时序多指标数据帧的重采样

是指根据一定的时间间隔，对多个指标的数据进行重新采样和整理，以便更好地进行数据分析和处理。重采样可以将原始数据的时间间隔调整为更小或更大的时间间隔，从而使数据更易于分析和比较。

重采样的分类：

向上采样（Upsampling）：将数据的时间间隔调整为更小的时间间隔，通常通过插值方法填充缺失的数据点。
向下采样（Downsampling）：将数据的时间间隔调整为更大的时间间隔，通常通过聚合方法（如平均值、最大值、最小值等）对数据进行合并。

重采样的优势：

数据整理：重采样可以将不同时间间隔的数据整理为相同的时间间隔，方便进行数据分析和比较。
数据平滑：通过重采样，可以平滑原始数据中的噪声和波动，使数据更具可读性和可解释性。
数据压缩：重采样可以将大量的原始数据进行压缩，减少存储和传输的成本。

时序多指标数据帧的重采样的应用场景：

金融领域：对股票、期货等金融数据进行重采样，以便进行趋势分析、波动率计算等。
物联网领域：对传感器数据进行重采样，以便进行数据分析、异常检测等。
工业生产领域：对生产过程中的多个指标数据进行重采样，以便进行质量控制、故障诊断等。

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旷视等提出GIF2Video：首个深度学习GIF质量提升方法

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用于实现真实世界时间一致性视频超分的运动引导潜在扩散模型

首先，本方法提出了以运动引导的扩散采样过程，即在扩散采样过程中引入 LR 序列的时间动态，以增强各帧潜在特征的一致性。...运动引导的扩散采样从 score-based 角度来看，扩散模型的采样过程涉及到对数据分布梯度 \log p(\mathbf{z}) 和引导模型 g = G(\mathbf{z}) 应用 Langevin...具体来说，在采样过程中加入了一个创新的运动引导模块，以计算各帧潜在特征的 warp 误差。给定 LR 帧后，首先用 \mathcal{F} 计算它们的光流，并将光流图降采样到潜在特征的维度。...实验结果定量结果本文提出的方法在所有合成测试数据集上都取得了感知指标 LPIPS 和 DISTS 的最佳结果，这表明所提出的方法能够从经过复杂退化的序列中重建高质量的细节。...MDS 的加入有助于保持感知上的连续性，确保修复后的帧能够平滑地从一个帧过渡到下一个帧。与 baseline 相比，时间感知序列解码器(TSD) 的加入也在所有指标上产生了更好的结果。

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2022综述 | 南洋理工《视频自然语言定位》

早期的解决方案主要采用无效的两阶段方法，首先采样时刻作为候选答案，然后将这些候选评分为[9]-[13]。后续的解决方案更关注视频和查询之间的有效和高效的多模态交互。...预处理程序为特征提取准备输入，例如，视频中的图像帧降采样和调整大小，以及对查询句中的单词进行标记。特征提取器将视频帧和查询词转换成相应的向量特征表示。...视频自然语言定位数据集与评价指标数据集是构建和评估TSGV方法的基本资源。我们回顾基准数据集和评估指标。视频自然语言定位方法 TSGV 针对TSGV提出的大多数解决方案都属于监督学习范式。...图9描述了TSGV在监督学习中发展的时序概述。有监督学习需要大量带注释的样本来训练TSGV方法。考虑到数据标注的难度和成本，近年来的研究尝试用弱监督学习来解决TSGV问题。...高效特征提取 TSGV多答案时空自然语言定位多模态自然语言定位视频数据集片段检索许多技术可以用来学习各种类型数据的密集表示，例如文本、视频和音频。

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云原生的监控方案缺乏，需要支持开源PromQL业界标准，Prometheus SDK指标接入。监控粒度粗，一些毛刺无法洞察，需要提高数据采样粒度。...DownSample组件：数据降采样，支持可以配置的聚合采样粒度，节省存储成本。同时提供数据保存更长的时间。 Piper组件：统一的告警通知服务，支持告警通知升级。...ClickHouse Cluster： ClickHouse作为优秀的OLAP列式数据库，早期是我们采用的第三代时序存储引擎，现在慢慢退居二线，目前现在用来导入一些时序数据和高基数指标数据，提供一些额外的数据分析能力...接受程序写入的数据，通过对metric+tag组合进行一致性hash写入到对应的存储节点，当有存储节点失联，会进行数据重路由分发到好的节点上面。...重路由的过程中，由于数据分发策略的变化，可能会导致写入变慢，等待存储节点倒排索引重建完成，就会恢复写入速度正常。

