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除了计算之外，使用现有数据帧选择性地构建新的数据帧

是数据处理的一种技术，可以通过对现有数据帧进行筛选、转换和组合，生成新的数据帧，以满足特定的需求和应用场景。

这种技术在数据分析、机器学习、人工智能等领域中广泛应用。通过选择性地提取和处理数据帧，可以从海量数据中提取有用的信息，进行数据挖掘、模式识别、预测分析等任务。

在云计算领域，使用现有数据帧选择性地构建新的数据帧可以通过云服务提供商的数据处理服务来实现。腾讯云提供了一系列数据处理服务，包括数据仓库、数据湖、数据流处理等，可以帮助用户高效地处理和分析数据。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下：

数据仓库：腾讯云数据仓库（https://cloud.tencent.com/product/dw）腾讯云数据仓库是一种大数据存储和分析服务，支持海量数据的存储和查询分析，提供了高性能、高可靠性的数据仓库解决方案。
数据湖：腾讯云数据湖（https://cloud.tencent.com/product/datalake）腾讯云数据湖是一种大规模数据存储和分析服务，支持多种数据类型的存储和处理，提供了灵活、可扩展的数据湖解决方案。
数据流处理：腾讯云数据流处理（https://cloud.tencent.com/product/dsp）腾讯云数据流处理是一种实时数据处理服务，支持流式数据的实时计算和分析，提供了低延迟、高可靠性的数据流处理解决方案。

通过使用腾讯云的数据处理服务，用户可以灵活地选择和构建新的数据帧，实现对数据的高效处理和分析。

相关搜索:从现有数据帧创建新的数据帧如何从现有的数据帧创建新的数据帧如何使用新的数据帧来更新现有的spark数据帧如何使用旧数据帧中的值来计算新数据帧？如何从现有的数据帧创建新的数据帧，按天和个人分组并计算比例？使用R中的新数据帧更新旧数据帧用于粘贴行以从现有数据帧创建新数据帧的For循环根据现有数据创建新数据帧的过滤功能计算新数据帧中行值的总和通过过滤现有数据帧中的字符来创建新的数据帧 Pandas数据帧使用其他数据帧中的数据创建新列在循环内创建新的数据帧并将结果追加到现有数据帧使用某些条件从多索引数据帧创建新的数据帧使用列表中的值，以便在现有数据帧的基础上创建少量新数据帧如何基于其他数据帧的列使用pandas创建新的数据帧是否使用数据帧中分类变量的值创建新的数据帧？使用for循环递归创建新的数据帧建议-使用条件创建新的数据帧如何在Python中从循环中的原始数据帧行构建新的数据帧？如何使用数据帧中的列在新的数据帧中创建行？

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OmniColor: 基于全局相机位姿优化给LiDAR点云着色方法

然许多现有框架中对这两种类型传感器的数据进行融合的效果很差，导致了不理想的映射结果，主要是由于相机姿态不准确。本文提出了OmniColor，一种使用独立360度相机对点云进行上色的新颖高效算法。...此外，作为预处理步骤，还可以选择性地使用[24]，[25]，[26]来提高点云结果的质量。将最终的全局点云输入表示为LP。...鉴于移动地图设备的手持性质，运动模糊显着影响了输入彩色图像的质量，为了增强计算出的彩色点云，我们的方法自主选择一组输入图像，利用VO系统生成的一系列关键帧作为选择的基础。...然后，我们使用无参考度量评估和量化每个关键帧图像的模糊程度。随后在选择最后的关键帧之后，在每个时间段（t−，t+）中添加模糊度最低的帧。选择的图像集合表示为I = {I1, ...In}。...此外，我们的优化方案使得利用现代GPU的能力并行更新所有姿态和点云着色结果变得容易。定性结果除了定量比较外，我们特意选择了香港科技大学广州校区数据集中来自不同序列的基于特征的方法的各种失败场景。

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ORB-SLAM——a Versatile and Accurate Monocular SLAM System）

