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数据视化的三大绘图系统概述:base、lattice和ggplot2

一种方法是使用cut()函数,另外可以使用lattice包中的函数将连续型变量转化为瓦块(shingle)数据结构,这样,连续型变量可以被分割为一系列(可能)重叠的数值范围。...Split/position 数值型向量,在一页上绘制多幅图形 Type 字符型向量,设定一个或多个散点图的绘图参数,(如p=点,l=线,r=回归,smooth=平滑曲线,g=格点) xlab/ylab...:第一个plot()函数把页面分割为一列两行的矩阵,并将图形放置到第一列第一行中;第二个plot()函数将图形放置到第一列第二行中,由于plot()函数默认启动新的页面,因此使用newpage = FALSE...2 ggplot2绘图系统 ggplot2将数据、数据到图形要素的映射以及图形要素绘制分离,然后按图层叠加的方式作图,通过+进行叠加。...> p <- ggplot(df, aes(gp, y)) #建立映射关系,并赋值给p > p + geom_point()#基于p添加点几何对象 ?

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LLaVA-Mini模型深度解析:轻量级视觉识别的突破与性能对比

传统视觉Tokens的问题 在传统的多模态模型(如 LLaVA、Flamingo)中,视觉Tokens是通过将图像分割为多个小块(例如 Vision Transformer 将 224x224 图像分割为...传统多模态模型通常将每张图像编码为数百个视觉token,而LLaVA-Mini通过基于查询的压缩模块(query-based compression),将视觉token压缩至仅1个。...1)可学习查询向量 模型引入一组可训练的压缩查询向量(Compression Queries, CQ),通过交叉注意力(Cross-Attention)与原始视觉token交互。...在这一阶段,LLaVA-Mini将接受训练,以便利用指令数据,根据最小视觉标记执行各种视觉任务。...2)内存使用  内存消耗是LMM 面临的另一个挑战,尤其是在视频处理中。图9展示了 LMM处理不同长度视频时的内存需求。

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    EMS 23 | LiveAE:基于注意力和边缘辅助的实时360°视频流媒体视口预测

    为了获取用户个性化的兴趣,从客户端实时反馈回来的轨迹数据被用来截取出过去帧的 FoV 区域。然后将当前帧和截取后的过去帧输入到预训练的视频编码器中,以提取大多数用户的一般观看特征和当前用户的兴趣特征。...需要注意的是,ViT 将视频帧分割为不重叠的图像块,并利用Transformer 模型来捕捉这些块之间的相互作用,以获得最终的表示。...兴趣增强 如图 1 所示,在得到截选好的过去帧和当前帧的嵌入向量之后,我们使用交叉注意力 Transformer 来整合这些嵌入向量,以获得增强用户兴趣的图像特征。...它可以归类为一种基于视觉的方法。 Flare :一种利用岭回归(RR)模型基于历史数据估计视口的方法,使其成为一种基于历史的方法。...我们使用 CNN,这是一个基于Livedeep的VGG 骨干网络适应的模型,变种 ViT-w/o-CA 以及另一个变种 ViT-w/-CA。

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    浅谈语音识别、匹配算法和模型

    目前关于语音的所有描述说明从某种程度上面讲都是基于概率的(基于频谱?)。这意味着在语音单元或者单词之间并没有确定的边界。语音识别技术没办法到达100%的准确率。...将一个音素划分为几个亚音素单元。...语音识别过程 语音识别一般的方法是:录制语音波形,再把波形通过静音silences分割为多个utterances,然后去识别每个utterance所表达的意思。...我们用帧frames去分割语音波形,每帧大概10ms,然后每帧提取可以代表该帧语音的39个数字,这39个数字也就是该帧语音的特征,用特征向量来表示。...语音数据库-一个从任务数据库得到的典型的录音集。如果我们开发的是一个对话的系统,那么数据库就是包含了多个用户的对话录音。而对于听写系统,包含的就是朗读的录音。

