文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

自监督注意力在密集光流估计中的应用

类似于人类的视觉系统，计算机视觉系统也应用广泛，如视频监控和自动驾驶。跟踪算法的目的是在给定的视频序列中重新定位一组特定的目标，这些目标在初始帧中已经被识别。...稀疏光流只从帧中少数有意义的像素中提取流向量（flow vectors），这些像素不是描述目标的边缘就是角落。...另一方面，稠密光流从给定的帧中导出所有像素的流向量，以较高的计算量和较慢的速度获得更高的精度。 ? 网球运动员的密集光流估计 密集光流在视频序列的每帧中每像素计算一个光流矢量。...1] = 255 seq = 1 while(1): ret, frame2 = video.read() next = cv2.cvtColor(frame2,cv2.COLOR_BGR2GRAY...简单的说，有效复制的能力是通过在代理任务上的训练来实现的，模型通过线性组合参考帧中的像素数据来学习重建目标帧，而权重则衡量像素之间的对应强度。

1.7K10
    • 您找到你想要的搜索结果了吗？
    是的
    没有找到

    CVPR 2021 Oral: 基于Transformers的端到端视频实例分割方法VisTR

    如图1所示，第一行为给定视频的多帧图像序列，第二行为视频实例分割的结果，其中相同颜色对应同一个实例。...针对序列的每一帧输入图像，首先利用CNN的backbone进行初始图像特征的提取，提取的多帧图像特征沿时序和空间维度序列化为多帧特征序列。...由于序列化的过程损失了像素原始的空间和时序信息，而检测和分割的任务对于位置信息十分敏感，因此我们将其原始的空间和水平位置进行编码，作为positional encoding叠加到提取的序列特征上，以保持原有的位置信息...表1 不同帧数模型的训练效果对比 表1中展示了我们利用不同帧数的clip训练模型最终的测试效果，不难看出，随着帧数从18提升至36，模型的精度AP也在不断提升，证明多帧提供的更丰富的时序信息对模型的学习有所帮助...Query探究 第二个实验是对于query的探究。由于我们的模型直接建模的36帧图像，对每帧图像预测10个物体，因此需要360个query，对应表3最后一行的结果（prediction level）。

    1.4K31

    OpenCV中的光流及视频特征点追踪

    这篇博客将介绍光流的概念以及如何使用 Lucas-Kanade 方法估计光流，并演示如何使用 cv2.calcOpticalFlowPyrLK() 来跟踪视频中的特征点。 1....过程图其一如下： 优化版的——稀疏光流特征点追踪效果如下： 找到特征点，每 30 帧对光流点向后检查，只保留还存在于屏幕中的特征点。...光流追踪的前提、原理 光流是由物体或相机的运动引起的图像物体在连续两帧之间的明显运动的模式。它是 2D 矢量场，其中每个矢量是一个位移矢量，显示点从第一帧到第二帧的移动。 光流追踪的前提是：1....，数值越大，算法对图像的鲁棒性越强 - iterations：15 迭代次数 - poly_n：5 像素邻域的参数多边形大小，用于在每个像素中找到多项式展开式；较大的值意味着图像将使用更平滑的曲面进行近似...，用于在每个像素中找到多项式展开式；较大的值意味着图像将使用更平滑的曲面进行近似，从而产生更高的分辨率、鲁棒算法和更模糊的运动场；通常多边形n=5或7。

    99700

    即将开源STD：用于3D位置识别的稳定三角形描述子

    然后，通过匹配点云之间描述子的边长（和一些其他信息）来实现位置识别。从描述子匹配对获得的点对应关系可以进一步用于几何验证，这大大提高了位置识别的准确性。...（a）显示了从查询点云提取的稳定三角形描述子（STD），（b） 显示从历史点云提取的STD。在（c）中，点云的这两个帧之间的STD匹配示例。...为了提取三角形描述子的关键点，我们在平面上进行点云投影，并提取边界上的关键点。根据三角形的相似性进行匹配。图1显示了一个典型的STD位置识别案例，它成功地识别了在同一地点以相反视角收集的两个点云。...，这些关键帧具有从几次连续扫描中累积的点云数据，因此无论特定的激光雷达扫描模式如何，都会增加点云密度。...所有数据都是在城市环境中使用具有不同扫描线的机械旋转激光雷达收集的。我们将我们的方法与其他两个全局描述符进行比较：Scan Context 和M2DP。我们每10帧将这些数据集累加为一个关键帧。

