对于立体匹配的研究来说,高质量的数据集非常关键。我之前在文章74. 三维重建9-立体匹配5,解析MiddleBurry立体匹配数据集介绍了非常著名的MiddleBurry数据集,我们看到了这个数据集从初创到后面成熟的完整过程。但即便是其最新一代数据,也大多数集中在一些静态的室内场景,如下图所示。
Maix-Speech是专为嵌入式环境设计的离线语音库,设计目标包括:ASR/TTS/CHAT
Java 19 中 Loom 终于 Preview 了,虚拟线程(VirtualThread)是我期待已久的特性,但是这里我们说的线程内存,并不是这种 虚拟线程,还是老的线程。其实新的虚拟线程,在线程内存结构上并没有啥变化,只是存储位置的变化,实际的负载线程(CarrierThread)还是老的线程。
Tacotron是谷歌于2017年提出的端到端语音合成系统,该模型可接收字符的输入,输出相应的原始频谱图,然后将其提供给 Griffin-Lim 重建算法直接生成语音
视频着色可能是一种艺术形式,但人工智能模型也在慢慢掌握它。微软亚洲研究院,微软AI感知和混合现实部门,哈马德滨哈利法大学和南加州大学创新技术研究所的科学家们共同发表了一篇论文,详细介绍了第一个基于自动示例(从参考图像导出)视频着色的端到端系统。在定量和定性实验中,它都取得了优于现有技术的成果。
尽管在日常的开发工作中,开发团队已经在发布产品前花费大量资源和精力进行软件测试,但实际上,已发布的软件仍然有一些错误,而这些错误往往表现为release版本运行时崩溃
标题:Dynamic 3D Scene Analysis by Point Cloud Accumulation
64B/66B根据Sync分为数据块(Sync=01)和控制块(Sync=10)。
在 2024 世界经济论坛的一次会谈中,图灵奖得主 Yann LeCun 提出用来处理视频的模型应该学会在抽象的表征空间中进行预测,而不是具体的像素空间 [1]。借助文本信息的多模态视频表征学习可抽取利于视频理解或内容生成的特征,正是促进该过程的关键技术。
来自中科院模式识别实验室的博士生郭建珠和他的团队,提出了一种新的密集人脸对齐(3D Dense Face Alignment)方法。
PAG 4.1 版本新增支持微信小程序,新增支持多个常用 AE 特性,如图层样式-渐变叠加、蒙版-羽化和不透明度、 亮度轨道遮罩/亮度轨道反转遮罩等。经过 2 个多月 6 个版本的迭代,PAG 4.1 版本已经趋于稳定,目前广泛应用于 QQ、小红书等头部 APP,现正式发布,欢迎大家接入使用。 4.1 版本主要修改内容 平台支持 新增支持微信小程序,目前 PAG SDK 已完成覆盖 iOS、Android、macOS、Windows、Linux、Web 和微信小程序等常用平台。 AE 特性新增支持
位域是指信息在保存时,并不需要占用一个完整的字节,而只需要占几个或一个二进制位。为了节省空间,C语言提供了一种数据结构,叫“位域”或“位段”。
图像分割技术是计算机视觉领域的重要研究方向,也是该领域其他应用的一个重要前期步骤。近些年来,随着深度学习技术的逐步深入,图像分割技术有了突飞猛进的发展,尤其在场景物体分割、人体背景分割、三维重建等技术在无人驾驶、增强现实等城市数字化领域得到了广泛应用。 而近日,特斯联科技集团首席科学家邵岭博士及团队提出具有语义对齐的多级表征学习框架解决指定视频目标分割(Referring Video Object Segmentation, RVOS)中存在的问题,且相关研究成果(标题为: Multi-Level Repr
今天给大家带来的干货是新鲜出炉的 CVPR 2021,该文斩获 NTIRE 比赛冠军。目前代码已经 Merge 到 MMEditing 中,欢迎大家尝鲜。
这一篇文章其实是参考了很多篇文章之后写出的一篇对于语言模型的一篇科普文,目的是希望大家可以对于语言模型有着更好地理解,从而在接下来的NLP学习中可以更顺利的学习. 1:传统的语音识别方法: 这里我们
