建立索引也有不利的一面： 创建索引和维护索引要耗费时间，耗费的时间随着数据量的增加而增加； 索引占据物理空间。除了数据表占据物理空间以外，每一个索引都会占据一定的物理空间。...在经常使用WHERE子句的列上建立索引，加快条件的判断速度。当增加索引时，会提高检索性能，加快条件的判断速度，但是会降低修改性能。 索引可以分为聚簇索引和非聚簇索引。...) 只能在可以保证实体完整性的列上创建唯一性索引 索引可以包含一个、两个、甚至更多个列。...两个列或者以上列上建立的索引被称作复合索引。...当表中有多个关键列时，复合索引是有用的，这种情况下的符合索引能提高查询性能，同时减少需要在一个表中创建的索引数量。
解释这些数据流图如何由 TensorFlow runtime 执行，包括在一组混合设备（如CPU、GPU和TPU）上的分布式执行方式。 描述如何对控制流结构进行自动求导。 本文图均来自原始论文。...只要执行帧之间没有数据依赖关系，则来自不同执行帧的操作可以并行运行。 Switch：Switch 运算符会根据输入控制张量 p 的布尔值，将输入张量 d 转发到两个输入中的一个。...为了在多个设备上运行，TensorFlow 会自动将操作分配到设备集上。TensorFlow 基于设备的具体放置来自动将数据流图分割成一组子图，每个设备一个子图。...当一条边被分区切分时，我们会自动插入一对发送和接收节点，用于在设备间传输张量。一对 send 和 recv 使用一个唯一的 key 进行通信，recv 会主动从 send 中提取数据（这里是特色）。...一个简单切分会将 Switch 到 Op 的边拆分，插入一对 send/recv 节点，由这对节点完成跨设备数据传输。
该方案的关键是异步多帧的概念，其将来自多个异步相机的输入图像分组，连续时间运动模型的集成，其将异步多帧中的时空信息关联起来用于联合连续时间轨迹估计。...在系统启动时，我们使用关联的相机图像和捕获时间创建第一个MF，将其选择为第一个KMF，将代表时间t´0设置为相机对触发时间，将控制位姿设置为世界帧的原点，并使用相机对三角化的点初始化地图。...在插入第二个KMF之后，在建图期间创建来自其他相机图像的地图点。 D、 跟踪 在跟踪期间，我们通过将传入的多帧MFi与最近的KMF进行匹配来估计其连续姿态。...因此，需要更多的信息来进行稳定的估计。 3） 多关键帧选择：我们使用基于估计的运动和地图点可重新观察性的混合关键帧选择方案。...在该数据集上的实验强调了异步传感器建模的必要性，以及使用多个相机在具有挑战性的真实场景中实现鲁棒性和准确性的重要性。
这种互补性鼓励我们将来自帧域和事件域的视觉线索融合起来，以在各种具有挑战性的条件下进行稳健的目标跟踪。...我们提出的方法可以作为插件模块轻松扩展到其他基于帧的跟踪器，显著提升它们的表现。 我们贡献了一个大规模的帧-事件基础数据集，用于单目标跟踪。该数据集在类别、位置、形状和降级条件下提供了广泛的多样性。...具体来说，根据摄像机的运动和对象数量，如图 6b 所示，FE141 有四种类型的场景：静态镜头下的单一对象或多个对象（CS/SO 和 CS/MO）；动态镜头下的单一对象或多个对象（CM/SO 和 CM/...我们新颖设计的注意力方案能够适应性地融合来自帧域和事件域的信息。我们还引入了一个大规模的帧-事件基础目标跟踪数据集来训练我们的网络，并激发这个领域的进一步研究。...使用我们方法的多个扩展跟踪器超越了相应的原始跟踪器，这表明利用事件和帧的互补性可以增强降级条件下目标跟踪的稳健性。