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【竞赛小汇】NTIRE2021 视频超分竞赛

从Track1赛道的LR数据中，我们移除奇数帧，即'00000001.png', '00000003.png'等。因此，输入序列的帧率更低。...Local Net在EDVR的基础上引入了通道注意力机制，它用于生成局部特征与超分帧特征；Context Net包含反向与前向分支，它的输出将通过上采样模块转换为帧残差。...类似BasicVSR，它们采用SpyNet进行特征对齐；然后将多帧对齐后的特征送入双向编码模块以从不同时间补偿特征提取有用的上下文信息；最后采用自适应上采样模块进行超分重建。...为缓解该问题，他们采用了无监督学习机制在REDS数据上训练光流估计模块。具体来说，给定两帧图像，网络估计的前向与反向流为，所估计的仿射帧通过如下方式得到：。...首先，采用CNN提取多级特征；然后，采用由块相关层与卷积层构成的多块相关层计算offset并用之进行图像仿射(类似STN:Spatial Transformer Network)；最后，完成插帧后再采用

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AAAI 2021 | 时序动作提名生成网络

04 两阶段重采样长尾数据集中的数据不平衡问题可以严重影响到模型的训练精度和泛化性能。...本文回顾了数据集中的正负样本分布以及动作持续长度的分布情况，并针对性的设计了用于提名置信度预测的重采样策略，旨在提升在长尾数据集中的模型训练表现。...然而，我们发现正负样本的持续时间同样不遵循常规的均匀分布。因此，有必要考虑继续对动作提名的长度进一步平衡。尺度平衡重采样。...为了缓解长尾尺度的问题，我们在IoU平衡采样的基础上提出了一个正负样本尺度重采样策略。具体来说，假设Pi为正样本提名中持续长度为si的数量，而ri则为其占总提名数量的比例： ?...BSN++相比于之前的方法取得了更高的AUC指标，尤其在AR@1和AR@100指标上（Top-1/Top-100候选提名下的平均召回）相比于BSN提升最为明显。

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视频识别的基础概念

)：通过对输入的长视频进行全局分析，然后软分类到多个类别修剪视频识别(Trimmed Action Recognition)：给出一段只包含一个动作的修剪视频，要求给视频分类时序行为提名(Temporal...(Dense-Captioning Events)：将一段未修剪的视频进行时序行为定位得到许多包含行为的视频段后，对该视频段进行行为描述 2、常见的解决方案 iDT iDT算法框架主要包括：密集采样特征点...光流：在时间间隔很小的情况下，视频像素位移特征提取:通过网格划分的方式在多尺度图像中分别密集采样特征点。通过计算特征点临域内的光流中值得到特征点运动方向。...分类器:SVM 对于多分类：评价指标：mAP、0-1 exact match、Macro-F1等训练方法： 1）one hot encoding 用一系列的特征去拟合词汇，降低训练所需要的数据量...TSN 这是在Two-Stream上的改进，Two-Stream最大的问题是不能对长时间的视频进行建模，只能对连续几帧视频提取。

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传统图像处理与深度学习又一结合：时空多尺度非局部自相似集成视频超分

Abstract 视频超分旨在采用多个连续低分辨率图像重建高分辨率图像，在这个过程中，帧间与帧内信息是探索时序与空域信息的关键源。...受此启发，作者提出了一种时序相关集成策略以更好的利用帧间的相似块，提出一种跨尺度非局部相关集成策略以更好探索图像不同尺度见的自相似性。...该文主要贡献包含以下几点：提出一种新的MuCAN用于视频超分，它在多个公开数据集取得了SOTA性能；提出两种有效的模块：TM-CAM与CN-CAM以更好的探索时序和多尺度的相似性；提出一种Edge-aware...Experiments 训练数据：(1)REDS，参考EDVR中的数据重组方式进行了处理；(2) Vimeo90K。度量指标：PSNR、SSIM。...从表中结果可以看到：(1)在REDS数据集上，MuCAN以至少0.17dB指标优于其他方法；(2) 在Vimeo90K-Test数据集上，MuCAN以1.2dB(RGB空间)指标优于DUF。 ?

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电商微服务实战之服务监控

采样率越高，监控实时性就越高，精确度越高。但采样对系统性能也会有影响，尤其是采集后的数据需写到本地磁盘时，过高采样率会导致写入磁盘的I/O过高，影响正常服务调用。...所以设置合理采用率是关键，最好可动态控制采样率系统较闲时，加大采样率，追求监控实时性与精确度系统负载较高时，减小采样率，追求监控的可用性与系统的稳定性数据传输常用方式如下： UDP传输数据处理单元提供服务器的请求地址...无论哪种，数据格式都十分重要，尤其是对带宽敏感以及解析性能要求比较高的场景，一般数据传输时采用的数据格式有两种：二进制协议，最常用的就是PB对象，它的优点是高压缩比和高性能，可以减少传输带宽并且序列化和反序列化效率特别高...聚合后数据需持久化到DB，所选用DB一般两种：索引数据库 e.g. Elasticsearch，以倒排索引的数据结构存储，需要查询的时候，根据索引来查询时序数据库 e.g....OpenTSDB，以时序序列数据方式存储，查询时按照时序如1min、5min等维度来查询。数据展示把处理后的数据以Dashboard方式展示给用户。

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