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    面向未来的测试框架 -- AVA

    整个2016年前端圈还是一如既往的长江后浪推前浪,其中测试框架也不例外,mocha跟jasmine已经不是当前前端最火的测试框架了,而是一个面向未来的测试框架:AVA 看一个框架首先看这个框架介绍文档的第一句话 从AVA github 的 README 第一句看出,AVA自己定义跟其他测试框架的最大区别多线程,包括 同步跑测试 不同文件多线程同时跑 每个测试在单独的线程单独跑要求每个测试必须是单独的,不依赖外部变量的 另外,介绍文档中还给出了AVA的其他优势,其中有几点我觉得比较好: 快,AVA多线程的优势让AVA比其他测试框架快很多,官方文档说一个Pageres从Mocha迁到AVA,测试耗时从31s 减少到 11s

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    AVA:Netflix的剧照个性化甄选平台

    AVA AVA是一个工具和算法的集合,旨在从我们服务的视频中提取高质量的图像。平均一个电视节目(约10集)包含近900万个总帧数。 由AVA提供的备选图像 从源视频到编辑备选图像的高级阶段 帧注解 作为我们自动化流水线的一部分,我们在视频的每个帧中都处理和注释不同的变量,以便最好地得出帧的内容,并理解该帧对于故事是否重要。 我们在AVA中引入的一些视觉启发式变量为一个标题提供了不同的图像集,包括摄影机镜头类型(远景vs中景)、视觉相似性(三分法则,亮度,对比度)、颜色(最突出的颜色)和显著图(识别负面空间和复杂度)。 AVA的镜头检测分集的例子; (左)中景,(中心)特写,(右)极端特写。 成人图像过滤器 考虑到内容敏感度和受众成熟度等原因,我们还需要确保排除了包含有害或令人反感元素的帧。 AVA是一个工具和算法的集合,它结合电影制作和照片编辑的核心原则,封装了计算机视觉的关键交叉点。

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    何恺明等最新突破:视频识别快慢结合,取得人体动作AVA数据集最佳水平

    AVA 动作检测数据集上,同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。 图中该样本来自 AVA 数据集。 AVA 数据集的动作检测 对于视频动作检测,作者采用 AVA 数据集,其中包含有 211k 个训练数据和 57k 个验证数据,共涵盖 60 种动作类别。 实验结果得到 60 个类别的平均精度 mAP 值,SlowFast 网络与 AVA 数据集上当前最佳模型之间的性能对比,以及 AVA 数据集动作检测结果的可视化过程,详细结果如下图 6,图 7,图 8 图7 AVA 数据集上最佳模型与 SlowFast 网络的性能对比。其中,++ 表示在测试过程引入了诸如水平翻转的图像增强操作。 ? 图8 可视化 AVA 数据集的动作检测结果。

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    资源 | 谷歌发布人类动作识别数据集AVA,精确标注多人动作

    你可以点击 https://research.google.com/ava/ 查看 AVA 数据集并下载标注。论文地址:https://arxiv.org/abs/1705.08421。 我们对执行动作的所有人进行了全部标注,因此 AVA 的标签频率遵循长尾分布,如下图所示。 ? AVA 的原子动作标签分布。x 轴所示标签只是词汇表的一部分。 下图显示 AVA 中共现频率最高的动作对及其共现得分。我们确定的期望模式有:人们边唱歌边弹奏乐器、拥吻等。 ? AVA 中共现频率最高的动作对。 我们将持续扩展和改进 AVA,并且很乐意获取社区反馈以帮助我们校正未来方向。加入 AVA 用户邮件列表(https://groups.google.com/forum/#! forum/ava-dataset-users)即可获取 AVA 数据集更新。 ?