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    苹果最新推出的LL-HLS

    HLS将一个媒体文件分割为很多的小块,以供下载。HLS的下载回路就是播放器每次从服务端下载一个视频块放入缓冲区,并播放视频。 2 ---- HLS的问题及解决方案 HLS的问题是延迟较高。...3 ---- Apple LL-HLS 与其将一个大的视频段发送,LL-HLS将其划分为多个部分。可以在播放列表的末尾添加一个部分,也可以在不被需要时丢弃。...LL-HLS的另一个变化是过去HLS会保持更新播放列表,它会向服务器发送一个播放列表请求并得到响应。它的优点是服务器是被动的,但是缺点是可能获得过时的数据。...首先是#EXT-X-PART标签,当播放器接近生命点时,它允许将视频段分割为更加精细的粒度,这是一个很重要的改变。...LL-HLS可以将视频分割为段和部分,播放器首先获取播放列表,然后开始下载片段,一直运行直到完成下载。与此同时,它还会刷新播放列表。 5 ---- What's next?

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    R in action读书笔记(22)第十六章 高级图形进阶(下)

    split选项将页面分割为一个指定行数和列数的矩阵,然后将图形放置到该矩阵中。...为创建一个基于单条件变量的栅栏图,可用rowvar ~ .或. ~ colvar geom :设定定义图形类型的几何形状。...将表达式改为y ~poly(x, 2)将生成二次拟合。注意表达式使用的是字母x和y,而不是变量的名称对于method = "gam",一定要记得加载mgcv包。...对于单变量图形(如直方图),则省略y xlab、ylab :字符向量,设定横轴和纵轴标签 xlim、ylim :二元素数值型向量,分别指定横轴和纵轴的最小值和最大值 library(ggplot2) mtcars...你可尝试在柱状图(gears)窗口选择三号和五号齿轮条。

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    白话http2的多路复用

    还有另一个pipeline的限制,只能是幂等请求(get、head等)才能应用pipeline,大部分浏览器默认是关闭pipeline的。...如图: 在⼆进制分帧层中, HTTP/2 会将所有传输的信息分割为更⼩的消息并封装在帧(frame)中,并对它们采⽤⼆进制格式的编码 ,其中 HTTP1.1的⾸部信息会被封装到 HEADER frame...切割出来的fram都共用这个streamId,这样的话http2就可以基于这个streamid将切割的信息还原,http2通道中同时处理多个request的方式类似处理多个流,所以有些文章会指出http2...,http2接收到数据会根据其streamid自动还原数据,这样就实现了在一个TCP连接通道中的流式传输,多个request都会复用这个TCP通道,实现了高效的复用。...2、http2将每个request切割为更小的帧,有header帧和body帧,并且给同一个request的帧分配相同的streamId,模拟实现了流的传输。

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    PLC-LiSLAM:线-面-圆柱体-激光SLAM(RAL 2022)

    基于两次连续扫描之间有一个小的旋转的假设,采用一阶泰勒展开来近似旋转。 提出的算法可以容忍一定的检测误差。因为激光雷达点云的遮挡和稀疏性,检测过程容易引入误差。...在传统注册框架(LOAM&ICP)中很难解决这个问题,因为没有进行较好的数据关联。...点到圆柱体残差的另一个表示形式可以是 ,但是还是平方的形式有利于计算,具体的说,后续的章节将证明,通过一些预处理,平方残差的计算复杂度与点云中的点数无关。...前端检测平面、直线和圆柱体,并建立局部到全局的数据关联以进行实时位姿估计,并且确定创建新关键帧的时机。...这些点形成一个集合E,然后将扫描线分割为段。段端点之间的点形成一个集合F。采用区域生长方法来检测标志点。 1)平面和圆柱体检测 从第一条扫描线开始检测。