    1.8K10

    CVPR2021 | 基于transformer的视频实例分割网络VisTR

    1）Backbone：Backbone提取输入视频片段的原始像素级特征序列，提取每一帧的特征并将所有的特征图联系在一起。...然后对特征图从空间和时间上展平到一维。 3）Temporal and spatial positional encoding：Transformer的结构是排列不变的，而分割任务需要精确的位置信息。...为了补偿这一点，研究人员用固定的位置编码信息来补充特征，这些信息包含三维（时间、水平和垂直）位置信息，然后再关联在一起。 ?...实验： 在本节中，研究人员在YouTubeVIS[30]数据集上进行实验，该数据集包含2238个训练、302个验证和343个测试视频剪辑。数据集的每个视频都用每像素分割掩码、类别和实例标签进行注释。...下图显示了YouTube VIS验证数据集上VisTR的可视化，每一行包含从同一视频中采样的图像。

    1.1K10

    拓端tecdat|R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口|附代码数据

    如果我们的样本设计是分层的，我们需要选择如何在总体中形成分层，以便从现有的辅助信息中获得最大的优势。...head(mun) 为了限制处理时间，我们只选择了前三个地区和我们例子中感兴趣的变量。该数据集的每一行都包含一个城市的信息，由市政编号和市政名称标识，并属于三个选定的地区之一。...一个合适的方法是应用k-means聚类方法。  我们现在可以按照要求的格式定义框架数据帧。以合适的模型组织数据，以便进行下一步处理。 ...Strata(frameF) 该数据框架中的每一行都输出了与给定分层有关的信息（通过对每个单元与X变量的值进行交叉分类获得），包括: 分层的标识符（名为 "strato"）。...精度约束 误差数据框包含对目标估计值设置的精度约束。这意味着要为每个目标变量和每个域值定义一个最大的变异系数。这个框架的每一行都与感兴趣的特定子域中的精度约束有关，由domainvalue值确定。

    22120

    R语言实现k-means聚类优化的分层抽样(Stratified Sampling)分析各市镇的人口

    如果我们的样本设计是分层的，我们需要选择如何在总体中形成分层，以便从现有的辅助信息中获得最大的优势。...为了限制处理时间，我们只选择了前三个地区和我们例子中感兴趣的变量。该数据集的每一行都包含一个城市的信息，由市政编号和市政名称标识，并属于三个选定的地区之一。...一个合适的方法是应用k-means聚类方法。 我们现在可以按照要求的格式定义框架数据帧。以合适的模型组织数据，以便进行下一步处理。...该数据框架中的每一行都输出了与给定分层有关的信息（通过对每个单元与X变量的值进行交叉分类获得），包括: 分层的标识符（名为 "strato"）。...精度约束 误差数据框包含对目标估计值设置的精度约束。这意味着要为每个目标变量和每个域值定义一个最大的变异系数。这个框架的每一行都与感兴趣的特定子域中的精度约束有关，由domainvalue值确定。

    76830

    RoLM: 毫米波雷达在激光雷达地图上的定位

    图2：总体框架，在给定原始距离测量数据的情况下，RoLM可以从地图中的一组位置中找到相应的位置索引，并计算要添加到位姿图优化中的位姿偏差。...毫米波雷达关键帧生成 毫米波雷达图像由于多路径返回而具有噪声和幽灵反射。将雷达点云与激光雷达点云对齐的关键在于从雷达中提取准确的环境描述。传统的做法是在单帧中滤除噪声。...然而，我们无法使用这一帧信息来消除幽灵反射，而且白噪声的峰值部分也将被视为微小物体，影响最终结果。我们选择直接提取每个雷达图像帧的关键点，并融合多个帧的特征点，以避免遮挡和幽灵反射。...给定初始测量集R，滑动窗口SK中的特征点被拼接成一个关键帧图，分别使用极坐标和笛卡尔投影描述子从候选列表中选择最相似的激光雷达帧，然后计算旋转角和平移，在此基础上，使用ICP完成对齐得到主要的边缘约束...（1）雷达里程计：提供初始位姿估计和雷达点云关键帧。 （2） 雷达在激光雷达上的定位：找到与雷达关键帧相似的激光雷达帧，并计算两者的外部参数，以获取当前位置与实际位置之间的偏差。

