选自Google Research 机器之心编译 参与：路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题，但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据，今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA，希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破，但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
AI科技评论按：在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上，我们已经取得了令人振奋的突破，但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说，视频中人的行为更难被明确定义，而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集，比如UCF101、ActivityNet和DeepMind Kinetics，采用基于图像分类的标签方案，为数据
在计算机视觉研究中，识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中，都会用到这项至关重要的技术。 尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上，我们已经取得了令人振奋的突破，但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说，视频中人的行为更难被明确定义，而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集，比如 UCF101、ActivityNet 和 DeepMind Kinetics，采用基于图像分类的标签方案，为数据集中的每
作者： Chunhui Gu & David Ross 编译：魏子敏，龙牧雪，谭婧 就在昨天，谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA（A Finely Labeled Video Dataset for Human Action Understanding ），为视频动作识别这一图像识别中的重大课题提供了新的“原材料”。这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下，多人执行不同操作的标注空白。 以下为google blog原文，大数据文摘对其进行了编译： 在计算机视觉领域，教会机器在视
3月14日总是很“热闹”，这一天是白色情人节，而且这一天跟科技圈有一些特别的缘分。首先，3.14是圆周率节，然后，这一天我们要纪念两位人类科学史上的重量级大佬：
随着大数据的发展，人们越来越多地使用数据分析来解决问题。为了提高数据分析的效率，各种先进的数据可视化工具应需而生，可以直接根据指定的数据源，生成炫酷又直观的图表。
人工智能将在未来网络如何切片、支持多种用途(包括物联网和私有5G网络)方面发挥重要作用。
大家好，我是永强，就是老李之前经常给你们说的区块链大神、大学肄业却依然大公司iOS主程一波儿流、只生活在老李口中尚未真实露面的混工资高手、老王的左膀右臂 ——— 赵永强。我和尼古拉斯赵四之间并没有什么强关联，我只是单方面认识他而已。
篇文中我们已经好像大概似乎看起来貌似搞定了ECB、CBC、CFB、OFB、CTR这五个英文单词缩写代表啥意义了，也弄清楚了aes-128-ecb中的128是啥意思了，好像还接触了一下填充的概念，最后就差那个iv向量到现在还没搞明白是个什么鬼玩意了… …
在深度学习领域，我们可以检索到各种各样的入门课程，但真正能让人「入门」的可能没有几个。
李杉 编译自 FastCompany 量子位 报道 | 公众号 QbitAI VSCO凭借带有浓浓胶片风的滤镜，圈了不少粉，但别忘了，它是个图像分享应用：它的功能除了“创造”之外，还有“发现”和“连接
本文介绍了面向未来的测试框架 AVA，它具有多线程、快速、配置简单、支持 Promise、Generator 和 Async 语法等优点。与其他测试框架相比，AVA 在性能方面表现突出，并提供了更丰富的配置选项。同时，AVA 的设计使得测试用例更加简洁和独立，能够很好地支持现代 JavaScript 特性。
看一个框架首先看这个框架介绍文档的第一句话，从中可以看出作者对这个这个框架的定位：
最近将内部测试框架的底层库从mocha迁移到了AVA，迁移的原因之一是因为AVA提供了更好的流程控制。