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    基于计算机视觉的无人驾驶感知系统

    在本文中,我们将探索基于计算机视觉的无人驾驶感知方案。首先,要验证一个方案是否可行,我们需要一个标准的测试方法。...覆盖了计算机视觉在无人驾驶车上应用的多个方面。 由于这些特点,越来越多的研究工作基于这个数据集开展,一个新的算法在这个数据集上的测试结果有较高的可信度。...这两个问题有高度相关性,一个是基于单个摄像头在连续时刻的图像,另一个是基于多个摄像头在同一时刻的图片。解决这类问题时有两个基本假设: 不同图像中对应点都来自物理世界中同一点的成像,所以“外观”相似。...不同图像中的对应点集合的空间变换基本满足刚体条件,或者说空间上分割为多个刚体的运动。从这个假设我们自然得到Optical Flow的二维矢量场片状平滑的结论。...基于拓扑与地标的算法相对于基于几何的方法容易,但是要求预先建立精准的拓扑图,比如将每个路口的标志物做成地标。

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    M2DP:一种新的三维点云描述子及其在回环检测中的应用

    在M2DP中,我们将3D点云投影到多个2D平面,并为每个平面的点云生成密度签名,然后使用这些签名的左奇异向量值和右奇异向量值作为三维点云的描述子。...最近引入的描述子大多属于直方图类,Spin image在关键点周围使用圆柱体计算,然后将圆柱体径向和垂直分割为体积,并计算每个体积内的点数。VFH描述子由两个步骤组成。...把点云、中心、x轴投影到X上;将二维平面划分为多个容器(bin)。...另外还对比了基于视觉的基准描述子GIST,通常有两种方式使用局部描述子来代表整个点云: 第一种是词袋法,使用向量化的局部描述子的直方图作为全局描述子; 第二种是将整个点云作为一个参照点的支撑,关于该点计算局部描述子...总结 本文提出了一种新的三维点云全局描述子M2DP,并将其应用于基于激光雷达的环路闭合检测中,M2DP描述子是根据3D点云到多个2D平面的投影和这些平面上云的特征计算构建的,然后应用SVD来减小最终描述符的尺寸

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    ML工作流程(第5部分) - 特征预处理

    到目前为止,我们通过DICTR(离散化,积分,清理,转换,还原)对原始数据进行预处理,然后采用特征提取的方式将数据转化为机器可理解的表示形式,最后将数据分割为训练和测试集等不同的串。...我们需要解决这个问题,并在训练您的ML算法之前将数据转换为一个尺度不变的表示,特别是如果您使用Logistic回归或SVM(基于树的模型更有效地缩放差异)等线性模型。...将实例传递到空间中的有界区域可以解决实例之间的表示偏差。例如,如果您用文字袋表示法处理文档分类问题,那么您应该关心文档长度,因为较长的文档会包含更多的词,从而导致更多拥挤的特征柱状图。...解决这个问题的合理方法之一是将每个词的频率除以文档中的总词频,以便我们可以将每个直方图的值转换为在文档中看到该词的概率。结果,文档被表示为其元素的总数为1的特征向量。...删除维度之间的相关性将清除您的数据与多个维度显示的冗余信息。因此,数据投影到一个新的空间,每个维度解释了其他特征维度中独立重要的东西。 好吧,我希望现在清楚了为什么我们关心这些。

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    Matlab系列之二维图形(下)

    特殊图形 从matlab的界面,菜单中的绘图选项,就可以看到除了最常见的plot所得的曲线图以外,还有柱状图、饼状图、直方图等等相对特殊的图形,该部分将介绍几种特殊的图形,如果还有更特殊的图形要求,可以在绘图菜单中...柱状图 顾名思义,就是柱状的图…… 调用:bar(x,y,width,param); 说明:x,y分别为横纵坐标向量,x在默认状态下取值为y的向量长度,假设其值分别为m和n,则构成m x n的矩阵,所得的图形即...,还有bar3(三维垂直柱状图,参数多了给分离式【detached】),barh(水平柱状图),bar3h(三位水平柱状图) 演示 Y=round(rand(5,3)*10);%产生5*3的随机矩阵数据...如果 Y 是矩阵,则将 X 指定为由递增值组成的向量,其长度等于 Y 的行数。area 将 Y 的列绘制为填充区域。对于每个 X,最终结果是 Y 行的相应值的和。...另一个用法:fill(X1,Y1,C1,X2,Y2,C2,...) %指定多个二维填充区。

