SAM-PT主要由四个步骤组成：为第一帧选择查询点；使用点跟踪器将选择的查询点传播到所有视频帧；使用SAM根据传播的点生成每帧的分割掩码；通过从预测的遮罩中采样查询点来重新初始化。 1....抽样技术包括： 随机采样是一种直观的方法，从地面真实遮罩中随机选择查询点。...点追踪重初始化 一旦prediction horizon中h=8帧，研究人员可以选择使用预测的遮罩对查询点进行重新初始化，并将该变体表示为SAM-PT-reinit；在达到8之前，使用最后一个预测遮罩对新点进行采样...在这个阶段，所有之前的点都会被丢弃，并用新的采样点来代替。...对新的点重复步骤1-4，直到视频中的所有帧都被处理完毕；重新初始化过程的作用是通过丢弃已经变得不可靠或被遮挡的点来提高跟踪的准确性，同时纳入视频中后来变得可见的物体分割的点。
采样后的振幅值并不是整数，且是随机变化的。还需要将这些随机变化的振幅值通过四舍五入的方法将其变换为能用二进制数列来表达的数值，这个过程就是量化，单位是bit（比特），如图4中采样和量化所示。...因此又设定了帧突发（Frame Bursting）的方法，可以解决此问题，第一个短帧使用载波延伸，一旦发送成功，则随后的短帧连续发送直到1500 Byte为止。...AAF是IEEE p1722a中定义的新的打包格式。它比AM824开销低，要求数据流中每个帧具有相同的大小和格式，并允许16bit、24bit和32bit的量化，以及每个帧的采样数量选择。...比如：48kHz采样32bit的立体声音频流，实际需要的带宽大约是3Mbps，采用Class A的传输间隔，1秒钟发送8000组数据（1÷8000=0.000125s=125μs），其中每组数据最多由80...还需要一个时钟同步机制，将网络中的所有设备同步到相同的时钟上，来提高AVB流量整形的精准度。
但是，随机过采样不会将新信息添加到数据集中，而是会复制一些小类记录。由于某些非预测性特征通过随机过采样得到重复和加重，最终可能出现过度拟合的情况，统计上不相关的因素突然出现影响。...随机过采样和欠采样 在SPSS Modeler中重新平衡数据的一个简单方法是使用Balance节点。该节点通过向少数类别分配大于1的因子来执行简单的随机过采样。...这个过程被重复多次，直到多数类的所有子集都被建模。最后，将所有创建的分类器组合起来，以产生最终的分类结果。 我们将使用SPSS Modeler向您展示此方法的实现。 ?...通过构建一个由所有少数人案例组成的子集和大多数类别的随机样本来开始这种方法，这个样本与少数人群体大小大致相同。...有可能有多种方式来做到这一点，在这里我们将只显示其中一个重复这个过程一次。您首先从主要类别案例中随机抽样。接下来，您使用自动分类器节点从附加子集构建初步模型。
首先对个数为n的样本集通过重采样（有放回的采样）进行分组，每组大小为n个，分成m组。这样相当于是m个大小为n的样本集。 2. 在所有属性上，分别对m个样本集进行分类模型训练。...首先对个数为n的样本集通过重采样（有放回的采样）进行分组，每组大小为n个，分成m组。这样相当于是m个大小为n的样本集。 2....对属性进行分组，属性的个数为t，在所有属性上无放回的随机选取k个属性（k重复m次，这样共选取m组，大小为k的特征集。 3....对数据集进行分组 在该分组过程中，输入是原始的数据集，输出为分好组的子数据集D_i，其中子数据集的长度是和原始数据集的长度相同，值得注意的是为了保持数据集大小的一致和数据的多样性，这里采用重采样，所以在每一个子数据集中...通过采样得到t组F_i，在对特征集进行分组的时候，是通过直接采样进行的，所以每个子特征集中的特征不会重复。