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行为识别综述

通过直接计算深度特征映射的逐像素时空梯度，OFF可以嵌入任何现有的基于CNN的视频行为识别框架中，仅需要少量额外成本。它使CNN能够同时提取时空信息，尤其是帧与帧之间的时间信息。...2.4 two stream 2.4.1 方法一在这项工作中，作者使用两种新的方法构建了two stream 架构，证明了在没有参数增加的情况下，性能有了较大的提升。...2.4.6 two stream方法六-T3D 除此之外，作者还提出了一种新的技术，用于预训练2D 卷积网络和T 3D 之间的可监督迁移学习。...（global context memory cell）选择性地聚焦在每帧中更具信息的节点上。...然后，将全局情景记忆的数据馈送到Second LSTM层，以帮助网络选择性地关注每个帧中的信息性关节，并进一步生成行为序列的注意力表示。接着，注意力表示被反馈到全局情景记忆单元以便对其进行细化。

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绿幕通通扔掉 ੧ᐛ੭ | 谷歌AI实时「抠」背景

所以，在构建和训练的过程中，谷歌给自己定了一些原则：移动端的解决方案一定要足够轻量，跑起来至少要比现有的最厉害的抠图模型快个十倍，要30倍就更理想了；为了最好的实时呈现效果，这个模型出的片必须达到30FPS...这个抠背景的模型，帧数的处理得很讲究。帧数不能太多，不然费算力，也无法及时出图；但也不能太少，否则看起来卡顿。数据集为了训练这个模型，谷歌标注了成千上万个图像。...神经网络的输入谷歌的分离模型，是通过RGB通道计算出视频源每帧的前景。关键抠出来的前景前后两帧之间要连贯。现在的方法是用LSTM和GRU，对算力要求太高了，要用在移动端实时出片上不太现实。...LSTM搭GRU，可以通过门控机制使循环神经网络，做到记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长时间跨度的信息的前后关系进行建模。...拿YouTube上stories频道上的片试了试，抠背景效果都很流畅。抠图效果也很棒棒，在验证数据集上实现了94.8%的IOU（交叠率，在这里就是抠背景效果贴不贴合）。

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ICML 2021 | 基于装配的视频无监督部件分割

部件分割 (co-part segmentation) 是计算机视觉领域中的一个重要问题。...02 方法我们的方法基于一个假设，即视频中的运动物体是由不变的部件组成，视频中帧与帧的区别只是部件的不同位置和缩放之间的区别，通过部件之间的仿射变换，我们可以将视频中的一帧转换为另一帧。...最后，这些部件图片将根据对应的部件蒙版被组装成最终的图片。 ? 部件分割装配的结构而在训练时，我们每次随机从视频中选择两帧作为源图片和目标图片。...仿射变换可解释性的对比图片分别对应 Motion Co-part 的结果，以及我们的方法在不使用变换损失函数和使用变换损失函数下所训练的模型结果另外，通过在较大的数据集上训练，我们的模型可以扩展到同类型的新图片上...例如下图所示，我们可将在 Tai-Chi-HD 和 VoxCeleb 等数据集上训练的模型无缝应用到在 Youtube 上找到的同类新视频上。 ? 以下视频展示了更多上述实验的可视化结果。

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

为了实现实例的区分，模型将视频的多帧clip构建为3D volume，通过对像素点的embedding特征进行聚类实现不同物体的分割。...以上的特性使得transformers成为VIS任务的恰当选择。除此之外，transformers已经有被应用于计算机视觉中进行目标检测的实践DETR[6]。...，利用匈牙利匹配的方式找到每个预测最近的标注数据，作为它的groud truth进行监督，进行后面的loss计算和学习。...实验结果为了验证方法的效果，我们在广泛使用的视频实例分割数据集YouTube-VIS上进行了实验，该数据集包含2238个训练视频，302个验证视频以及343个测试视频，以及40个物体类别。...在没有任何trick的情况下，VisTR在所有使用单一模型的方法中获得了最佳效果，并且在YouTube-VIS数据集上实现了最快的速度。

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