为了将视频中的事件解码为描述该事件的语句，这篇文章提出了一种双层LSTM方法，来学习如何表达视频帧序列。...图中表示语句的开头，表示句末的标签，表示该时间戳上输入为空。该模型可以同时学习视频帧的时序结构和生成语句的序列模型。...深度方法的两个分支 在跨媒体检索领域，常利用深度方法对不同模态的数据进行多层非线性特征提取，并将其映射到公共子空间，而后进行相似性度量。...而在相似性度量上，其存在两个分支： 1）从统计的角度出发，例如采用典型关联分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）方法来获取不同模态数据的匹配关联程度。...2）从数据语义的角度来进行不同模态数据的匹配，在此基础上，通过加入三元组的限制条件，来提高匹配精度。遵循的原则为：在最小化同一语义数据在不同模态之间距离的同时，最大化不同模态不同语义数据之间的距离。
本文的创新之处有三方面： (1) 开发了一种点 Level 的目标注册技术，该技术采用基于密度的相似性度量以实现2D-3D检测结果的高精度融合； (2) 开发了一套数据关联和轨迹管理技巧，利用基于顶点的相似性度量以及虚假警报拒绝和轨迹恢复机制生成可靠的双向目标轨迹...尽管在边界框内裁剪激光雷达点可能会花费更多的计算资源，但在离线设置下，通过多处理可以将多个数据帧的操作并行化以加快执行速度。...为了补充这两个指标，本文提出归一化中心距离（NCD）作为几何成本。具体而言，针对和提出的NCD相似性度量定义为： 其中表示欧氏距离，表示边界框的中心，表示边界框的顶点，和是由卡尔曼滤波器预测的值。...NCD度量在目标相似性评估中提供了两个主要优点：(1) 同时利用边界框的位置、大小和旋转；(2) 归一化的数值，便于与其他相似性（例如，外观嵌入之间的余弦相似性加权求和）结合使用。...这项工作将聚类条件定义为存在相等的边界框。在遍历边界框时，如果按顺序帧对边界框进行排序，"双指针"技术可以加速搜索。然后，轨迹形成为一个二分图，其中节点是轨迹ID，边表示两组轨迹之间存在相等的边界框。
在视角合成视频中，孔填充过程引起的时间不一致性会影响合成视频的感知质量。在该方法中，作者提取了连续帧之间的过度闪烁区域，并通过测量结构相似性来量化时间不一致性对它们的感知影响。...过度闪烁区域的结构相似性 为了量化时间不一致的感知效应，我们测量了时间相邻帧之间过度闪烁区域的结构相似性。为了保持合成视频的时间一致性，应尽量减少相应区域的结构不匹配。...为了测量属于过度闪烁区域的像素的结构相似度，采用了广泛使用的质量度量 SSIM（结构相似度）。设 表示过度闪烁区域中的一组像素。本文将时间相邻帧间过度闪烁区域的结构相似性表示为 CTI 指数。...第 t 帧的 CTI 指数可以写成： 其中 表示 中的像素数。 和 分别表示 和 中以 (x，y) 为中心的局部窗口，窗口大小为 11x11。...两个本地窗口 和 ，可以写为 image.png 时间池化 为了获得合成视频的最终 CTI 分数，需要对从帧中获得的所有 CTI 分数进行时间池化。本文采用了加权平均池化的方法。
在更深入地研究不同的距离测量之前，我们先要有一个关于它们如何工作以及如何选择合适的测量的大致概念。 距离度量用于计算给定问题空间中两个对象之间的差异，即数据集中的特征。...然后可以使用该距离来确定特征之间的相似性， 距离越小特征越相似。 对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。...7、汉明距离 汉明距离衡量两个二进制向量或字符串之间的差异。 对向量按元素进行比较，并对差异的数量进行平均。如果两个向量相同，得到的距离是0之间，如果两个向量完全不同，得到的距离是1。...8、杰卡德指数和距离 Jaccard Index Jaccard指数用于确定两个样本集之间的相似性。它反映了与整个数据集相比存在多少一对一匹配。...为什么我们需要一个为时间序列进行距离测量的度量呢？如果时间序列长度不同或失真，则上述面说到的其他距离测量无法确定良好的相似性。比如欧几里得距离计算每个时间步长的两个时间序列之间的距离。