3.重复尝试：然后开始正式的筛选过程，这个过程包括以下几个循环重复的步骤：对于每次尝试，算法不会盲目地从库中随机挑分子来做实验，而是从每个分子的信念分布中随机选择一个可能表现较好的分子。...4.记录结果：记录下所有被测试分子的分数，这样就能知道哪些尝试最有可能产生好的分子。 5.判断结束：这个过程会一直进行，直到测试了足够多的分子，或者认为已经找到了足够好的不再需要继续搜索。...结果表明，所有的TS运行结果之间没有显著差异，这意味着TS方法的结果是稳定可靠的。 图 1 为了评估汤普森采样（TS）的可重复性，作者进行了两组不同的TS运行，每组10次，共20次。...在第一组中，每个试剂都与三个随机的伙伴试剂进行了采样。在第二组中，采样的伙伴试剂数量增加到了10个。根据上述研究的指导，每次TS运行使用了50,000次迭代，搜索了总库的0.05%。...在多次实验中，TS都能稳定地找到一个接近查询分子的分子集合，而随机方法则几乎没有识别出任何最相似的分子，显示出TS方法的可靠性和重复性。 图 3 作者也探讨了TS 的缺点。
传统优化算法 机器学习中模型性能的好坏往往与超参数(如batch size,filter size等)有密切的关系。最开始为了找到一个好的超参数，通常都是靠人工试错的方式找到"最优"超参数。...，然后重复迭代上述过程直到找到最终的一个最优超参数组合。...总共的预算,\(B=(s_{max}+1)R\) \(\eta\): 用于控制每次迭代后淘汰参数设置的比例 get_hyperparameter_configuration(n):采样得到n组不同的超参数设置...注意上述算法中对超参数设置采样使用的是均匀随机采样，所以有算法在此基础上结合贝叶斯进行采样，提出了BOHB:Practical Hyperparameter Optimization for Deep...Hyperband算法示例 文中给出了一个基于MNIST数据集的示例，并将迭代次数定义为预算(Budget),即一个epoch代表一个预算。
只用带边界框注释的数据集训练DeepLab-v2 ResNet (在另一个数据集:MSRA的子集进行训练, 弱监督数据集(pascal)的图像不会出现在该数据集中)....不重叠卷积, 每次卷积都是随机从作用域中随机选出个特征点. 得到卷积后的数据流大小依旧是....为了标注种子的邻居像素, 本文将语义分割网络最后输出的segmentation 特征图(概率值)作为指导, 使对应类别上具有高概率的(种子的邻居)像素点标记为和种子一样的类别(重复这过程,直到没有满足该约束的像素...分别为前景和后景设置阈值(简单地将所有类(除了背景)的阈值设为一样). 通过访问种子区(包括生长的像素)的八连通像素,按阈值判断是否纳入种子区. 循环执行,直到没有新像素纳入....不同采样率的ASPP能有效地捕捉多尺度信息 随着采样率的增加，滤波器的有效权重逐渐变小(如极端情况下空洞卷积只用到了中间那一个像素点), 于是将全局上下文信息(全局平均池化)也加入并行分支中. ?
