言归正传,上周更新了 cim 第一版:为自己搭建一个分布式的 IM 系统。没想到反响热烈,最高时上了 GitHubTrendingJava 版块的首位,一天收到了 300+ 的 star。
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~
【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。
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。
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。
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。
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。
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。
本文是狼叔在 2 月 16 日在掘金直播《学习指北:Node.js 2022 全解析》的 Reaction,狼叔的直播干货很多,本文尽量保证原内容的同时,额外加入了一些相关资料和链接,方便你学习。
“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。
Java ava EE(J2EE)快速开发框架,基于主流技术(Springboot、Spring MVC、MyBatis、Bootstrap、ACE),是XJJ框架的springboot版本。系统的代码生动生成、极简权限框架、通用service和dao设计、后台页面设计及封装的xjj_bootstrap-tab框架。
灵长类动物的视网膜神经节细胞能从感光器接收视觉信息,然后再传递到大脑,但值得注意的是,并不是所有的眼部细胞都具备这种精密的能力,科学家通过测试发现,80%的细胞只能在低频率下工作并识别出细微的细节,剩下的20%才能对快速的变化做出反应。
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
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
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
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
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
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。
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:
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。
咋一看,传递给方法的参数是一个空的对象引用,因此,初看起来,该程序好像应该调用参数类型为Object 的重载版本,
文章目录 linux 服务器上操作 安装samba 修改配置文件 只有root用户 linux 服务器上操作 安装samba 1.rpm -qa|grep samba 如果没有安装samba,什么都不显示 如果已经安装了samba,会显示安装的包信息 安装 $ sudo yum install samba 修改配置文件 $ sudo vim /etc/samba/smb.conf 在文件末尾添加 [share] path = /home/nai/yanel # 链接路径
在BS报表系统中,需要对报表进行打印,点击打印按钮无任何反应,之前都好好的,为何突然不行啦?通过打开Java控制台查看,发现出现如下错误ava.security.AccessControlException:access denied (java.net.SocketPermission..异常日志:
TL;DR——什么是好的单元测试? 其实我是个标题党,单元测试根本没有“艺术”可言。 好的单元测试来自于好的代码,如果说有艺术,那也是代码的艺术。 注:以下“测试”一词,如非特指均为单元测试。 单元
【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
在日常的功能开发中,我们的代码测试都依赖于自己或者QA进行测试。这些操作不仅费时费力,而且还依赖开发者自身的驱动。在开发一些第三方依赖的库时,我们也没有办法给第三方提供完整的代码质量报告。
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。
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。
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:
之前分享过一个自动生成项目目录结构的组件:给README.md自述文件快速生成项目目录结构
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。
本文仓库 https://github.com/lxchuan12/read-pkg-analysis.git,[1]
文件包含漏洞是代码注入的一种。其原理就是注入一段用户能控制的脚本或代码,并让服务器端执行,代码注入的典型代表就是文件包含File inclusion。文件包含可能会出现在jsp、php、asp等语言中。服务器通过函数去包含任意文件时,由于要包含的这个文件来源过滤不严,从而可以去包含一个恶意文件,而我们可以构造这个恶意文件来达到邪恶的目的。常见的文件包含的函数如下 PHP:include() 、include_once()、require()、require_once()、fopen()、readfile() JSP/Servlet:ava.io.file()、java.io.filereader() ASP:include file、include virtual
在/themes/next/layout/路径下,新建一个文件links.swig,其内容为以下代码:
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。
加了限制之后,我们只能传入字符串了,这样做的话我们就可以使我们的输入有更多的便捷了
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… …
Java当前日期/时间Java将字符串转换为日期Java当前工作目录Java正则表达式Java立方体编译并执行Java Online
JSON是数据交换的标准格式,它受JavaScript启发。通常,JSON是字符串或文本格式。JSON代表Ĵ AVA 小号 CRIPT ö bject Ñ浮选。
不知道你有没有这种困惑,虽然刷了很多算法题,当我去面试的时候,面试官让你手写一个算法,可能你对此算法很熟悉,知道实现思路,但是总是不知道该在什么地方写,而且很多边界条件想不全面,一紧张,代码写的乱七八糟。如果遇到没有做过的算法题,思路也不知道从何寻找,那么这篇文章就主要为你解决这几个问题。
思路:先用递归创建一颗二叉树,作为输入;然后对这课二查树进行递归遍历,递归中每遍历一个节点,下次递归的和为sum-data;并用一个数组记录遍历过的路径,当存在sum时,输出数组中的路径。
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,请重建出该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
在 windows 系统中,有一个 CMD 指令可以生成目录树,该条指令是 "tree" 。
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
tree以树状格式列出目录的内容。 这是一个非常简洁实用的程序,您可以在命令行中使用它来查看文件系统的结构。
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