因此，经过训练以预测实例 ID 的神经网络应该能够学习从单个图像到多个实例 ID 分配的一对多映射。一对多映射的学习具有挑战性，传统方法通常利用多个阶段的管道，包括对象检测、分割、合并多个预测 。...最近，基于可微二分图匹配，一些学者提出了端到端方法，能够有效地将一对多映射转换为基于识别匹配的一对一映射。然而，这些方法仍然需要定制的架构和专门的损失函数，以及用于全景分割任务的内置归纳偏置。...使用者只需将过去帧的预测作为附加条件信号，就可以将此模型应用于视频数据（在线数据 / 流媒体）。这样一来，模型就可以自动地学习跟踪和分割对象。...该网络将来自编码器的图像特征图和噪声掩码（随机初始化或迭代地来自编码过程）的连接作为输入，并输出对掩码的精确预测。...实验结果 本文与两个系列的最先进的方法进行了比较，即专家方法和通用方法。表 1 总结了在 MS-COCO 数据集上的结果。
在初步尝试了第一种方法后，我们发现两个主要局限性：一是图像字幕生成器只能捕捉单帧的视觉细节，导致缺乏对视频动作的描述；二是 LLM 在基于多帧字幕生成密集描述时可能会出现虚构现象（hallucination...近期研究使用 GPT 家族模型创建微调数据集并训练视频 LLM。为了在大规模字幕生成中平衡质量和成本，我们选择了一种高效的视频字幕生成器。...我们通过测量字幕中提及的唯一对象的多样性来量化字幕的丰富度，并通过检测虚构对象来评估准确性。...基于此，我们定义了两个评估指标： DSG-Video_i：虚构对象实例的比例（即提到的所有对象中被检测为虚构的比例）； DSG-Video_s：包含虚构对象的句子的比例（即所有句子中含虚构对象的比例）。...具体而言，我们基于 Panda-70M 数据集中的 20,000 条经过筛选的视频，使用预训练的视频生成模型进行了微调（SFT）。
id都是1 端口收发规则 access端口 接收规则 收到一个不带tag字段的数据帧，添加上tag字段，VLAN ID的取值为本端口PVID的值 发送规则 查看数据帧的VLAN ID和本端口的...PVID是否相同，相同去掉tag发送，不同丢掉 trunk端口 发送规则 1、首先查看数据帧的VLAN ID是否在允许通过列表中 2、 （1）在允许通过列表中，则查看数据帧的VLAN ID和本端口的...，打上本端口的PVID，查看允许通过列表 如果允许则正常接收 如果不允许则丢弃 2、收到一个带tag的数据帧，查看允许通过列表 如果允许则正常接收 如果不允许则丢弃 命令配置 创建VLAN 创建一个...VLAN vlan batch 10 创建多个vlan vlan batch 10 20 30 创建多个连续的vlan vlan batch 10 to 50 access 1、进入接口 interface...出方向流量控制 31 2.1.3.5. deny用来指定拒绝符合条件的数据包，permit用来指定允许符合条件的数据包 31 2.1.4.