    46510

    MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）…你都掌握了吗？一文总结目标追踪必备经典模型（一）

    目标追踪是指在第一帧图像中给定待追踪目标的情况下，对目标进行特征提取，对感兴趣区域进行分析；然后在后续图像中找到相似的特征和感兴趣区域，并对目标在下一帧中的位置进行预测。...给定测试视频的第一帧，使用conv3的特征训练一个简单线性回归模型来预测目标物体的位置。在随后的视频帧中，如果预测的目标是可靠的，那么可以调整从上式中得到的目标位置。...为了在新图像中找到对象位置，我们可以穷尽地测试所有可能的位置并选择与对象过去的外观具有最大相似性的候选者。在实验中，作者简单地使用对象的初始外观作为示例，从具有标记的对象轨迹的视频数据集中学习函数f。...图像是从视频的两帧中提取出来的，这两帧都包含目标，并且最多间隔T帧。在训练时忽略对象的类别。对每个图像内的对象比例进行归一化，而不破坏图像的宽高比。...在监督学习阶段，训练网络选择行动，使用从训练视频中提取的样本来追踪目标的位置。在这个步骤中，网络学会了在没有顺序信息的情况下追踪一般物体。在RL阶段，SL阶段的预训练网络被用作初始网络。

    73020

    音视频生产关键指标：视频编辑优化丨音视频工业实战

    视频播放相关： 视频 Seek 平均时长，从拖动视频进度到对应时间点到图像显示出来的平均耗时。 1、视频抽帧优化 抽帧模块主要用于提取和展示视频画面缩略图的场景。...1.7、抽帧缩略图缓存 可以存储解码后的 BitMap 作为缩略图缓存，通过包含视频内容的 hash 值、抽帧尺寸、抽帧位置等参数的信息作为缓存缩略图的 key。...解码出来的视频帧（AVFrame）数据是从 IDR 帧开始的，所以需要丢弃目标位置之前的帧数据，从而渲染从目标位置开始之后的帧。...精准 Seek 是指 Seek 到给定时间点的位置；非精准 Seek 是指允许 Seek 到给定时间点附近一定误差范围内的位置。...比如，MP4 可以从 moov box 的关键帧索引信息中快速精准查到各 IDR 帧的位置，但是 HLS 就需要先找到 ts 切片下载下来，然后只能从这个切片开始读取。

    98331

    【干货】计算机视觉视频理解领域的经典方法和最新成果

    由于相邻帧信息冗余度很高，Wei等人从视频(450帧)中采样100帧，每帧交由DAN分别进行预测。在得到relu5-2/pool5深度特征之后，DAN将其全局最大/平均汇合以得到深度特征。 A....由于相邻帧有信息冗余，ECO从视频中采样若干帧，每帧单独用2D卷积提取特征，之后沿时间方向拼接特征，再用3D卷积捕获它们的时序关系。...Ng等人在深度特征上，用5层隐层结点数512的LSTM来提取深度特征，每个时刻都进行输出。训练时，一个片段从第1帧到最后一帧输出层获得的梯度分别乘以0.0-1.0的权重，用以强调后面帧的重要性。...Yagi等人提出行人位置预测任务，即根据行人历史信息，预测下一帧行人的位置。Yagi等人用1D时域卷积来融合不同帧的特征。...目标跟踪(object tracking) 给定视频第一帧中目标的位置(以包围盒的形式)，我们需要预测其他帧中该目标的包围盒。

    3.8K20

    DenseTrack，利用视觉语言模型提升密度图个体识别能力 ！

    DenseTrack解决了两个关键任务：从密度图中提取详细的外观信息以实现精确的个体识别，并使用这些外观数据纠正运动差异。...最初，DenseTrack使用视觉语言模型（VLM）从密度图中提取复杂的外观特征，确保对个体的准确描述。从而将提取的外观数据与运动和位置数据无缝集成，以解决运动不准确的问题，增强运动线索的准确性。...\tag{1} 在个体表示（IR）阶段，将视频流中的所有帧以及每帧中个体的坐标列表输入。然后，利用密度图中的定位，从上一帧获得估计位置和每帧中个体的外观表示。...Individual Representation 在获取到每帧中个体的精确位置后，提取用于帧间关联的有效表征至关重要。为了融合外观和运动信息，采用同时提取外观特征和运动偏移量作为关联线索。...这有助于建立帧与帧之间的关联，从而推理出视频中每一帧中每个个体的轨迹，记作 。详细的流程在算法1中说明。通过上述操作，获得了轨迹 ，它由每个ID在每一帧中出现的位置组成，完成了跟踪过程。

