在SLAM系统中，利用贝叶斯更新规则将像素级语义信息与地图点进行关联，更新一帧中每个观测点的概率分布。然后将这些地标投影到SLAM地图中，并与SLAM系统中保存的最近关键帧相关联。...3） 实时数据融合：数据融合的步骤是将语义与SLAM系统中的每个地图点相关联。在这一步中，我们尝试使用贝叶斯更新规则来更新每个地图点的语义标签的概率分布 ?...在将关键帧的GPS信息转换为笛卡尔坐标后，采用Besl和McKay[33]提出的方法将坐标系与点云统一起来。每30帧取当前帧作为采样点，在两个全局采样器中加入相应的姿态和经纬度。...尝试基于高斯概率分布来评估位置隶属程度。 ? 3D语义视觉SLAM的可视化结果 实验 我们设计的实验主要基于KITTI数据集，该数据集面向公众，主要记录在市区。...根据KITTI原始数据中记录的GPS信息，通过Google地图记录地标GPS信息。数据集包含经度、纬度和地标的真实名称。我们记录序列00到10以进行评估和测试。它将很快向公众发布。
在这个地理信息相关的可视化的案例中，我们能学到地图怎么画、经纬度如何转成坐标值，这些是地理可视化的通用技术。 那我们就开始吧。...但是还有一个问题，geojson 中记录的是经纬度信息，应该如何转成二维坐标来画呢？ 这就涉及到了墨卡托转换，它就是做经纬度转二维坐标的事情。...遍历 geojson 的数据，把每个经纬度通过墨卡托转换变成坐标，然后分别用线和多边形画出来。 画多边形的时候遇到北京和上海用黄色，其他城市用蓝色。...用 Three.js 或者其他绘制方式来画地图只需要加载 geojson 的数据，然后通过线和多边型把每一部分画出来。 画之前还要把经纬度转成坐标，这需要用到墨卡托转换。...你是否也想做一些和地理相关的可视化或者交互呢？不妨来尝试下吧。
geojson描述的无论是polygon还是linestring，coordinates里面的经纬度值其实都比较接近，所以处理后的数值都会比较小，这样再使用varint来存储就会得到比较好的压缩效果。...最后我们将这些气泡以mesh的形式添加到scene中，在render的过程中不断更换气泡每帧对应的纹理来实现运动的效果。 ▍1.确定位置 ?...图5.2 确定气泡位置示意图 图(a)中o点是根据传过来的经纬度转换成的地图中的坐标。...数据是以一组经纬度来代表订单生成的位置，我们要在这个位置显示气泡，webgl中是以一个三角形片元绘制各种图形，矩形至少需要两个三角形片元，6个顶点，除去可以共用的顶点，我们至少要知道图(b)中0、1、2...数据是以一组经纬度来代表订单生成的位置，我们要在这个位置显示气泡，webgl中是以一个三角形片元绘制各种图形，矩形至少需要两个三角形片元，6个顶点，除去可以共用的顶点，我们至少要知道图(b)中0、1、2
这个衡量方法将每个候选编码帧的感知质量和初始编码帧的进行比较。这种质量衡量方法确保了在比特率降低的情况下，仍然保留目标编码的感知质量。...在完成预分析的两个阶段之后，每个参考帧和目标帧都被划分成了相应的图块。这些图块的位置和尺寸根据帧的分辨率和其他帧特征进行调整。例如，我们会对具有高度局部运动的帧应用相对小的图块。...然后，我们会根据比例值来调整合并值，这个因数根据图块中的亮度级别来进行调整，因为在黑暗的区域中的失真比在明亮区域中的失真更大。...但是，我们在AAE（人工添加边缘）组件中的重点是量化此伪像的程度，而不是消除这个伪像。由于我们只对目标帧相对于参考帧的附加块状感兴趣，因此我们根据目标帧与参考帧之间的差异来评估质量衡量的这一部分。...对于差异块中的每个水平和垂直编码块边界，我们评估跨编码块边界的变化或梯度，并将其与任一侧编码块内的局部梯度进行比较。例如，对于AVC编码，这是沿着全帧的16×16网格完成的。
本文旨在探索显式时间差分建模在LR和HR空间中的作用，通过计算帧之间的时间差异，并根据差异程度将这些像素划分为两个子集，而不是直接将连续帧作为输入。...它允许模型利用未来和过去的中间SR结果来优化当前SR输出。不同时间步的差异被存储，以便将来自更远时间的信息传播到当前帧进行细化。...此外，它根据差异程度将相邻帧分解为低方差（LV）和高方差（HV）区域。然后，它们分别由两个具有不同感受野的CNN分支处理，以便更好地提取补充信息。...下图显示了两个连续帧之间像素级的差分图。这张图motivate作者根据时间差分将相邻帧的区域划分为低方差（LV）和高方差（HV）。LV区域的整体外观变化较少。因此，帧之间的主要区别在于精细的细节。...为了进行公平比较，删除了所提出模型的LV和HV分解步骤，并尝试保持其参数数量与其他两种方法相同，如下图所示： 中间SR和细化SR结果的可视化如下图，可见前后细化产生更锐利的边缘和更精细的纹理。
将描述的最新方法是无监督的深度学习方法，该方法使用一帧到下一帧的像素差异或差异来测量深度。 请注意图像标题，因为大多数图像均来自所引用的原始论文，而不是我自己的产品或创造。...Monodepth2 [1]中的作者开发了一种方法，该方法使用深度和姿势网络的组合来预测单个帧中的深度。通过在一系列帧上训练自己的体系结构和一些损失函数来训练两个网络来实现。...此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...然后，要根据对象运动建模过程的步骤4中生成的运动模型来移动对象。最后，将变形的对象运动与变形的静态背景结合起来，以获得最终的变形： ? 来自[3]的方程 ?