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前言 最近观看下面这本书有感,结合之前的学习,对OpenGL的知识进行回顾。 概念 帧缓存:接收渲染结果的缓冲区,为GPU指定存储渲染结果的区域。 帧缓存可以同时存在多个,但是屏幕显示像素受到
首先,栈 (stack) 是一种串列形式的 数据结构。这种数据结构的特点是 后入先出 (LIFO, Last In First Out),数据只能在串列的一端 (称为:栈顶 top) 进行 推入 (push) 和 弹出 (pop) 操作。根据栈的特点,很容易的想到可以利用数组,来实现这种数据结构。但是本文要讨论的并不是软件层面的栈,而是硬件层面的栈。
以inline修饰的函数叫做内联函数,编译时C++编译器会在调用内联函数的地方展开,没有函数调用建立栈帧的开销,内联函数提升程序运行的效率。
人类跳舞视频生成是一项引人注目且具有挑战性的可控视频合成任务,旨在根据输入的参考图像和目标姿势序列生成高质量逼真的连续视频。随着视频生成技术的快速发展,特别是生成模型的迭代演化,跳舞视频生成任务取得了前所未有的进展,并展示了广泛的应用潜力。
和大家分享一下关于8b/10b编码的知识点,如有什么错误之处或大家有什么额外的见解欢迎大家公众号后台留言!
编者言:本文主要侧重对视频帧中时间对齐的研究,提出了一种迭代对齐的方式来精细视频帧之间的对齐,从而成功的刷新了众多视频low-level领域的成绩!代码也已开源!
目前网络上的电影、网络广播、自媒体视频等大部分是分辨率较低的压缩视频,而智能手机、平板电脑、电视等终端设备正逐渐配备 2K、4K 甚至 8K 清晰度的屏幕,因此端侧的视频超分辨率(VSR)算法引起越来越广泛的关注。与图像超分辨率(SISR)相比,视频超分辨率(VSR)可以通过沿视频时间维度利用邻近帧的信息来提高超分辨率的效果。视频超分辨率算法大致可以分为两类:基于滑窗的视频超分算法(Sliding-window)和基于循环神经网络的视频超分算法(Recurrent VSR)。基于滑窗的视频超分算法会重复的提取邻近帧的特征,而基于循环神经网络的视频超分辨率算法避免了重复的特征提取,还可以高效的传递长期时间依赖信息,鉴于端侧运算单元和内存有限的情况来说是一个更具潜力的方案。在视频超分中,视频帧之间的对齐对超分辨率性能有着重要的影响。目前的视频超分算法通过光流估计、可形变卷积、注意力和相关性机制等方式来设计复杂的运动估计网络来提升视频超分的性能。而目前商用终端设备很难为视频超分辨率算法提供足够的计算单元和内存来支撑视频帧之间复杂的运动估计以及大量的冗余特征计算。
在上篇网络篇中,我们已经介绍了几个 Linux 网络方向的性能分析工具,本文再补充几个。总结下来,余下的工具包括但不限于以下几个:
我们运用Python 3.8.1版本,爬取网络数据,基于卷积神经网络(CNN)的图像处理原理,搭建口罩识别技术训练集,构建人脸识别系统,最终建立高校师生行踪查询管理系统。
首先,栈 (stack) 是一种串列形式的数据结构。这种数据结构的特点是后入先出 (LIFO, Last In First Out),数据只能在串列的一端 (称为:栈顶 top) 进行 推入 (push) 和 弹出 (pop) 操作。根据栈的特点,很容易的想到可以利用数组,来实现这种数据结构。但是本文要讨论的并不是软件层面的栈,而是硬件层面的栈。
当游戏行业仍在聚焦探讨如何让 AI 真正落地、协助游戏的工业化制作时,网易互娱 AI Lab 已基于游戏研发制作中的痛点交出了一份令人惊艳的答卷。
做 FPS 帧率显示需要用到 UI 对象 Text,因此你需要有一个 Canvas。关于在 Unity3D 中插入 UI 对象的方法可见我的另一篇博客:
Transformer已经成了当下「最牛」的基础模型,在NLP、CV领域无往而不利。一些基于Transformer预训练模型BERT、GPT对于下游任务,如问答、阅读理解、文本摘要等都有很好的促进作用。
原文:http://ai.googleblog.com/2018/10/see-better-and-further-with-super-res.html
我相信很多人对激光视觉惯导融合的系统都是这样设计的,但是最难的是把自己的想法保质保量的实现出来。我们做不到但是大佬可以!