    15410

    斯坦福黑科技打造新型交互机器人：看视频一学就会！

    不过，这些复杂的相互作用可以按照顺序进行建模，即总结出从给定状态到后续状态的变化概率。...为了完全表示动作划分，需要首先获取有关对象的实例、类别和位置，然后确定手的位置，最后进行动作检测和分割，这些信息都要从视频中提取，难度很大。...我们使用基于更快的R-CNN架构的物体检测器来在每帧图像中找到候选边界框和标签和对象位置，通过时间滤波减少检测抖动。为了推断对象的状态，在每个边界框的内容上训练分类器。...该网络使用来自GTEA数据集中的手工掩模的数据进行训练，并根据我们视频集的子集进行微调。通过手部检测和物体的运动方式，可以推断出手的实时状态（是空闲，还是被占用），这是一个重要的信息。...我们采用两阶段方法：（1）为每帧图像提取有意义的图像特征，（2）利用提取的特征对每帧的动作标签进行分类，并对动作进行分段划分。为了增加动作划分的鲁棒性，使用LSTM网络来暂时聚合信息。

    60740

    使用NVIDIA flownet2-pytorch实现生成光流

    可以在链接中找到更多选项，并将其定义为类别FlyingChairs。还有一个ImagesFromFolder类，这意味着可以提供自定义数据，例如来自视频的帧，可以从中得到推论。...为此目的选择的那个可以在github存储库中找到。其原因在于它允许从颜色编码方案生成视频剪辑，这将在稍后阶段有用。...在位置0,0，即图像的右下部分，确实可以看到浅蓝色并且是从位移矢量所期望的，即它是指向左侧和底部的矢量的颜色。 将光流应用于舞蹈视频 在本节中，将使用舞蹈视频，并从中生成光流文件。...生成的帧占用1.7 GB内存，而视频仅占11.7 MB，每帧大约2 MB。 生成光流 可以通过运行以下命令来生成光流表示。...尺寸含义 在运行流网算法时，需要了解大小含义，例如11.7 MB视频，在提取时会生成1.7 GB的单个帧文件。然而当产生光流时，这变成包含所有光流表示的14.6GB文件。

    7.5K40

    UC伯克利超酷研究：舞痴和舞王之间，只差一个神经网络

    若是合成的视频卡顿还如何C位出道？因此，研究人员想逐帧实现两个视频主体之间的传输，就得学习两个人图像之间的映射，在源视频集和目标视频集中找到图像到图像的转换。...△ 从人物动作（右）中捕捉到的姿势图（左） 因此，研究人员对每一帧图像进行姿势检测，产生一组源视频中人和目标视频人物之间的一组姿势对，以监督学习的方式学习两人之间的姿势图。...△ 从源视频到目标视频主体之间的动作传输 最后，研究人员添加了两步操作提升视频质量：为了让合成的视频具有时间平滑性，他们在视频每一帧前都添加了时间步预测。...整段视频处理下来，AI就会获得一对对的数据，以便学习火柴人和图像之间的对应关系。这样一来，针对每一个目标，AI都能学到一套不同的规则，不会受到个体差异的太多限制。 ?...中间，火柴人的位置会调整一下，适应目标视频的主角，在取景框里所处的位置。 脸也是GAN做的 跳舞除了动作，也有表情。有只GAN专门负责这一部分，结构如下。

    56240

    Opencv----Optical Flow

    ()函数来创建一个密集的光流场 光流 光流是相机或物体运动引起的两连续帧图像中物体的运动模式, 是一个二维的位移向量场, 每一个向量表示第一个点到第二个点之间的位移 [image] 图片展示了在五个连续帧中球的移动..., 这个方程组是超定的, 最好的办法是使用最小二乘方法求解, 下面是二元二次的求解方案: [ ] 观察其逆矩阵与哈里斯角点detector的相似性, 这表明角点是更好的跟踪对象 从用户的视角, 这个想法很简单...我们选择第一帧, 在其中提取一些托马斯角点, 然后使用Lucas-Kanade光流迭代地跟踪这些点....对于函数cv.calcOpticalFlowPyrLK()我们传入前一帧, 和前一帧的跟踪点, 及后一帧. 函数返回下一帧的跟踪点和这些点的状态编码, 1表示找到, 0表示未找到...., 它计算帧中所有点的光流, 它基于Gunner Farneback的算法, 在2003年Gunner Farneback的“基于多项式展开的两帧运动估计”中对此进行了解释.

