如何在一列中比较两个不同精度级别的数据帧

在比较两个不同精度级别的数据帧时，可以按照以下步骤进行：

确定数据帧的精度级别：首先，需要明确每个数据帧的精度级别。精度级别通常指的是数据的小数位数或有效数字位数。
标准化数据帧：如果两个数据帧的精度级别不同，可以选择将它们标准化为相同的精度级别。标准化可以通过四舍五入、截断或使用适当的舍入规则来实现。
比较数据帧：将标准化后的数据帧进行比较。可以使用逐位比较或其他适当的比较方法，如差值比较、百分比差异等。
分析比较结果：根据比较结果进行分析。可以计算差异值、百分比差异等指标，以评估两个数据帧之间的差异程度。
应用场景：比较不同精度级别的数据帧在许多领域都有应用，例如金融领域的股票价格比较、科学研究中的实验数据比较等。

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每帧首先传递到空间卷积神经网络中以提取区域级的特征。随后通过两个连续帧中区域之间的动态边缘连接构建时间图结构。TD-Graph LSTM 随后在更新后的图上循环增加信息，以生成所有区域的时间特征表示。...区域级别的分类模块可以生成每帧中所有区域的类别可信度，随后进行聚合以获得帧级动作预测。每帧的最终动作驱动损失函数用于向整个模型反馈信号。在每次梯度更新后，时间图会基于新的视觉特征进行动态更新。...在 Charades 数据集中评估测试分类平均精度（％）时，我们新提出的模型与两种目前最先进的弱监督学习方法的全面性能比较。表 2....在 Charades 数据集中评估测试检测平均精度（％）时，我们新提出的模型与两种目前最先进的弱监督学习方法的全面性能比较。图 7. 新方法与两种目前最佳的视频目标检测方法的定性比较。...因此，通过在整个视频中相关目标提议的知识进行传递，新方法可以显著减少每一帧的标记缺失问题。我们在大规模日常活动数据集（如 Charades）上进行了大量评估，证明了这种新方法的优越性。

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目前，基础样本数据已达到大几千万，在不久的将来会过亿。目前的难点是，在亿级样本数据的基础上支持百万级别的吞吐量，同时需要兼顾去重的精度以及高召回率。...我们首先对视频进行场景检测，优先抽取出场景切换中具有代表性的一些关键帧，然后利用图像算法提取关键帧的局部特征，之后再把这些局部特征去合并得到全局特征。...最后，根据业务上的其他特征，如时长、标题等等特征的完整比对，最终形成相似视频集合。识别效果需要同时兼顾召回和精度这两个方面。...从结果中可以看到，第一列向量数量、第三列向量维度和最终的 TPS 呈负线性相关。向量数量、向量维度和索引参数，是影响 TPS 的主要因素，也是我们后面去提升这个性能的主要方向。...期待与总结在识别效果方面，通过视音频特征的结合，采用宽视频阈值、严音频阈值的方式，目前我们去重识别的精度与召回都达到了 90% 以上；在系统性能方面，Milvus 集群的吞吐量和每台机器检索的数据量强相关

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在本文中，训练和比较两种不同的深度卷积神经网络模型在道路摩擦力估算中的应用，并描述了在可用的训练数据和合适的数据集构建方面训练分类器的挑战。...基于这个混合数据集，本文提出了基于ResNet50 [11]和InceptionNetV3 [12]的两种不同卷积网络架构，以区分六类路面。在训练数据集的设计时，比较和讨论了从两个网络获得的结果。...在评估测试数据集的性能时，InceptionV3架构的行为有所不同：在第一和第二数据集上训练模型的测试准确度为90％。然而，使用图像搜索中的图像扩展所有类，导致测试精度仅为84％。...图3 每行中的前两个图像是被错误分类，最右边的图像是训练集的一部分。当评估来自“污垢”类别的图像时，错误分类的样本部分地包含草的特征，这使得该类倾向于被错误分类为草。...图4 具有模糊类别的图像示例：鹅卵石上有水坑（左），鹅卵石和沥青混合（右）如果感兴趣的区域包含两个路面之间的过渡（例如沥青和鹅卵石，如图4右侧所示），则它包含两个类别的特征，因此也易于错误分类。