激光视觉联合标定的目的是构建激光点云和视觉像素点之间的关系,通过标定得到的激光雷达和相机之间的外参把三维的激光点投影到相机坐标系下,然后利用相机的模型把三维点投影到像素平面。由于标定的结果直接影响信息融合的效果,所以标定技术是多传感器之间信息交互中的关键。
本文介绍商汤科技在AAAI 2020 上的论文《Every Frame Counts: Joint Learning of VideoSegmentation and Optical Flow》,他们在这篇工作中提出了一种新的视频语义分割和光流联合学习算法。
来源 | Every Frame Counts: Joint Learning of Video Segmentation and Optical Flow
本文将局部窗口方法与循环方法相结合,在REDS4数据集上超越了BasicVSR++实现了SOTA,代码已开源!
iptraf 好用 yum install iptraf iptraf is an ncurses-based IP LAN monitor that generates various network statistics including TCP info, UDP counts, ICMP and OSPF information, Ethernet,load info, node stats, IP checksum errors, and others.If the command is issued without any command-line options, the program comes up in interactive mode, with the various facilities accessed through the main menu.
数据链路控制子层:保证“传好”,确保链路上的数据能够正确传输。确定一次传输数据的长度,依据此长度进行分段,定义校验位等。
本文是第一个也是唯一一个视频超分方向的综述,回顾了基于深度学习的视频超分技术的研究进展,提出了一种基于深度学习的视频超分分类方法,并总结了SOTA方法在一些公共基准数据集上的性能。 >>加入极市CV技术交流群,走在计算机视觉的最前沿
在本文中,作者提出了CLIP2Video网络,以端到端的方式将图像语言预训练模型转换为视频文本检索模型。视频和语言学习领域的主流方法试图从大规模视频文本数据集中提取时空视频特征以及视频和语言之间的多模态交互。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 见过用GAN来P图,见过用GANP视频吗? 瞧,原本一直在面无表情地讲话的人,全程露出了微笑;原本得4、50岁的人,直接变20几岁了: 另一边,正在微笑唱歌的“赫敏”一下子愤怒起来,还能换上一张几岁小孩的脸: 奥巴马也如此,4种版本的面部状态信手拈来,甚至连性别都给P成女的了: 不管人脸表情和状态如何变化,这些视频都没有给人任何违和感,全程如此的丝滑~ 哦对,除了真人,动漫视频里的脸也可以P: 有点厉害了。 基于GAN的视频面部编辑 这个模型出自
CVPR2022论文和代码整理:https://github.com/DWCTOD/CVPR2022-Papers-with-Code-Demo
文章:EdgeCalib: Multi-Frame Weighted Edge Features for Automatic Targetless LiDAR-Camera Calibration
爱丁堡大学课程(全英文,有能力的推荐学习一遍):https://speech.zone/courses/speech-synthesis/
文章:CamMap: Extrinsic Calibration of Non-Overlapping Cameras Based on SLAM Map Alignment
“人工智能前沿讲习班”(AIDL)由中国人工智能学会主办,旨在短时间内集中学习某一领域的基础理论、最新进展和落地方向,并促进产、学、研相关从业人员的相互交流。对于硕士、博士、青年教师、企事业单位相关从业者、预期转行AI领域的爱好者均具有重要的意义。2018年AIDL活动正在筹备,敬请关注公众号获取最新消息。
视频理解领域取得了很大进展。例如,有监督的学习和强大的深度学习模型可用于对视频中的许多可能操作进行分类,使用单个标签汇总整个剪辑。但是,存在许多场景,其中需要的不仅仅是整个剪辑的一个标签。例如,如果机器人将水倒入杯中,仅仅识别“倾倒液体”的动作就不足以预测水何时会溢出。为此,有必要逐帧跟踪杯子中的水量。类似地,比较投手的姿势的棒球教练可能想要从球离开投手的手的精确时刻检索视频帧。此类应用程序需要模型来理解视频的每个帧。
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