从这些假设中，作者根据内部标准选择最佳基元h^∈H，并将其添加到当前基元集M中。然后基于M更新状态s并预测新的采样权重p以便采样和选择下一个基元。...如图3所示，这个过程被重复，直到所有的几何基元都被一一地找到。与Kluger工作不同的是，作者以端到端的方式与特征提取器fv联合学习采样权重预测器fw的参数。...在Kluger等人的工作中，每一步都预测一组采样权重p(Y|M)。理想情况下，这些权重应该突出Y中的单个结构并抑制其余结构。但是，一个场景中往往存在多个重要结构。...以M为条件，通过fw更新采样权重p并生成下一个立方体实例。多次重复这些步骤，直到所有立方体都被一一恢复。图3给出了算法的概述，图6更详细地描述了采样和拟合阶段。...与平均距离相比，AUC值受异常值的影响较小。此外，作者还对比了平均OA-L2以及常规L2距离的平均值。由于所提方法是基于随机采样的，因此计算了所有指标在五次运行中的均值和方差。
ROS 随机重复尾部类的样本，而 RUS 随机丢弃头部类的样本，以使类别平衡。然而，当类别极度不平衡时，ROS 倾向于过度拟合尾部类，而 RUS 倾向于降低头部类的性能。...具体来说，随着训练的进行，从一个类中采样的实例越多，该类的采样概率就越低。按照这个思路，DCL首先进行随机抽样来学习通用表示，然后根据课程策略采样更多的尾类实例来处理类别不平衡。...具体来说，FrameStack 在训练时会根据运行模型的性能动态调整不同类的采样率，使其可以从尾部类（通常运行性能较低）中采样更多的视频帧，从头类中采样更少的帧。...此外，五元组损失中的每个数据批次包含来自不同类别的相同数量的样本，用于类别重平衡。...3.6 ACE ally complementary experts (ACE) [16] 不是将样本划分为几个平衡的组，而是将样本划分为几个技能多样化的子集，其中一个子集包含所有类，一个包含中间类和尾部类
例如，当作者点击木材材料时，作者不希望只返回当前应用该材料的目标部分（比如一把椅子），也不希望返回属于该材料的语义实体或组（比如所有椅子）。相反，作者希望返回所有由特定类型木材制成的部分。...因此，作者 Proposal 利用SAM2在视频中跨帧的目标选择方面的近期进展[49]来应用于材料选择。通过在自定义制作的包含密集逐像素、逐帧标注的视频数据集上微调模型的部分结构来实现这一点。...因此，作者设计了一个以目标为中心的视频数据集，并通过随机采样目标、材料和环境贴图，将它们组合成包含一个到几个目标的简单场景进行标注。...总共采样25个点，并在每个颜色模式区域内按照颜色区域的比例进行分层采样。 根据采样的点击，作者计算出一组随机视角的材料相似性，如第3节所述，以获得每个点击的二元选择 Mask 。...作者重复这个过程，直到所有矩阵条目的值低于经验确定的阈值0.75，从而只保留真正不同的材料上的点击。作者在图10中展示了这种分割方法的结果。
1.1、欠采样 随机欠采样 随机欠采样是指随机从多数类样本中抽取一部分数据进行删除，随机欠采样有一个很大的缺点是未考虑样本的分布情况，而采样过程又具有很大的随机性，可能会误删多数类样本中一些重要的信息。...随机过采样 随机欠采样是指多次随机从少数类样本中有放回的抽取数据，采样数量大于原有的少数类样本数量，其中有一部分数据会出现重复，而重复数据的出现会增大方差造成模型的过拟合。...SMOTE 算法是利用特征空间中现存少数类样本之间的相似性来建立人工数据的，也可以认为SMOTE算法假设了在相距较近的少数类样本之间的样本仍然是少数类， 具体过程如下： 随机选择一个少数类样本，计算它到少数类样本集中所有样本的距离...根据样本不平衡比例设置一个采样比例以确定采样倍率n，对于每一个少数类样本x，从其k近邻中随机选择若干个样本 对于每一个随机选出的近邻，选择一个在[0,1]之间的随机数乘以随机近邻和x的特征向量的差，然后加上一个...SMOTE算法摒弃了随机过采样复制样本的做法，可以防止随机过采样易过拟合的问题，而这些多出来的样本本身不带有信息，而且SMOTE 算法对于每个原少数类样本产生相同数量的合成数据样本，这就使得类间发生重复的可能性加大