    1.4K10

    PL-VINS:实时基于点线的单目惯导SLAM系统

    在我们的方案中，LiDAR数据从两个方面增强了SfM算法： 1）LiDAR点云用于检测和排除无效的图像匹配，使基于立体相机的SfM方案对视觉模糊具有更强的鲁棒性； 2）LiDAR点云与视觉特征在联合优化框架中相结合...A，观测值预处理 PL-VINS系统是从这个线程开始，它的功能是提取和对齐相机和IMU两种测量的原始信息。对于相机捕获的输入帧（RGB图像），在图像中并行地检测、跟踪和优化点和线特征。...线特征 A ，线特征检测 目前基于点和线的VINS方法直接采用OpenCV中的LSD进行线提取，由于其计算量大，实验中每帧60~80ms的耗时，已经成为实时应用的瓶颈。...请注意，提取过程也很耗时，但有必要剔除不可靠的线段。为了简化调优过程，所有的值都可以在我们的开源代码中找到。 2，排除长度不符合的线。...从最后一行总结，PL-SLAM是更好的方法，因为通过额外利用线路特性，与VINS Mono相比，位置误差平均降低16%。 下图提供关于3D运动轨迹的直观比较。

    2.4K30

    AVA：Netflix的剧照个性化甄选平台

    由AVA提供的备选图像 从源视频到编辑备选图像的高级阶段 帧注解 作为我们自动化流水线的一部分，我们在视频的每个帧中都处理和注释不同的变量，以便最好地得出帧的内容，并理解该帧对于故事是否重要。...通过一系列计算机视觉算法处理一段内容中的每一帧视频，以收集客观帧元数据、帧的潜在表示，以及这些帧所包含的一些上下文元数据。...我们在帧级捕获到的一些视觉属性的例子。 上下文元数据 上下文元数据由多个元素的组合组成，这些元素被聚合以从帧的角色、对象和摄影机的动作或移动中获得含义。下面是一些例子： 人脸识别。...对象检测和语义分割的例子，以识别三分法美学的前景对象。 图像排名 在给定视频中的每一帧都经过处理和注解后，下一步就是通过一个自动艺术品流水线从这些帧中选出最佳的候选图像。...结论 在这个技术博客中，我们概述了如何从视频中呈现有意义图像的独特方法，并使我们的创意团队每天都能设计令人惊叹的艺术插图。

    1.1K20

    python数据分析——数据的选择和运算

    它们能够帮助我们从海量的数据中提取出有价值的信息，并通过适当的运算处理，得出有指导意义的结论。 数据的选择，是指在原始数据集中筛选出符合特定条件的数据子集。这通常涉及到对数据的筛选、排序和分组等操作。...同时，像Scikit-learn这样的机器学习库，则提供了丰富的机器学习算法，可以帮助我们构建预测模型，从数据中提取出更深层次的信息。...(data) data[1:5:2,1:5:2] 【例】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行第二列的数据元素并输出。...[0,1] 【例3】请使用Python对如下的二维数组进行提取,选择第一行的数据元素并输出。...axis表示选择哪一个方向的堆叠,0为纵向(默认),1为横向 【例】实现将特定的键与被切碎的数据帧的每一部分相关联。

    19310
    点击加载更多

    扫码

    添加站长 进交流群

    领取专属 10元无门槛券

    手把手带您无忧上云

    扫码加入开发者社群

    相关资讯

    热门标签

    更多标签

    活动推荐

      运营活动

      活动名称
      广告关闭

      腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      扫码关注腾讯云开发者

      领取腾讯云代金券

      热门产品

      热门推荐

      更多推荐

      Copyright © 2013 - 2025 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

      深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

      腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

      领券