、来自真实世界的测试集。...他们使用的数据采集车配备了： 一对140万像素的彩色摄像头Point Grey Flea2（FL2-14S3C-C），采集频率10赫兹。...图1 数据采集车 图1这辆车在卡尔斯鲁厄的高速公路和城区的多种交通环境下收集了数据，用激光雷达提供的数据作为ground truth，建立了面向多个测试任务的数据集： Stereo/Optical Flow...立体视觉则是从两个或更多的视角得到的图像中建立对应关系。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。
本文来自点云PCL博主的分享，未经作者允许请勿转载，欢迎各位同学积极分享和交流。...中用于关键帧生成的类似标准，即考虑关键点匹配的最小数量、当前帧和关键帧之间的平移和旋转的条件。...B、 局部建图 局部建图的目标是通过联合优化姿态和估计的局部地图来优化姿态估计和局部地图一致性，它与位姿跟踪线程并行运行，创建新关键帧后，其关键点将成为图优化点。...该优化通过使用Levenberg-Marquardt方法进行求解，为了限制所需的计算，如果上一个关键帧创建的图优化点不能被两个以上的关键帧观察到，则会对其进行剔除。...请注意，“雪”、“乡村”和“夜晚”序列具有回环闭合，而雾中的其他两个序列没有循环。图10显示了雾/雨、夜和雪序列的一些示例相机图像，显示了基于视觉的方法的重大挑战。
1 摘要 本文提出了一种双目事件相机的视觉里程计方法.我们的系统遵循并行跟踪和建图的方法,建图模块以概率的方式融合来自多个局部视点(通过时空一致性获得)的深度估计,构建场景的半稠密三维地图.跟踪模块通过解决由于选择的地图和事件数据表示而自然产生的配准问题来恢复双目相机的位姿....在公开数据集和我们自己的记录上的实验证明了该方法在一般6自由度运动的自然场景中的通用性.该系统成功地利用了基于事件的相机的优势,在具有挑战性的照明条件下进行视觉里程计估计,如低光和高动态范围,同时在一个标准的...VO系统仅以来自校准摄像机的原始事件作为输入,并设法同时估计双目事件相机的姿态,同时使用半稠密深度地图重建环境.系统的概述如图2所示,其中核心模块用虚线突出显示.与经典的SLAM系统类似,我们系统的核心由两个交错的模块组成...(图十二) 图12:建图.利用不同的立体视觉算法对多个序列的结果(深度估计)进行定性比较.第一列显示了来自DAVIS相机的强度帧(没有使用,只是为了可视化).第2-5列分别显示了GTS、SGM、CopNet...(图十六) 图16:深度不确定性可以过滤不可靠的估计. 2 其他结果 5 结论 本文针对一对标定和同步的事件摄像机,提出了一套完整的基于事件的双目视觉里程计系统.据我们所知,这是第一个解决这个问题的工作
在第二阶段，首先通过移除掩膜对源人体上的衣服进行移除，并扭曲试穿衣服掩膜上的衣服特征，且调节以适应下一帧的人。同时预测来自连续 2D 姿势的光流，并将源人类扭曲到特征级别的下一帧。...本文专注于语言引导的全局图像编辑任务。现有工作存在数据集数据分布不平衡和不足的问题，因此无法很好地理解语言请求。...为了解决这个问题，使用图像生成器创建一个循环，方法是创建一个称为编辑描述网络 (EDNet) 的新模型，该模型预测给定一对图像的编辑嵌入。...对两个基准数据集的广泛实验证明了方法的有效性。...二十三、图像编辑-单样本 67、Image Shape Manipulation from a Single Augmented Training Sample 本文提出 DeepSIM，一种基于单张图像的条件生成模型
（vi）一对多标签分配：DETR中的一对一匹配会导致编码器内较差的鉴别特征。因此，在其他方法中，一对多的作业，如Faster-RCNN、RetinaNet和FCOS已经被用作CO-DETR的辅助头部。...AMMW数据集：它是为安全应用程序而创建的，这个活动的毫米波图像数据集包含了30多个不同类型的目标。...URPC 2018数据集：该水下图像数据集包括四种类型的目标：全息鱼、棘鱼、扇贝和海星。UAV数据集：该图像数据集包括无人机在不同天气、光照条件和各种复杂背景下捕获的9K多个图像。...它提供了带标记的视频序列，以区分在各种照明、照明、天气和背景条件下的鸟类和无人机表2提供了这些数据集的摘要，包括它们的应用程序、类型、分辨率、类/实例/图像/帧的数量，以及到它们的网页的链接。...值得注意的是，仅依赖于基于transformer的架构的组DETR v2，获得的mAP为48.4%的mAP。然而，实现这样的性能需要采用额外的技术，如在两个大规模数据集上进行预训练和多尺度学习。