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商汤提出手机端实时单目三维重建系统，实现逼真AR效果和交互

搭建了一套完整的基于单目 RGB 的实时三维重建系统，该系统在中端手机平台上可以达到 125ms 每关键帧，获取的表面网格精度可以达到厘米级，基于该系统可以在手机端实现逼真的 AR 效果和交互，如图 1...尽管一些基于深度神经网络的深度估计算法在公开数据集上表现出了较好的效果，然而在实际应用过程中受场景弱纹理和 SLAM 位姿偏差的影响较大，手机平台算力的影响也使其难以在移动端部署。...图8 三个关键帧的增量式网格更新示意图 Part 3 实验结果本文使用 OPPO R17 Pro 手机采集带有真实场景深度的5组数据，用于从定性和定量两个方面对比 Mobile3DRecon 与一些...图10 本文方法最终融合的表面网格与其他方法的结果比较为了定量评价本文方法和 REMODE、DPSNet、MVDepthNet 生成的深度图和网格的精度，本文对比了 5 个场景下几种方法的实验结果，如表...可以看出 Mobile3DRecon 方法不论是在深度图还是网格质量上都要优于其它的一些 SOTA 方法，深度图和网格精度可以达到厘米级。其余 4 个场景重建的网格结果如图11所示。

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·P帧表示的是这一帧和之前的一个关键帧(或P帧)的差别，解码时需要用之前级有画面叠加上本帧定义的差别生成最终而面。(也就是差别帧，P帧没有完整面数。只有与前一帧的画面差别的数据。)...·B帧是双向差别帧。也就是B帧记录的是本帧与前后帧的差别(具体比较复杂。有4 通过前后面面数据与本帧数据的叠加取得最终的面而。B帧压缩率高，但是解码时 CPU会比较吃力。精度就可以播放。...AMR顿比较简单，它规定每20ms的音频是1帧，每一帧音频都是独立的，有可能来用不同的编码算法以及不同的编码参数。 ·MP3帧较复杂一些，包含了更多的信息，比如采样率、比特率等各种参数。...7.1 声道:7.1声道系统在5.1 声道系统的基础上又增加了中左和中右两个发音点。简单来说，就是在听者的周围建立起一套前后相对平衡的声场，增加了后中声场声道，如图1-2 所示。...1.14 分贝dB 关于分贝dB，人们的第一感觉认为是声音的大小单位，如机械厂房中噪声为90分贝。dB真的是单位吗？其实分贝除了用于声学领域之外，在NVH测量领域，到处可见分贝。

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飞桨产业级PaddleCV最新全景图

在深度学习时代，图像分类的准确率大幅度提升，在图像分类任务中，我们向大家介绍了如何在经典的数据集ImageNet上，训练常用的模型，包括AlexNet、VGG、GoogLeNet、ResNet、Inception-v4...视频分类视频分类是视频理解任务的基础，与图像分类不同的是，分类的对象不再是静止的图像，而是一个由多帧图像构成的、包含语音数据、包含运动信息等的视频对象，因此理解视频需要获得更多的上下文信息，不仅要理解每帧图像是什么...、包含什么，还需要结合不同帧，知道上下文的关联信息。...在视频分类任务中，我们介绍视频分类方向的多个主流领先模型，其中Attention LSTM，Attention Cluster和NeXtVLAD是比较流行的特征序列模型，TSN和StNet是两个End-to-End...场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生，如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。

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实时音视频开发理论必备：如何省流量？视频高度压缩背后的预测技术