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    谷歌新发布了一个精确标注动作的数据集,堪称ImageNet视频版

    为了确保标签对于动作的穷尽性,我们给AVA的所有标签打上了较多的分类,我们将其总结如下: ? 图:AVA动作标签分类:x轴上显示的标签仅仅罗列了我们词汇表中的部分 通过AVA,我们得到了一些有趣的统计数据,这是之前任何数据集中都没有体现出来的。 图:AVA中同时出现最多的“动作组合” (吹黑管的小编哭晕,永远不能一边唱歌一边演奏呢) 为了验证AVA数据集中人类动作识别系统的有效性,我们在AVA上实现了一个已有的深度学习基准模型,这个模型在一个小得多的 由于比例、背景、摄影角度的原因,这个模型在AVA上的表现属于中等水平(18.4%mAP)。这表明,在未来几年中,AVA都将对开发和验证新的动作识别算法非常有用。 我们希望AVA的发布能推动动作识别的进步,并为多人同时执行复杂动作标签之上的建模提供机会。我们会持续扩大和改进AVA,并且非常希望得到你们的反馈。

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    何恺明等最新突破:视频识别快慢结合,取得人体动作AVA数据集最佳水平

    AVA 动作检测数据集上,同样实现了 28.3 mAP 的最佳水准。 图中该样本来自 AVA 数据集。 ▌AVA 数据集的动作检测 对于视频动作检测,作者采用 AVA 数据集,其中包含有 211k 个训练数据和 57k 个验证数据,共涵盖 60 种动作类别。 实验结果得到 60 个类别的平均精度 mAP 值,SlowFast 网络与 AVA 数据集上当前最佳模型之间的性能对比,以及 AVA 数据集动作检测结果的可视化过程,详细结果如下图 6,图 7,图 8 图7 AVA 数据集上最佳模型与 SlowFast 网络的性能对比。其中,++ 表示在测试过程引入了诸如水平翻转的图像增强操作。 ? 图8 可视化 AVA 数据集的动作检测结果。

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    谷歌发布 AVA 数据库:5 万个精细标注视频片段,助力识别人类动作

    AVA 网站截图 与其他动作标签数据集相比,AVA 具有以下主要特点: 基于人的标签:每个动作标签都与人相关联,而不是与整段视频或剪辑关联。 AVA 的原子动作标签频次分布图(x 轴所示标签只是词汇表的一部分) 由于 AVA 的独特设计,我们可以从中能够得出一些有趣的统计信息,而这些信息从其他现有数据集中是统计不出来的。 AVA 中统计得出共现频率分值最高的动作对 为了评估 AVA 数据集在人类行为识别系统中的有效性,谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型,该模型在较小的 JHMDB 数据集上获得了很好的绩效。 由于视频变焦、背景杂乱、摄影角度和外貌变化等问题,该模型实现了较为不错的表现,正确识别 AVA 中动作的平均准确率达到 18.4%,这表明 AVA 数据集可用于开发和评估新的动作识别架构和算法。 谷歌将继续扩充和改进 AVA,并渴望听取来自社区的反馈,帮助校正 AVA 数据集未来的发展方向。

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    动态 | 谷歌发布AVA数据库:5万个精细标注视频片段,助力识别人类动作

    AVA网站截图 与其他动作标签数据集相比,AVA具有以下主要特点: 基于人的标签:每个动作标签都与人相关联,而不是与整段视频或剪辑关联。 AVA的原子动作标签频次分布图(x 轴所示标签只是词汇表的一部分) 由于AVA的独特设计,我们可以从中能够得出一些有趣的统计信息,而这些信息从其他现有数据集中是统计不出来的。 AVA中统计得出共现频率分值最高的动作对 为了评估AVA数据集在人类行为识别系统中的有效性,谷歌设计了一个现有的基线深度学习模型,该模型在较小的JHMDB数据集上获得了很好的绩效。 由于视频变焦、背景杂乱、摄影角度和外貌变化等问题,该模型实现了较为不错的表现,正确识别AVA中动作的平均准确率达到18.4%,这表明AVA数据集可用于开发和评估新的动作识别架构和算法。 谷歌将继续扩充和改进AVA,并渴望听取来自社区的反馈,帮助校正AVA数据集未来的发展方向。请加入AVA Mail List(https://groups.google.com/forum/#!

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