简单来说，timestamp代表当前数据的采集时间，（x0，y0，x1，y1）分别是经纬度的范围，而grid是该向量场的行列数，field就是向量场中每一个点的速度值，如果是(0,0)则表示此点风平浪静...今天就和围棋干上了，还是这个例子，首先呢就是数据，也就是棋盘和格子，也就是Vector和Vector Field这两个对象来方便数据的读取、管理等；其次，当然是棋子了，记录每一个棋子的生命周期，当前的位置...,或者在看一下洛杉矶附近的风，增长的比较明显，说明洛杉矶这几天风比较大哦，不信去看天气预报： 帧一 帧二 似乎这样就完美了，其实不是的。...，也是制定一个particle，里面传入向量场数据，number则是一帧中风的最大数，后面都是内部来控制。...则该纹理中每一个像素可以获取它的速度向量。 然后每一帧都会调用该图层的UpDate来更新渲染。
，进行预测 双流法：设计两个单独的网络，一个用于空间流，一个用于时间流 基于骨架：基于骨架数据的人体行为识别 2.2 传统方法原理 2.2.1 特征提取 特征提取一般根据人体行为的构成方式，分为整体表示方式和局部表示方式...Two stream中的每个流的输出会根据k-space“行为词汇”进行编码。 主要贡献：提出可学习的视频级特征聚合方法，通过视频级聚合特征来训练端到端的模型以此来捕获长距离时序依赖性。...作者还尝试使用ActionVLAD来融合两个流。...在用于粗粒度注意力的第二ST-LSTM层中，仅在每个帧处示出两个身体部位，并且为了清楚起见而省略了其他身体部位。...首先，将每个关节的坐标转换为具有线性层的空间特征。然后，连接两个连续帧之间的空间特征和特征差异，以组成一个增强特征。为了消除两个特征之间的比例差异，采用共享LSTM来处理每个关节序列。
然而实际上，相比于单张图像，我们更容易获取视频数据，而视频数据本身有很强的帧冗余性和不确定性，如果我们把视频直接一帧一帧地送入图像分割的模型中，必然会带来很大的计算开销，并且由于场景中运动物体的变化，也会导致分割结果不稳定性...所以目前视频语义分割主要研究的重点大致有两个方向：第一个是如何利用视频帧之间的时序信息来提高图像分割的精度，第二个是如何利用帧之间的相似性来减少模型计算量，提高模型的运行速度和吞吐量。...STGPU的具体计算过程如下：首先对于临近的两帧计算出其光流，和两个不同的语义分割的结果图，然后用光流把前一帧的结果warp 到当前时刻，然后在把warp后的结果和当前帧的分割信息一同送入到GRU的模块中...中deep feature的帧间差异性比较小，而对于每一帧而言，获取deep feature的时间和计算的成本特别地大（尤其是一些深度网络），作者考虑用光流来来把前面的特征给warp到当前帧，进而减少计算量...，作者在Cityscape和Camvid上观察发现底层特征的差异性越大，帧的内容的差异性就会变大。
Reparo步骤如下： 在上传客户端上，我们提取相邻帧之间的差异，并将其输入到一个视频帧丢弃（VFD）模型中。该模型确定其两个相邻帧之间的中间帧是否应该被丢弃。...上传客户端设计 帧丢弃器 选择最优的帧进行丢弃，它计算帧差异特征来衡量场景变化。然后，它使用这些特征构建一个二元分类器，以估计服务器的VFI-DNN有效性。...包括四个低级特征：像素差异、边缘差异、区域差异和灰度直方图差异。 图 2：比较了不同插值方案，结论是连续丢帧不好，因此仅丢弃偶数帧 测量插值效果。...两个奇数索引的输入帧 _m 和 _n ，假设它们之间的偶数索引帧是 _p ，而将 _m 和 _n 作为输入时，VFI-DNN 的输出为 ^′_p ，从帧间特征差异到决定是否丢弃（或保留...模型训练 VFI-DNN ：在vimeo-triplet数据集上进行训练的，类似于AdaCoF，泛化能力良好，不需要在线更新。 VFD：两个隐藏层，大小分别为100和10。