算术编码技术在后续的视频编码标准，如AV1、HEVC/H.265、VVC/H.266 中也有应用。...6、帧内预测技术视频数据被划分成方块之后，相邻的方块的像素，以及方块内的像素，颜色往往是逐渐变化的，他们之间有比较强的有相似性。这种相似性，就是空间冗余。...例如下图所示的H.264中9种帧内预测方向：以模式0（竖直预测）为例，上方块的每个像素值（重建）各复制一列，得到帧内预测值。其它各种模式也采用类似的方法，不过，生成预测值的方式稍有不同。...下图中红色圈出的白色箭头即编码砖块和Mario时的运动信息，它们都指向了前一帧中所在的位置。Mario和砖块都有两个箭头，说明它们都被划分在了两个块中，每一个块都有单独的运动信息。...H.261中运动矢量是以整像素为精度的，H.264中运动矢量是以四分之一像素为精度的，AV1中还增加了八分之一精度。

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Python入门之数据处理——12种有用的Pandas技巧

◆ ◆ ◆ 我们开始吧从导入模块和加载数据集到Python环境这一步开始： ? # 1–布尔索引如果你想根据另一列的条件来筛选某一列的值，你会怎么做？...但是相信我，即使在目前这个精准度上再提高哪怕0.001%的精度仍会是一项充满挑战性的任务。你会接受这个挑战吗？注：这个75%是基于训练集的。测试集会略有不同，但接近。...# 7–合并数据帧当我们需要对不同来源的信息进行合并时，合并数据帧变得很重要。假设对于不同物业类型，有不同的房屋均价（INR/平方米）。让我们定义这样一个数据帧： ? ?...如温度可能被记录为“High（高）”“Medium（中）”“Low（低）”“H（高）”“low（低）”。在这里，无论是“High（高）”还是“H（高）”是指同一类。...但是，Python会将它们视为不同分类。 3. 有些类别的频率可能非常低，把它们归为一类一般会是个好主意。

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seaborn的介绍

以下是seaborn提供的一些功能：面向数据集的API，用于检查多个变量之间的关系专门支持使用分类变量来显示观察结果或汇总统计数据可视化单变量或双变量分布以及在数据子集之间进行比较的选项不同种类因变量的线性回归模型的自动估计和绘图...一个分类变量将数据集拆分为两个不同的轴（面），另一个确定每个点的颜色和形状。所有这一切都是通过单次调用seaborn函数完成的relplot()。..._images / introduction_11_0.png 注意如何在散点图和线图上共享size和style参数，但它们会不同地影响两个可视化（更改标记区域和符号与线宽和虚线）。...这些表示在其底层数据的表示中提供不同级别的粒度。在最精细的级别，您可能希望通过绘制散点图来查看每个观察，该散点图调整沿分类轴的点的位置，以使它们不重叠： ?...我们上面使用的“fmri”数据集说明了整齐的时间序列数据集如何在不同的行中包含每个时间点：学科时间点事件区域信号 0 S13 18 STIM 顶叶 -0.017552 1 S5 14 STIM

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CRNN论文翻译——中文版

虽然CRNN由不同类型的网络架构（如CNN和RNN）组成，但可以通过一个损失函数进行联合训练。 2.1....比较评估提出的CRNN模型在上述四个公共数据集上获得的所有识别精度以及最近的最新技术，包括基于深度模型[23,22,21]的方法如表2所示。表2。四个数据集上识别准确率(%)。...我们的方法只使用具有单词级标签的合成文本作为训练数据，与PhotoOCR[8]非常不同，后者使用790万个具有字符级标注的真实单词图像进行训练。...Conv Ftrs：这一列表明一个方法是否使用从训练图像直接学习到的卷积特征或手动特征作为基本的表示。 CharGT-Free：这一列用来表明字符级标注对于训练模型是否是必要的。...另外，为了测试参数δ\delta的影响，我们在方程2中实验了δ\delta的不同值。在图4中，我们将识别精度绘制为δ\delta的函数。

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斩获CVPR 2023竞赛2项冠军｜美团街景理解中视觉分割技术的探索与应用