这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在 k-NN、 UMAP、HDBSCAN 等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的更重要，以 k-NN 为例，它常被用于监督学习中。...注意，它们的大小并不重要，因为这是在方向上的度量。 ? 缺点：余弦相似度的一个主要缺点是没有考虑向量的大小，而只考虑它们的方向。以推荐系统为例，余弦相似度就没有考虑到不同用户之间评分尺度的差异。...它通常用于比较两个相同长度的二进制字符串。它还可以用于字符串，通过计算不同字符的数量来比较它们之间的相似程度。 缺点：当两个向量长度不相等时，汉明距离使用起来很麻烦。...用例：当数据集具有离散或二进制属性时，曼哈顿距离似乎工作得很好，因为它考虑了在这些属性的值中实际可以采用的路径。以欧式距离为例，它会在两个向量之间形成一条直线，但实际上这是不可能的。...雅卡尔指数（交并比）是用于比较样本集相似性与多样性的统计量。雅卡尔系数能够量度有限样本集合的相似度，其定义为两个集合交集大小与并集大小之间的比例。
余弦相似度的取值范围在 -1 到 1 之间，值越接近 1 表示两个向量越相似，越接近 -1 表示两个向量越不相似，接近 0 表示两个向量之间没有明显的相似性或差异。...Siamese网络的优点在于能够学习样本之间的相似性，并且对于训练数据中不平衡的类别分布也相对较为鲁棒。...SimGNN的核心思想是通过图神经网络的方式对图数据进行表示学习，然后通过学到的表示来计算节点之间的相似度。SimGNN步骤：图数据表示：将图数据表示为节点特征矩阵和邻接矩阵的组合形式。...03 总结在目标跟踪中，相似度计算是用来度量当前帧中的目标与跟踪器所预测的目标之间的相似程度。基于相似度的计算结果，可以用于确定当前帧中最可能的目标位置或更新跟踪器的状态。...结构相似性指数（SSIM）：综合考虑目标区域的亮度、对比度和结构相似性。基于直方图的相似度：通过计算目标区域的颜色直方图或梯度直方图之间的差异来度量相似度。
研究者采用 log-sum-exp 近似作为 Soft-maximum 算子去识别帧 - 词和词 - 帧对齐中的关键词和关键帧，以细粒度的交互方式实现重要信息抽取，累计得到片段 - 标题相似性。...研究者采用最优传输距离作为视频片段和标题之间的距离度量。...给定视频片段 - 文本标题间相似性矩阵 ，其中 表示片段与标题个数，最优传输目标为最大化整体对齐相似性，可天然处理时序异步或一对多（如 t3 与 v4,v5 对应）的复杂对齐情况。...在 YouCookII 数据集上，依据是否保留文本无关的视频片段，研究者测试了背景保留与背景移除两种场景。他们采用 Caption Average、DTW 与 OTAM 三种相似性度量准则。...，所提出的长视频学习方法能够以较低资源开销扩展到更广泛的视频数据中。
相信大家已经读过数据科学中 17 种相似性和相异性度量(上)，如果你还没有阅读，请戳这里。本篇将继续介绍数据科学中 17 种相似性和相异性度量，希望对你有所帮助。...⑪ 卡方距离 卡方距离通常用于计算机视觉中，同时进行纹理分析，以发现归一化直方图之间的（不同）相似性，称为“直方图匹配”。 直方图匹配。...高熵的类比相同。 另一方面，Kullback Leibler 散度本身不是距离度量，因为它不是对称的： 。 ⑬ 莱文斯坦距离 用于测量两个字符串之间相似性的度量。...例如，可以使用以下方法计算两条消息之间的汉明距离： 它看起来像分类数据上下文中的曼哈顿距离。 对于长度为 2 位的消息，此公式表示分隔两个给定二进制消息的边数。它最多可以等于二。...⑮ 杰卡德/谷本距离 用于衡量两组数据之间相似性的指标。有人可能会争辩说，为了衡量相似性，需要计算两个给定集合之间的交集的大小（基数、元素数）。
图 1 – 在带状序列的情况下，VMAF 和 MOS 之间缺乏相关性（来源：Netflix） 正如上一篇文章所预期的那样，我在2020年开始实验一些关于衡量带状的指标的PoC，第二年我验证了这个逻辑在我的一个客户那里的工作...来源受损的相似性的逻辑 我探索的逻辑如下图所示: 图2 - 自动相似性原则 当一个源视频受到损失，会引发拥塞、带状、振铃、过度量化和类似的伪影现象。...我称其为 "来源受损的相似性 "或有时为 "自动相似性"，因为视频是与自身以及注入的、受控的、已知的损伤进行比较。这种损害需要是一次性的，而不是累积性的。让我更好地解释一下。...衡量标准的微调需要其他处理，如预设条件（这可能有助于提高人工质量），适当阐述SSIM值以只保留所需信息（非线性映射和阈值），最后汇总数据以总结（汇集）每帧的重要指数。...在下面的图片中，你可以看到每一帧区域的指数，当带状物不可见时为绿色，当带状物可见且令人讨厌时为红色。
