，从训练序列中构造多个训练对。...训练数据 选择广泛使用的ILSVRC 2015 ，以与现有的监督跟踪器进行合理比较。在数据预处理步骤中，现有的监督方法要求每帧都有真实的标签。...补丁的大小是整个图像的一半，并作为网络输入进一步调整为125×125，如图4所示。从视频的连续10帧中随机选择三个裁剪的补丁。将三个补丁之一设置为模板，将其余补丁设置为搜索补丁。...1595646728(1).png 图4 训练样本生成的说明。 所提出的方法只是将未标记视频的中心区域裁剪并调整大小，作为训练补丁。...Siamese RPN还使用了来自YouTube-BB数据集的更多带标签的训练视频。与现有方法相比，本文的UDT +跟踪器不需要数据标签或现成的深层模型，同时仍可实现相当的性能和效率。
论文二：《S4L: Self-Supervised Semi-Supervised Learning》 自监督和半监督学习（大量数据没有标签，少量数据有标签）也可以进行结合，对于无标记的数据进行自监督学习...对于标记数据来说，模型会同时预测旋转角度和标签，对于无标签数据来说，只会预测其旋转角度，预测旋转角度”可以替换成任何其它无监督task（作者提出了两个算法，一个是 S^4L-Rotation，即无监督损失是旋转预测任务...而样本间其实也是具有很多约束关系的，比如视频相邻帧的相似性、物体多个视觉的视频帧。...对于同一个物体的拍摄是可能存在多个视角（multi-view），对于多个视角中的同一帧，可以认为特征是相似的，对于不同帧可以认为是不相似的。...本文探讨的简单思想是训练一个表示学习函数，即编码器，以最大化其输入和输出之间的互信息（MI）。作者以一种类似于对抗自动编码器的方式，将MI最大化和先验匹配结合起来，根据期望的统计特性约束表示。
在一个 TCP 连接上，我们可以向对方不断发送帧，每帧的 stream identifier 的标明这一帧属于哪个流，然后在对方接收时，根据 stream identifier 拼接每个流的所有帧组成一整块数据...我们可以把每个请求或者响应都当作一个流，那么多个请求变成多个流，这不同流的数据被分成多个帧，在一个连接中交错地发送给对方，这就是 http2 中的多路复用。 ?...它会将所有传输的信息分割为粒度更小的帧，首部信息则被封装到Headers帧，body则封装到Data帧里面。每个帧都以固定的9字节首部开始，里面会至少标明其所属的流。一个流则是一个请求或者响应。...共享相同父级的流应该按其权重比例分配资源。例如对于上图流A和流B，他们都是根流，A的权重为12，B的权重为4，则A应该接收到资源的比例为12/16=3/4。B接收到资源的比例为1/4。...例如，页面 中的 标签将以 High 优先级（比优先级为 Highest 的 CSS 低）在 Chrome 中加载；但是，如果该标签具有异步属性（也就是说它能以异步方式加载和运行
当视频有变长码率时，FFmpeg打印的tbr为多个码率的均值，看着像音频流。...GOP 越长，B 帧所占比例更高，编码的率失真性能越高。 ?...P frame: 前向预测编码帧 又称predictive-frame，通过充分将低于图像序列中前面已编码帧的时间冗余信息来压缩传输数据量的编码图像，也叫预测帧； B frame: 双向预测内插编码帧...首先存储低有效字节，表示样本幅度的位放在i的高有效位上，剩下的位置为0，这样8位和16位的PCM波形样本的数据格式如下所示。...样本大小 数据格式 最小值 最大值 8位PCM unsigned int 0 225 16位PCM int -32767 32767 音频文件格式 专指存放音频数据的文件的格式。
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