    1.4K20

    AAAI-2024 | VadCLIP: 首个基于视觉-语言模型的弱监督视频异常检测方法

    然而当前该领域的大多数研究遵循一个系统性的框架,即,首先是使用预先训练的视觉模型来提取帧级特征,例如C3D、I3D和ViT等,然后将这些特征输入到基于多实例学习(MIL)的二分类器中进行训练,最后一步是用预测的异常置信度检测异常事件...考虑到常规的Transformer在长时视频时序关系建模时冗余信息较多、计算复杂度较高,我们改进了局部Transformer的mask,从时序上将输入视频帧特征分割为多个等长块,令自注意力计算局限于块内...具体来说,先将原始文本标签通过CLIP的tokenizer和编码为原始的词嵌入,然后将多个可学习提示 c_i 加入原始词嵌入的前方和后方,如下式所示,其中 t_{init} 表示原始类别文本嵌入...对于每一个类别,我们选择top-K个相似度并计算所有帧的平均值,以测量该视频与当前类之间的对齐程度,然后我们获得一个向量 s={s_1,…,s_m} ,它表示这个视频和所有类之间的相似性。...我们通过和最先进的工作对比和在两个WSVAD基准数据集上的充分消融,验证了VadCLIP的有效性。未来,我们将继续探索视觉语言预训练知识,并进一步致力于开放集VAD任务。

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    AAAI-2024 | VadCLIP: 首个基于视觉-语言模型的弱监督视频异常检测方法

    然而当前该领域的大多数研究遵循一个系统性的框架,即,首先是使用预先训练的视觉模型来提取帧级特征,例如C3D、I3D和ViT等,然后将这些特征输入到基于多实例学习(MIL)的二分类器中进行训练,最后一步是用预测的异常置信度检测异常事件...考虑到常规的Transformer在长时视频时序关系建模时冗余信息较多、计算复杂度较高,我们改进了局部Transformer的mask,从时序上将输入视频帧特征分割为多个等长块,令自注意力计算局限于块内...具体来说,先将原始文本标签通过CLIP的tokenizer和编码为原始的词嵌入,然后将多个可学习提示 c_i 加入原始词嵌入的前方和后方,如下式所示,其中 t_{init} 表示原始类别文本嵌入...对于每一个类别,我们选择top-K个相似度并计算所有帧的平均值,以测量该视频与当前类之间的对齐程度,然后我们获得一个向量 s={s_1,…,s_m} ,它表示这个视频和所有类之间的相似性。...我们通过和最先进的工作对比和在两个WSVAD基准数据集上的充分消融,验证了VadCLIP的有效性。未来,我们将继续探索视觉语言预训练知识,并进一步致力于开放集VAD任务。

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    CVPR 2023 | CAVSR:压缩感知视频超分辨率

    模型结构 图1 整体结构 CAVSR 模型的整体框架如上图:从比特流元数据中提取帧类型、运动向量和残差映射。这些额外的信息将被压缩编码器处理以对当前帧的特征进行上采样。...利用当前帧的元数据和聚合 SR 特征更新隐藏状态,辅助下一帧的 SR 处理。下面将具体介绍各个关键模块。...基本 VSR 模型的特征提取部分由多个卷积层和残差块组成。...光流估计的运算量较大,直接将运动向量(MV)作为光流的替代方案又无法达到最优效果,因为它们在视频编解码器中是按块计算的。...因此,本文在对齐过程中充分利用了压缩视频自然产生的两种额外元数据,即运动向量和残差映射。 将 MV 作为初始偏移量,并借助输入帧和残差映射对其进行进一步细化。