这文描述了通过 Babel 生成 npm 包的最小设置。你可以在 GitHub 中看到 re-template-tag 中的设置。
【新智元导读】教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，谷歌最新发布一个电影片段数据集AVA，旨在教机器理解人的活动。 该数据集以人类为中心进行标注，包含80类动作的 57600 个视频片段，有助于人类行为识别系统的研究 数据集地址：https://research.google.com/ava/ 论文：https://arxiv.org/abs/1705.08421 教机器理解视频中的人的行为是计算机视觉中的一个基本研究问题，对个人视频搜索和发现、运动分析和手势界面等应用十分重要。尽管在
“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
大家好，这是专栏《计算摄影》的第二篇文章，这一个专栏来自于计算机科学与摄影艺术的交叉学科。今天我们讨论的问题是图像美学评估问题。
作为一个前端工程师，经常会遇见转换成数组的需求，被转换的对象有可能是String、Set()、null、Map()、undefined、或者是数组本身。我们最经常的做法就是写一个arrify函数帮我去进行转换。久而久之因为经常会做不同的项目中遇到同样的需求所以我们通常会把他封装成一个npm包发布出去，方便于代码的重复应用，和引用。
QUnit 是一个轻量级的 JavaScript 测试框架，可以方便的在浏览器和 Node.js 环境中运行。QUnit 的语法简单易懂，提供了强大的断言库和多种测试报告格式，适合对简单的 JavaScript 代码进行单元测试。
作者：Christoph Feichtenhofer、Haoqi Fan、Jitendra Malik、Kaiming He
到底 SlowFast 网络是怎样的设计、有什么特征、效果如何，下面就一起来看一下~
背景 去年我写过一篇文章：撰写合格的 REST API。当时 Juniper 裁掉了我们在德州的一支十多人的团队，那支团队有一半的人手在之前的半年里，主要的工作就是做一套 REST API。我接手这个工作时发现那些API写的比较业余，没有考虑几个基础的HTTP/1.1 RFC（2616，7232，5988等等）的实现，于是我花了些时间重写，然后写下了那篇文章。 站在今天的角度看，那时我做的系统也有不少问题，很多 API 之外的问题没有考虑： API 的使用文档。当时我的做法是把文档写在公司使用的协作系统 c
【导语】继图像领域之后，现在的 CV 领域，大家都在研究哪些内容？近日，Facebook AI 实验室的 Christoph Feichtenhofer、何恺明等人发表一篇论文，在视频识别领域提出了一种 SlowFast 网络，并且在没有预训练模型情况下，此网络在 Kinetics 数据集上取得79.0% 的准确率，是当前该数据集上的最佳表现。在 AVA 动作检测数据集上，同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。
根据我的经验，写一个模块或 CLI 工具前你所要做的第一件事就是设置一个开发环境。对这个步骤有人喜欢有人愁。但不管怎样，它可能总是花掉你很多时间，你得不停地调整你配置的方方面面。
TypeScript 是一种由微软开发的自由和开源的编程语言。它是 JavaScript 的一个超集，而且本质上向这个语言添加了可选的静态类型和基于类的面向对象编程。
就是 version 这一类里的一种图标，选择 npm 一栏填入包名，然后复制成 Markdown 内容，就会得到诸如：
随着微信等社交App的兴起，语音聊天成为很多App必备功能，大到将语音聊天作为主要功能的社交App，小到电商App的语音客服、店小二功能，语音聊天成为了必不可少的方式。
chage 命令是用来修改帐号和密码的有效期限，系统会根据改信息确定用户何时必须更改其密码。
谷歌希望通过开放这个数据库，进一步改进他们基于视频识别的机器视觉能力。 谷歌在机器视觉学习方面积累大量的数据以及技术，最近，他们推出了一个新的视频数据库，名称为“原子视觉行为（AVA）“，该数据可由一
这个技术是由何恺明等人提出的，主要用于视频识别的SlowFast网络，提出要分开处理空间结构和时间事件。该网络模型在视频动作分类及检测方面性能很强大，在没有使用任何预训练的情况下，在Kinetics数据集上实现了当前最好的性能水平，在AVA动作检测数据集上也实现了28.3mAP的当前最优异性能表现。
1、findall()在输入字符串中查找所有匹配内容，如果匹配成功，则返回match列表对象。