如:属于同一个视频帧的 RTP 包,将有相同的序列号。 不同媒体流的 RTP 时间戳可能以不同的速率增长。而且会有独立的随机偏移量。...因此参考时钟的时间戳就是数据的采样时间。(即:RTP 时间戳可用来实现不同媒体流的同步，NTP 时间戳解决了 RTP 时间戳有随机偏移量的问题。)参考时钟用于同步所有媒体的共同时间。...它们不是在每一个数据包中都被发送，而在发送速率更低的 RTCP 的 SR(发送者报告)中。...以确定存贮数据中的每个媒体下一帧或下一 个单元应该呈现的时间。此种情况下 RTP 时间戳反映了每一个单元应当回放的时间。真正的回放将由接收者决定。 （9）SSRC：32 比特，用以识别同步源。...CSRC 识别符由混合器插入，并列出所有贡献源的 SSRC 识别符。例如语音包，混合产生新包的所有源的 SSRC 标识符都被列出，以在接收端处正确指示参与者。
在每次迭代中，从所有活跃采样点的集合中随机选择一个。然后，在围绕所选采样点的环内随机生成一些数量的候选采样点（用空心黑点表示）。环从半径r延伸到2r，其中r是样本之间的最小允许距离。...网格尺寸r /√2确保每个单元可以包含至多一个采样点，并且仅需要检查固定数量的相邻单元。 如果候选采样点是可以接受的，它被添加作为一个新的采样点，然后随机选择一个新的活跃采样点。...最终所有的元素都被洗牌，算法终止。 如果Fisher–Yates是一个很好的算法，那么一个不好的算法是什么样的？ ▼这是一个—— //不要这么做！...因此，随机深度优先遍历分支，仅当当前路径是个死结时，进入迷宫的较早时的分支。要继续，它会回溯，直到它可以开始一个新的分支。这种蛇状的探索导致迷宫带有明显更少的分支和更长的蜿蜒通道。...然后，新的单元格被加入迷宫，启动随机游走（用红色标示）。继续随机游走，直到它重新连接到现有的迷宫（用白色标示）。然而，如果随机游走本身相交，则在随机游走继续之前擦除所得到的循环。
帧间帧可以是预测性的（P），其使用来自一个先前解码的图片的数据来对块进行时间预测，或者是双预测（B），其对来自多达两个先前解码图片的平均数据进行预测。...在对最后一个I帧进行随机访问的情况下，需要跳过编码顺序10-16中的所有后续B帧，因为它们依赖于之前的图片帧0-8。 图2 开放GOP编码结构 HEVC引入了不同的图片帧类型。...使用开放GOP所得到的比特率节省是基于在所有视频帧上取得相同的平均的PSNR值。然而，在封闭的GOP结构中，误差不是均匀分布在整个视频中，而是主要集中在随机接入切换点，即帧内图片周围。...在VVC中，分辨率不再是一个问题，因为引入了RPR技术，该技术指定了一组重采样滤波器，允许将高清图片升级到4K，以便可以参考。...然后，所有编码任务都被调度并分布在亚马逊网络服务、谷歌云平台或微软Azure云中运行的虚拟机集群上。将编码细分为许多小部分可以实现出色的并行性。
把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔。...将σ乘以一个比例系数k,等到一个新的平滑因子σ=k*σ，用它来平滑第1组第2层图像，结果图像作为第3层。 3....如此这般重复，最后得到L层图像，在同一组中，每一层图像的尺寸都是一样的，只是平滑系数不一样。它们对应的平滑系数分别为：0，σ，kσ，k^2σ,k^3σ……k^(L-2)σ。 4....在不同组内，后一组第一个图像是前一组倒数第三个图像的二分之一采样，图像大小是前一组的一半； 高斯金字塔图像效果如下，分别是第1组的4层和第2组的4层： 三、 尺度空间 图像的尺度空间解决的问题是如何对图像在所有尺度下描述的问题...DOG金字塔的第1组第1层是由高斯金字塔的第1组第2层减第1组第1层得到的。以此类推，逐组逐层生成每一个差分图像，所有差分图像构成差分金字塔。