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    HTTP2学习笔记

    HTTP/2为了更方便进行一些性能优化,将所有的传输信息分割为更小的消息和帧,并对它们采用二进制格式编码。...每个数据流都有一个唯一的标识符和可选的优先级信息,用于承载双向消息。每条消息都是一条逻辑 HTTP 消息(例如请求或响应),包含一个或多个帧。...[帧、消息和流关系] 帧类型 根据帧的作用可以将帧分为以下几个类型: DATA:用于传输HTTP消息体; HEADERS:用于传输首部字段; SETTINGS:用于约定客户端和服务端的配置数据。...每个数据流与其他数据流之间可以存在显式依赖关系,依赖关系通过将另一个数据流的唯一标识符作为父项引用进行声明;如果忽略标识符,相应数据流将依赖于“根数据流”。...多路复用 在 HTTP/1.x 中,如果客户端要想发起多个并行请求以提升性能,则必须使用多个 TCP 连接,HTTP2.0 基于二进制分帧层,可以在共享TCP连接的基础上,交错并行的发送请求和响应,互不影响

    1.3K40

    MSCKF-Based Visual-Wheel Odometry 轮速视觉融合里程计

    为了尝试一下SWF,我们先从简单的基于滤波的方法入手.本文实现了一个基于MSCKF的Visual+Wheel融合的Odometry. 下面是分别是仿真和用KAIST数据测试的结果 ? ?...状态向量 滑窗里面的状态分成两类,一类是Odometry的位姿。 ? 另一个类是一串相机位姿: ? 总的状态是当前Odometry位姿+N帧的相机位姿: ?...状态增广 当新来一帧图像,可以通过odometry位姿,计算出相机位姿。 ? 然后把它放到状态向量里面。相应的要把协方差矩阵进行扩展: ? ?...多个特征点的处理 上面一个特征点可以得到一个(18)式。多个特征点就可以得到很多的(18)式,把他们堆叠起来,有得到一个很大的线性方程: 这个方程的行数一般很大,直接用来做EKF更新效率很低。...边缘化操作:将x中边缘化掉的pose去掉,将协方差矩阵中对应的行和列删除。 ? 平面约束Update 一般车辆都是运动在平面上的,在更新的时候,我们引入一个平面约束。

    2.3K20

    一键让「手绘图」变动画!AnT模型技术公开,手绘图变动画准确率提升10% | ICCV 2021

    电子产品将手绘动画的制作过程也大大简化了,但仍然需要大量的手工操作,需要对每一帧进行绘制和编辑。...与基于像素的视频跟踪方法需要大量注意力计算不同,AnT在线条图像中的线条封闭段上进行操作,并使用基于Transformer的架构来学习线条之间的空间和视觉关系。...例如遮挡或变形会破坏单个片段的形状,或者可能存在多个片段相同的片段,例如眼睛,如果单独查看每个部分则无法区分。...并且一组动画线条通常包含属于同一语义部分的相邻线段组,但需要被分割为多个线段,因为前景中包含一个对象,但这些线段的轮廓线有可能和后面的对象相交(例如两个打架的小人)。...并且不使用数据集中的参考标签,而是给唯一片段ID初始化一个随机向量,使用它们代替目标标签进行加权标签聚合。

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    多模态数据的行为识别综述

    神经网络方便了特征提取的方法,但不能拘泥于网络深度等方面,更应该从多个角度(帧选择和跨流网络的想法)优化识别过程。...所示,综合考虑单个帧和多个帧的质量,而不是一次仅考虑一个帧。...人体骨骼作为李群中的一点,人的行为可以被建模为这个李群中的曲线,将李群中的动作曲线映射到它的李代数上,形成一个向量空间。然后结合线性支持向量机进行分类。...Obinata和Yamamoto (2021)从另一角度注意到帧间的拓扑图,不仅仅在帧间同一关节对应的顶点之间进行连接,在帧间多个相邻顶点之间添加连接,并提取额外的特征,实现识别率的提高。...本文将统计的数据绘制成柱状图,从图12中能明显观察出,基于手工特征的方法(灰色表示的柱状)基本低于深度学习方法的识别率(灰色以外的其他颜色),说明深度学习的方法一般具有更好的识别性能。

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