TF-IDF, Levenshtein Distance Calculation结合 machine learning 来构建stack trace之间相似度的度量，相比于单纯的string matching...traces的edit distance这个距离在论文中被定义为带帧权重的Levenshtein distance将计算所得的Levenshtein distance规范化，作为最终两个堆栈间距离的度量值算法细节在下方展开阐述对...中frame的位置frame在数据库中所有frames（all frames of all stack traces）中出现的频率$f{i}$表示一个stack的第i帧，整个stack trace的所有帧表示为...$是数值超参数，用于调整模型以适应数据（调整算法适应某个特定的stack trace集）本地权值的计算公式：$$\mathit{lw}{\alpha}\left(f{i}\right)=\frac{1...stack trace中的顺序是具有实际意义的；在一个stack trace中移动两个frames是不被允许的对于两个字符串，经典Levenshtein distance被定义为最少的编辑开销，即将一个字符串变成另一个字符串所需要的最少的插入
受此启发，作者提出了一种时序相关集成策略以更好的利用帧间的相似块，提出一种跨尺度非局部相关集成策略以更好探索图像不同尺度见的自相似性。...基于上述两个新提出的模块，作者构建了一种有效的MuCAN(Multi-Correspondense Aggregation Network)用于视频超分，所提方法在多个公开数据集上取得了SOTA性能。...该文主要贡献包含以下几点： 提出一种新的MuCAN用于视频超分，它在多个公开数据集取得了SOTA性能； 提出两种有效的模块：TM-CAM与CN-CAM以更好的探索时序和多尺度的相似性； 提出一种Edge-aware...以 到 为例进行说明，给定图像块，我们首先在上寻找与之最相近的块(为简单起见，这里采用进行度量，在实现过程中，作者采用FlowNet中的相关性作为度量方式)。...Experiments 训练数据：(1)REDS，参考EDVR中的数据重组方式进行了处理；(2) Vimeo90K。度量指标：PSNR、SSIM。
下面我们将介绍几种关于字符串相似度计算的基本原理：余弦相似性余弦相似性通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。...Sorensen Dice 相似度系数Dice相似度系数是用于度量两个集合的相似性，因为可以把字符串理解为一种集合，因此Dice距离也会用于度量字符串的相似性。...我们以测试网站的API为例：从流量中获取到该网站存在以下API（通过处理，图中显示API的URL路径部分）通过统计算法处理之后，我们将得到路径相同、URL长度相同、拥有相同路径节点等条件的API聚合范围...通过将通信流量中的API进行初步分类，并将所有API的URL部分抽象为一个数据结构。通过统计方法缩小API聚合范围，然后利用相关算法计算和聚合满足条件的API中可变路径部分的相似度。...未来，Portal Lab将继续以开放创新的态度积极投入各类安全技术研究，持续为安全社区及企业级客户提供高质量技术输出。
为了计算两种模态之间的相似性，一种常见的技术是首先将文本和视频嵌入到联合潜在空间中，然后应用距离度量，例如文本和视频嵌入之间的余弦相似性。...我们将得到的聚合视频嵌入表示为，相似性函数定义为： 为了证明本文的想法的有效性，作者首先提出了top-k聚合函数πtop-k（C v | t），如下所示： 其中，集合K定义为： 所选帧是具有最高余弦相似性的帧...核心机制是在文本和视频帧之间调整scaled dot product attention。以这些帧为条件，生成一个视频嵌入，学习捕获给定文本中描述的语义最相似的视频子区域。...其中，结果输出是以文本t为条件的聚合视频嵌入。...因此，文本可以通过点积注意中的参数推理来关注其语义最相似的帧。最终文本条件池化定义为： 其中FC是一个全连接的网络。 Loss 作者使用由N个文本和视频对组成的数据集D来训练模型。
这些嵌入随后与 Mask 解码器中的编码条件 Query （例如，像素上的点击）结合，生成每帧的相似性 Mask 。...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。...初始相机，其中进行了点击操作，将用于条件化作者的SAMa模型的记忆模块，以确保材料不会被遮挡。...然而，Sharma等人[56]表明，通过计算初始点击的值与其他视图的值之间的交叉注意关系，选择操作可以在两个帧之间工作。...然后，作者计算这5个选择 Mask 之间的两两汉明距离，并求平均值。作者将结果报告在表2底部，数值越小越好。类似前述的多视图度量标准，这一度量标准不量化 Mask 的准确性。