具体而言，他们实现了两个不同的时间混合层，即时间注意力和基于 3D 卷积的残差块。研究者使用正弦嵌入为模型提供了时间位置编码。具体流程如下图 4 所示。...第一个初始序列通过从基础图像模型中合成单个上下文帧来生成，并基于此生成了一个新序列。然后以两个上下文帧为条件对动作进行编码。...就真实性而言，研究者的样本通常优于 LVG，并且来自条件模型的样本也优于无条件样本。...在下图左 1（底部）和图右 7（顶部）中，研究者展示了来自组合 Video LDM 和视频上采样器模型的条件样本。他们生成了高质量的视频。...他们在来自 WebVid 的帧上对 Stable Diffusion 的空间层进行简单微调，然后插入时间对齐层并训练它们（分辨率为 320 × 512）。研究者还在这些对齐层中添加了文本条件。
对象引用 栈的读取速度比堆快，但栈上存储的数据受到有效范围的限制。在C语言中，当一次函数调用结束时，相应的栈帧(stack frame)要删除，栈帧上存储的参量和自动变量就消失了。...所以，基本类型的变量名表示的是数据本身，不是引用。 引用和对象的关系就像风筝和人。我们看天空时(程序里写的)，看到的是风筝(引用)，但风筝下面对应的，是人(对象): ?...引用的赋值 当我们将一个引用赋值给另一个引用时，我们实际上复制的是对象的地址。两个引用将指向同一对象。比如 dummyPerson=aPerson;，将导致: ?...这两个引用实际上指向同一对象。 所以，将一个引用赋值给另一个引用，并不能复制对象本身。我们必须寻求其他的机制来复制对象。 垃圾回收 随着方法调用的结束，引用和基本类型变量会被清空。...Human Object有三个引用: 来自栈的aPerson和dummyPerson，以及另一个对象的数据成员president。而Club Object没有引用。
在C语言中，当一次函数调用结束时，相应的栈帧(stack frame)要删除，栈帧上存储的参量和自动变量就消失了。Java的栈也受到同样的限制，当一次方法调用结束，该方法存储在栈上的数据将清空。...一旦声明，Java将在栈上直接存储基本类型的数据。所以，基本类型的变量名表示的是数据本身，不是引用。 引用和对象的关系就像风筝和人。...引用的赋值 ---- 当我们将一个引用赋值给另一个引用时，我们实际上复制的是对象的地址。两个引用将指向同一对象。比如 dummyPerson=aPerson;，将导致: ?...这两个引用实际上指向同一对象。 所以，将一个引用赋值给另一个引用，并不能复制对象本身。我们必须寻求其他的机制来复制对象。 垃圾回收 ---- 随着方法调用的结束，引用和基本类型变量会被清空。...Human Object有三个引用: 来自栈的aPerson和dummyPerson，以及另一个对象的数据成员president。而Club Object没有引用。
选自arXiv 作者：Manoj Kumar等 机器之心编译 参与：杜伟、路 近日，来自谷歌大脑和伊利诺伊大学香槟分校的研究者在 arXiv 上发表论文，提出了一种基于流的视频预测模型 VideoFlow...这为该系统的潜在状态引入了马尔科夫动力学，替代了标准的无条件先验分布。受到图像生成模型 Glow 的启发，研究者创建了一种基于流的视频预测实用模型架构 VideoFlow。...图 5：对于BAIR action-free数据集中给定的一组条件帧，研究者为每一个随机视频生成模型抽取100个视频样本。研究者基于PSNR、SSIM和VGG感知度量选择最接近真值的视频。...研究者在测试集上对相应的BPP取平均，并绘制误差线。 定性实验 研究者基于两个数据集潜在空间中的输入帧和插值生成视频，并展示了定性结果。...图 11：研究者展示了BAIR robot pushing dataset中两个测试视频的首个输入帧和最后目标帧之间的插值。