2、Videotoolbox 视频帧解码失败以后应该如何重试？ 1、重新初始化解码器：尝试重新初始化 Videotoolbox 解码器，有时候重新初始化可以解决解码过程中的一些临时问题。...1、计算图像差异：获得原始视频帧和转码后的未经过任何图像效果处理的视频帧使用同一解码器解码，并将它们的每一帧转换成相同的格式（比如 YUV 格式）。...4、分析结果：根据平均 PSNR 值来评估转码后视频的质量。较高的 PSNR 值表示转码后的视频质量与原始视频相似度较高，而较低的 PSNR 值则表示质量损失较大。...举例来说两个宽高为 m×n 视频帧 I 和 K， I 为转码前视频帧，K 为转码后的视频帧，那么它们的均方误差（MSE）定义为： MSE 计算公式 他们的 PSNR 计算公式如下： PSNR 计算公式...通过将顶点数据存储在 GPU 的显存中，可以提高渲染效率，因为 GPU 能够更快地访问这些数据，而无需反复从 CPU 内存中读取。
applymap()将函数应用于整个数据帧中的每个元素。...= ['2', '2', '2'] dataframe_two['B'] = ['b', 'b', 'b'] # 将每个数据帧的列转换为集合， # 然后找到这两个集合的交集。...# 这将是两个数据帧共享的列的集合。...字典，包含五个经纬度的字符串，每个坐标在逗号分隔的坐标对中。...# 为循环创建两个列表 lat = [] lon = [] # 对于变量中的每一行 for row in df[0]: # 尝试 try: # 用逗号分隔行，转换为浮点
)算法流程大致如下：特殊处理栈溢出异常，而对于非SOEs：计算stack traces中每个frame的weight，原因：不同的帧对stack traces similarity的影响不一样计算两个stack...中frame的位置frame在数据库中所有frames（all frames of all stack traces）中出现的频率$f{i}$表示一个stack的第i帧，整个stack trace的所有帧表示为...distance，但也可以替换为rebucket中定义的distance，关于堆栈间距离的定义还有很多，都可以尝试做替换；具体效果还需要落地后观察总结：本篇论文核心还是依据特定规则（帧到栈顶的距离，帧在...stack trace中的出现次数）来进行归类。...算法中的很多部分是可以尝试基于其它算法进行优化的
针对长视频上不同动作的时空巨大差异性，这篇论文提出了基于自监督的局部和全局混合时间域迁移新方法来解决这一挑战。在三个非常具有挑战性的公开数据集上，本文提出的新方法都实现了大幅度的性能提升。...因此，本文目标是利用相对容易获得的未标记数据来解决时空变化问题。为了实现此目标，本文提出通过使用辅助贴标的视频（具有不同人执行的相同类型的人类动作）来减少由时空变化引起的分布差异。...图3：SSTDA中的两个自我监督的辅助任务：1）二进制域预测：区分单帧，2）顺序域预测：预测视频的域序列。...这两个任务分别对局部和全局SSTDA有所贡献 1）局部SSTDA 动作分割基于对时空信息进行编码的帧级特征表示，然后利用多帧中的信息来预测每帧的动作。...然后将本文方法与具有相同设定的其他方法进行比较。最后，将本文方法与所有三个数据集上的最新动作细分方法进行了比较。 首先，通过将辅助任务二进制域预测与基线模型集成来研究局部SSTDA的性能。
在训练过程中，作者从多个视频帧中采样与视觉内容最匹配的字幕，并根据每个字幕的相关性对帧表示进行时间池化。...另一方面，标题质量之间的差异开始增加。作者经验发现，选择两个最佳标题构成了一个好的折中方案，总体上带来了有希望的性能。然而，前1、2或3名（最后三行）之间的差异并不显著。 （三）组合标题生成器。...在表5中，作者比较了以下情况下性能的差异：(i) 在同一数据集上进行训练和评估（自身）与 (ii) 通过结合多个数据集进行训练以使用更多的数据（组合）。...这些百分比表示每个数据集对组合训练集的相对贡献，这是根据每个数据集中可用的视频总数得出的，采用统一采样方法，由于ActivityNet的大小较大，因此其代表性更高。...如主论文第4.6节所述，作者探讨了使用文本摘要模型来组合给定视频中的多个字幕，作者的尝试导致了不一致的结果，如表5所示。