在此基础上，作者自然地以个体-局部-全局 的方式构建层次表示，其中个体层面 关注帧和单词之间的对齐，局部层面 关注视频片段和文本上下文之间的对齐，全局层面 关注整个视频和文本之间的对齐。...在两个公共数据集，即MSR-VTT和VATEX，上的大量实验表明，所提出的HANet优于其他SOTA的方法，这证明了分层表示和对齐的有效性。 ▊ 1....目前，通常的做法是将视频和文本编码成紧凑的表示，并使用度量学习在联合潜在公共空间中度量它们的相似性。然而，这种紧凑的全局表示忽略了视频和文本中存在的更细粒度或局部信息，这可能导致表示不足的问题。...作者使用余弦相似度来衡量全局视频和全局文本之间的跨模态相似性 image.png 3.5 Training and Inference 3.5.1 Training 一旦计算出了所有的相似性得分，就得到了视频和句子之间的两个相似性...然后，引入层次对齐，在个体、局部和全局级别对齐表示 ，以计算跨模态相似性。在两个流行的文本视频检索基准上的定量和定性结果显著地证明了HANet的有效性。
前言：深度度量学习及其应用 度量学习是机器学习领域比较重要的一个概念，主要研究数据之间的距离与相似性，从而指导对数据的更高层次处理。将深度学习引入度量学习，就有了深度度量学习的概念。...以人脸图像为例，同一个人脸在不同光照、姿态、表情、光照、背景、遮挡等因素干扰下，采集的样本在特征空间内高度混叠。这种情况给识别、检测、搜索都带来很大的挑战。...此时如何有效描述样本之间的相似性就显得尤为关键。 ?...在浅层的度量学习方面，代价敏感的度量学习比较有代表性。度量学习往往追求更高的识别率，但是在实际应用中算法出现错误可能造成重要损失，所以以识别率为驱动的度量学习方法往往并不是最佳选择。...对两个数据库，在一个数据库上学习到的信息可以迁移到另一个数据库上去。两个数据集的数据在网络顶层足够靠近，才能保证学到的信息能够迁移。 ? 深度度量学习还可以解决多视图学习问题。
因此这里我们使用一种去除递归函数的算法来去掉它计算堆栈间的相似度堆栈分析在计算堆栈间相似度的过程中需要用到两个度量：当前帧到顶部帧的距离对齐偏移：两个堆栈中匹配的函数到顶部帧的距离的偏移量（差的绝对值）...：应该放更大的权重在离顶部帧近的帧上，因为bug的根因更容易出现在离顶部帧近的帧上两个相似的堆栈中的匹配函数之间的对齐偏移应该很小基于这两个观点，两个堆栈C1C_1C1和C2C_2C2之间的相似度可以由以下流程得出...中从顶部帧开始的第iii帧和C2C_2C2中从顶部帧开始的第jjj帧之间的相似度根据相似度矩阵Mi,jM\lefti,j\rightMi,j的定义，堆栈相似性的度量值由Mm,nM_{m,n}Mm,n决定...，这也是下面对堆栈进行聚类操作的前提和依据Clustering（堆栈聚类）对堆栈的聚类基于前面通过PDM计算的堆栈相似性度量，如果堆栈之间非常相似，则相关的崩溃报告会被分到相同的Bucket内对堆栈聚类这里采用层次聚类方法...，这里我们将这个度量定义为两个集群中所有堆栈之间的最大距离（见公式(5)(5)(5),(6)(6)(6)），其中CliCl_iCli和CljCl_jClj为一对集群，C1C_1C1和C2C_2C2分别是
重要的是，对于文档术语矩阵中的每个单词，如果用TF-IDF分数替换单词计数，可以在检查字符串相似性时更有效地权衡单词。 N元 最后将解决这个问题： Burger King是两个字。...步骤二：使用余弦相似度计算字符串之间的接近度 余弦相似度是0和1之间的度量，用于确定类似字符串的长度，而不管它们的长度如何。 它测量多维空间中字符串之间角度的余弦。...因此字符串1和字符串2之间的余弦相似性将比字符串1和字符串3之间的余弦相似性更高（更接近1）。 这是一个更深入的解释。...awesome_cossim_topn( tf_idf_matrix, tf_idf_matrix.transpose(), vals.size, 0.8 ) 现在有一个CSR矩阵，表示所有字符串之间的余弦相似性...在第39-43行，遍历坐标矩阵，为非零值拉出行和列索引 - 记住它们都具有超过0.8的余弦相似性 - 然后将它们转换为它们的字符串值。 为了澄清，通过一个简单的示例进一步解开第39-43行。
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