实例分析与代码部署过程数据准备通常包含三元组 (head, relation, tail) 表示实体与关系的连接。我们将使用一个简单的、较小的知识图谱数据集进行训练。...接下来定义一个简单的模型，其中实体和关系的嵌入分别存储在可学习的张量中。...1 数据增广数据稀缺是低资源环境下的主要问题之一。通过数据增广技术，我们可以有效地扩展训练数据量，从而提高模型的泛化能力。三元组翻转：在知识图谱中，很多三元组可以反向生成。...例如，对于三元组(药物A, 治疗, 疾病B)，可以生成反向三元组(疾病B, 被治疗, 药物A)。添加噪声数据：在一定程度上，可以加入噪声数据进行训练，例如，随机替换三元组中的实体和关系。...（Graph Sampling）在大规模知识图谱中，完整加载所有实体和关系到内存中进行训练是不现实的，尤其是在内存和计算资源有限的低资源环境中。
研究人员提出了一种从色彩图像中提取单通道纹理表示的随机颜色偏移算法，以保留高频纹理，减少色彩和亮度的影响。 ? ? 整个GAN框架带有一个生成器G，以及两个判别器Ds和Dt。...输出特征图中的每个像素对应输入图像中的一个图像块（patch），用于判断图像块属于真正的动漫图像还是生成图像。...训练数据集方面，风景图像采集自新海诚、宫崎骏和细田守的动漫作品，人像图像则来自京都动画和PA Works。影片都被剪辑成帧并随机剪裁，大小为256×256。...另外，计算出的FID指标也显示，卡通表征有助于缩小真实世界照片和卡通图像之间的差距。 ? 再来看一组直观的对比。 ?...也有网友认为，颜艺、卖萌这类现实中不存在的画面，还是要靠动漫制作人员的创作。不过，这样的AI将来无疑能减轻动漫制作人员的工作量。
摄像机或物体的前后运动在多帧中产生不同尺度的重复patch，较大的patch可能比相邻帧中相应的较小的patch包含更详细的信息，这些额外的细节有助于增强重建质量。...此外，LR的小patch和大patch的进一步缩小版是相似的，因为a中的附加细节也被大尺度的下采样所衰减。...为了缓解这个问题，在假设和分布相似的情况下使用一个简单的随机方案，这在不显式搜索a的情况下改进了b。 具体说，首先随机选取A，然后下采样得到a和，这样可以生成大量的伪训练数据集。...自监督适应过程 首先利用预训练的VSR网络θ获得初始超分辨帧序列{}。然后从{}中随机选择一帧，并随机裁剪一个patch。然后将按随机比例因子缩小以生成伪标签和一个相应的伪LR。...03 实验 消融实验 将patch选取范围为单帧定义为低复发，将patch选取范围为视频定义为高复发，实验如下： 伪数据集制作中不同下采样因子的消融实验： 知识蒸馏的高效适应实验 有大约2100
结果:本文提出了一种新的基于图神经网络(GNN)的KG4SL模型，将知识图(KG)消息传递纳入到图神经网络预测中。...2.Introduction 复杂的生物系统不是由大量的基因独立作用而组成的，而是依赖于基因之间的相互作用，一种常见的抑制作用是合成致死，这是一个很有前途的癌症药物策略。...并且现有方法，支持向量机，随机森林(RFs)， SL2MF和GRSMF等等注入了一些基因组和蛋白质组数据来促进SL预测，这些研究的结果强调了整合额外信息的重要性。...在本研究中，作者为每个实体抽取固定数量的k个邻居来表征其局部结构，并重复该过程H跳(H >=1).特别地，如果一个节点的邻居数小于k，会被进行重复采样，即一个邻居可能会被多次采样。...2.模型分析 2.1参数敏感度分析 作者对KG4SL中的一些关键超参数进行了敏感性分析，包括邻居采样大小k和实体嵌入维数d，如图所示。 ? 首先，作者改变邻居k的样本数，观察模型的性能。
问题描述 假定有数据个数未知的数据流，要求随机其中的选择 个数据，且保证每个数据选中的概率相等。...证明 不失一般性，我们假设数据流共有n个数据。 当 时，所有数据直接保留，所以第 个数据进入蓄水池的概率为1。...当 时，其中某一个数据被选中且保留的概率，即在前 个数据、第 个数据、 个数据…一直到第 个数据到来时都被保留下来的概率： 符合题意。...：共有10个数，每次随机选择1个数，并重复100000次采样。...k = 1 # 数据流的数据个数 n = 10 cnt_dict = {i: 0 for i in range(n)} # 重复采样10万次，每次从0-9中随机选取一个数
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