ARKit ARKit 的 ARSession 负责管理每一帧的信息。ARSession 做了两件事：拍摄图像并获取传感器数据；对数据进行分析处理后逐帧输出。如下图： ?...图6 经纬度转换为坐标 借助 CLLocation 中的 distanceFromLocation:location 方法，可以计算出两个经纬度坐标之间的距离，返回值单位是米。...后台在返回用户附近的商家数据时，按照商家的经纬度坐标，使用 K-Means 聚类算法进行二维聚类，将距离很近的商家聚合为一个卡片。...深度缓冲 深度缓冲弥补了画家算法的缺陷，它使用一个二维数组来存储当前屏幕中每个像素的深度。如下图所示，某个像素点渲染了深度为 0.5 的像素，并储存该像素的深度： ?...图14 深度缓冲区 下一帧时，当另外一个物体的某个像素也在这个像素点渲染时，GPU 会对该像素的深度与缓冲区中的深度进行比较，深度小者被保留并被存入缓冲区，深度大者不被渲染。
即使两个实验对象都做同样的动作，由于每个实验对象的体型和风格差异，仍然不太可能有帧到帧的 body-pose 对应的精确框架。...： 1、姿势检测：根据源视频中给定的帧，使用预训练好的姿势检测器来制作姿势线条图； 2、全局姿势归一化：该阶段考虑了源视频与目标视频中人物身形的不同，以及在各自视频中位置的差异； 3、将归一化的姿势线条图与目标人物进行映射...完整的训练过程 模型根据源视频中给定的帧，使用预训练好的姿势检测器 P 来制作姿势线条图。在训练期间，学习了一种映射 G 和一个对抗性鉴别器 D，来试图区分哪些匹配是真，哪些是假。...更进一步：从pix2pix到pix2pixHD 我们探讨了对 pix2pixHD baseline 的修改效果，并根据收集的数据集评估结果的质量。 迁移的结果。每个部分显示 5 个连续的帧。...在姿势检测中丢失关键点，关键点位置不正确，会将错误引入到输入中，并且这些失败通常会延续到结果中，虽然我们尝试了通过时间平滑设置来减轻这些限制。
因为LRU算法被将数据添加到缓存中的条件是最近访问一次即可， 如果当前有大量数据被访问，将缓存中我们高频访问的数据挤了出去，而这些数据在很长的一段事件内斗不会在被访问了，这就造成了缓存污染。...在LRU基础上增加了K次的限制，为了解决缓存污染。 相比与LRU算法，LRU-K需要两个队列来统计数据的访问，一个历史访问队列和一个缓存队列，只有当数据被访问了K次，才会被加入到缓存队列中。...如果有可驱逐的，将驱逐帧存储到参数frame_id中，并返回true 反之，返回false 先从历史队列中尝试驱逐，然后再从缓存队列中尝试驱逐。...判断是否是可驱逐的，不可驱逐的，也不能删除。 根据该帧的访问次数，判断从历史队列中删除还是在缓存队列中删除。 更新可驱逐帧的数量。...缓存池为了弥补磁盘和内存之间访问速度的巨大差异，提高数据库性能。
但是，研究者并不具备执行同样动作的两个人物的对应图像对，来直接监督图像转换。即使两个人物按同样的方式执行动作，仍然有可能不具备帧到帧的身体姿态对应关系，因为每个人物的身材和风格都存在差异。...研究者从目标视频中获取每一帧的姿势检测 [5, 27, 35]，得到对应（姿势简笔画，目标人物图像）对集合。使用该对齐数据，研究者以监督的方式学习姿势简笔画和目标人物图像之间的图像转换模型。...研究者在模型中添加了两个组件来改善结果的质量：为了增强生成视频的时间流畅度（temporal smoothness），研究者每一帧的预测都基于前一个时间步的预测结果；为了增强结果的面部逼真程度，研究者在模型中纳入了一个专门化...图 2：姿势简笔画和目标人物帧之间的对应。 该方法可以生成不同视频人物之间的动作迁移视频，无需昂贵的 3D 或运动捕捉数据。...为了完成这一任务，我们将工作流程分成以下三个步骤：姿势检测、全局姿势归一化、从归一化的姿势简笔画映射到目标人物。在姿势检测阶段，我们用一个预训练的当前最优姿势检测器，基于源视频中的帧来创建姿势简笔画。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