1、在正则表达式中，可以使用字符类，一个字符类定义一组字符。其中任何一个字符出现在输入字符串中，即匹配成功。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/152242.html原文链接：https://javaforall.cn
SlowFast 是一个新型视频识别方法，它可以模仿灵长类视觉中的视网膜神经运作原理，同时以慢速帧频和快速帧频提取视频中的有效信息，从而提高动作分类及动作识别效果。与其他方法相比，SlowFast 的整体计算复杂度更低，准确度更高。
我们很熟悉以REST实现的API，可以用任何能够发出http 请求的库或者工具来测试REST API。去年随着GraphQL在全球风靡，它也出现在了最近两期的ThoughtWorks技术雷达中，当我们面对新的GraphQL APi时，QA应如何应对？ 知彼知己，方能百战百胜，下面让我们首先来看看什么是GraphQL，它和传统的REST API又有什么不同？
在Netflix公司，无论是内容平台工程师团队，还是全球产品创意团队都知道，观众在寻找新的节目和电影观看时，封面插图扮演着非常重要的角色。我们可以透过封面插图，揭示故事的独特元素，而这些元素将我们的观众与不同的角色和故事线索联系起来。我们为此感到很自豪。随着我们的原创内容不断增多，我们的技术专家的任务是寻找新的方式来处理不多扩展的资源，并使我们的创意可以摆脱不断增长的令人厌烦的数字宣传需求。其中的一个方法是直接从我们的源视频中采集静态图像帧，以提供更加灵活的原始插图来源。
萌新要学习Selenium了，安装是个坑。还要下载相关配件，可以参考python 安装selenium环境（https://my.oschina.net/hyp3/blog/204347） 1、使用Firefox实例 from selenium import webdriver import time firefox = webdriver.Firefox() #初始化Firefox浏览器 url = 'https://www.zhihu.com' firefox.get(url) #调用get方法抓
https://mrvollger.github.io/StainedGlass/
本文将简单介绍 2 篇快手发表在 AAAI 2020 上的论文，其中一篇是关于图像美学评估，另一篇则是关于如何找出精彩片段中的目标集和聚焦点。
Oracle10g前，Oracle并不提供UNIX/Linux下的ODBC驱动，用的最为广泛的是UnixOdbc，UnixOdbc的配置不算复杂，但是如果不顺利的话也会遇到一些问题。
写技术文章其实是个很好的学习方式。首先你得自己摸清楚原理，然后才能尝试去表达出来。你写出来的东西，别人看了，给予你反馈，也是一个互相学习的过程。这不，前几天碰到一个读者提出的一个问题，让我发现了自己文章中的一个疏漏，下面就来说说这个问题。
一起来来看看JavaScript中一些新特性，本文将介绍它们的语法和相关链接，帮助读者及时了解它们的进度，我们将通过编写一个小型测试项目，展示如何快速上手使用这些新特性！
博雯 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 看图看片，对现在的AI来说早已不是什么难事。 不过让AI分析视频中的人类动作时，传统基于目标检测的方法会碰到一个挑战： 静态物体的模式与行为动作的模式有很大不同，现有系统效果很不理想。 现在，来自上海交大的卢策吾团队基于这一思路，将整个任务分为了两个阶段： 先将像素映射到一个“基元活动”组成的过度空间，然后再用可解释的逻辑规则对检测到的基元做推断。 △ 左：传统方法，右：新方法 新方法让AI真正看懂剧里的卷福手在举杯(hold)，右边的人在伸手掏东西(
2020年，随着三星、TCL、海信、创维、华为、小米等一众品牌陆续发布各自的电视新品，电视行业进入一个新的竞争周期。
检测并归类图像中的物体是最广为人知的一个计算机视觉任务，随着ImageNet数据集挑战 而更加流行。不过还有一个令人恼火的问题有待解决：视频理解。视频理解指的是对视频片段进行分析并进行解读。虽然有一些最新的进展，现代算法还远远达不到人类的理解层次。
很多人都想学习java编程技术，但是却不知道java学习需要具备什么技能，java本身就具备简单易学性和应用广泛性，下面一起看看java学习是需要具备什么技能。
AI科技评论按：Google的最新研究告诉我们，在摄影这种强主观判断的领域，机器也能像人一样审美，生成让摄影师都点赞的照片啦。具体是如何实现的，往下看吧！ AI科技评论将原文编译如下。 机器学习（ML
永强被吓坏了！因为永强看到了某个微信群有人指出我上篇打酱油附送的那篇文章《震惊！北京一男子竟然用swoole做了这种事！》太low了，不过这都是误会，一些都已经烟消云散了。
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