在街景分割中，由于实际场景的复杂性，面临众多难题。首先，街景分割的突出难点是要素的形状、尺寸差异大，如图2第一列所示（图像示例来自于数据集[1]）。...一些工作聚焦于此进行研究，如BiSeNet[23]、STDCNet[24]等。此外，真实世界中的语义类别复杂多样，各个类别的数据分布也不均匀，因此也衍生出了开集分割、长尾分割等研究方向。...随着分割技术的发展，衍生出了许多不同的分割子任务，如语义分割、实例分割、全景分割等，其在数据标注形式、输出表征方式、模型结构设计等方面都存在着一定的差异。...通常，通过融合周围帧的预测信息，可以提高当前帧目标分割的确定性，从而提高该目标的分割精度。...本次竞赛中，街景理解团队获得了语义分割、全景分割两个赛道的冠军。

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MMAction2 | 基于人体姿态的动作识别新范式 PoseC3D

在实验中，我们对不同来源的二维 / 三维人体姿态进行了公平的比较。我们发现，即使基于轻量主干网络（MobileNetV2）所预测的二维姿态，用于动作识别时，效果也好于任何来源的三维人体姿态。...我们发现，在使用高质量特征提取器的情况下，使用坐标作为输入，动作识别的精度仅有少量下降 (0.4%)。因此在后续工作中，我们以坐标的格式来存储提取出的 2D 姿态。...实验结果识别精度在与 GCN 的识别精度比较中，我们使用 48 X 56 X 56 作为 3D-CNN 的输入大小。...除此之外，当以不同条件（如训练数据使用 GT 框提取，测试数据使用 Tracking 框提取）提取的人体姿态分别用于训练、测试时，3D-CNN 的精度下降也远小于 GCN。...与 SOTA 的比较将关键点分支（关键点热图）与骨架分支（骨架热图）相结合，PoseC3D 在 FineGYM，NTU，Kinetics 等 3 个数据集上取得了当前最高的精度。

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视频分割在移动端的算法进展综述

但是，视频目标分割任务和图片的语义分割有两个基本区别：视频目标分割任务分割的是非语义的目标，并且视频目标分割添加了一个时序模块，它的任务是在视频的每一连续帧中寻找目标的对应像素。...不同帧图像或同一图像的两个像素属于同一类，其embedding向量距离很近，如果两个像素属于不同类别，其embedding向量距离较远。...对于相同类别的像素，我们可以很轻松的求出d的值应该很接近0或者为0；对弈不同类别的像素，d接近1或者为1。...优缺点分析 1、Siammask的多任务学习方法，同时在VOT和VOS取得精度和实时性的trade off,学术界的研究比较容易落地工业级。...当遮挡时，它预测的mask是两个物体的mask。VOS领域处理遮挡和消失也比较困难。以上仅为个人阅读论文后的理解、总结和思考。观点难免偏差，望读者以怀疑批判态度阅读，欢迎交流指正。

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OA-SLAM：在视觉SLAM中利用物体进行相机重定位

主要贡献目前的先进SLAM方法如ORB-SLAM2，依赖于词袋描述子来寻找相似图像，以及基于外观的局部特征，如ORB或SIFT，用于在查询图像中的关键点和地图中的地标之间寻找匹配点。...建立物体检测随时间的关联是我们系统的关键部分，给定当前帧中的一组检测结果，目标是将每个检测结果与现有的物体轨迹匹配，或决定创建一个新的物体轨迹。关联首先受到物体类别的限制。...在这种情况下，关键帧中为两个对象跟踪的检测框被合并，然后初始化一个新的椭球，但只在关键帧上进行。...我们在图1和图10中展示了如何在相对复杂的场景中使用我们的方法，其中场景主要从一侧看，距离保持恒定用于建图，然后在另一侧以不同的距离执行定位。...系统进行比较，证明在物体的辅助下，我们的系统能够从更多不同的视角进行重定位。

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