假视频包括内部生成的和从互联网收集的，而真实视频来自Youku-mPLUG[23]，Kinetics-400[21]，和MSR-VTT[23]数据集。...作者提出了两个与真实世界检测挑战相一致的任务： (1)跨生成器视频分类，训练有素的检测器需要识别来自未见过的生成器的视频； (2)降级视频分类，检测器评估被降级的视频，例如那些分辨率低、有压缩伪影或高斯模糊的视频...目前，视频生成主要包括两个主要任务：文本到视频（T2V）和图像到视频（I2V）。T2V涉及将文本提示输入模型，根据文本指令生成视频，而I2V则旨在基于输入图像生成视频，描述视频内容或特定帧。...该数据集主要有两个特点： 大规模：GenVideo数据集以层次化方式组织，涵盖不同生成器，如基于扩散的生成器和基于变换的生成器，以及同一类型生成器内的不同架构，如结合了不同运动模块与相同T2I基础模型的不同架构...包含10,000个真实视频和8,588个由10种生成方法创建的视频。关于数据的详细信息，请参考 第3节和第3.3节。 评估指标。
条件随机域（CRF）是一种概率框架，可用于标记和分割数据，包括一元成本和成对成本来模拟像素之间的相互作用，最终目标是找到一个总体成本最小的配置。...CNN的设计预计在两个或多个类相交的边界区域表现不佳，或者可能通过多个处理阶段丢失高层信息。[35]的作者通过将最终神经网络层的响应与完全连接的条件随机域相结合，将这两种方法结合起来。...图8 ReSeg网络架构（来自[49]） 3.7 全景分割 全景分割[59]是一项结合语义分割和实例分割的任务，为所有像素分配类标签，并对所有对象实例进行唯一分割，已在多个基准数据集上取得最先进的结果...数据来自50个城市的立体视频序列和注释，涉及30个类别。...帧准确像素级注释，主要对象类别来自室外场景，图像尺寸较小（256×256像素），用于评估场景解析算法。
提出了一个基于Reducio-VAE的扩散模型（Reducio-DiT），通过结合额外的图像条件，实现了高效率和高质量的视频生成。...过程：模型接收多个条件图像（来自场景的随机和宽基线视点），并对目标图像的80%进行遮罩。模型必须从条件图像中提取结构信息和场景身份，从目标图像剩余的20%中提取照明和场景布局，以准确填充目标图像。...过程：从视频中随机采样多个连续帧，其中每16帧中的一个是条件图像，中间的15帧作为目标帧，通过前向扩散过程添加噪声。模型学习在两个条件图像之间进行插值。...设计了两个训练目标：多视图修复和视图插值，并通过扩散去噪框架统一这两个目标。 多视图修复： 通过从一个场景的多个随机视点输入条件图像，并修复一个遮罩目标图像，使模型学习3D结构和场景身份。...总结来说，论文FIND3D旨在创建一个无需人工标注、能够泛化到任意对象和部件查询的3D部件分割模型，并在此过程中解决数据获取、模型训练和性能泛化等一系列挑战。 论文如何解决这个问题？
光流的研究是利用图像序列中的像素强度数据的时域变化和相关性来确定各自像素位置的“运动”。研究光流场的目的就是为了从图片序列中近似得到不能直接得到的运动场。...（可以随机产生，也可以利用角点来做特征点）； （4）对之后的任意两个相邻视频帧而言，寻找上一帧中出现的关键特征点在当前帧中的最佳位置，从而得到前景目标在当前帧中的位置坐标； （5）如此迭代进行，便可实现目标的跟踪...光流的计算方法大致分为五类： 基于匹配的方法、基于梯度的方法、基于频域的方法、基于相位的方法和神经动力学方法。...基于频率的方法又称为基于能量的方法，在使用该类方法的过程中，要获得均匀流场的准确的速度估计，就必须对输入的图像进行时空滤波处理，即对时间和空间的整合，但是这样会降低光流的时间和空间分辨率。...2.对于方程求解 多个方程求两个未知变量，又是线性方程，很容易就想到用最小二乘法，事实上opencv也是这么做的。其中，最小误差平方和为最优化指标。
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