每个数据包都有一个报头，其中包括帧索引、数据包索引和数据包大小，以便接收方可以识别令牌属于哪个帧以及该特定帧有多少数据包。 比特率控制器 视频会议应用程序经常需要调整其比特率以响应网络拥塞。...类似地，它可以根据前一帧的标记生成与移动的手相对应的标记。 网络体系结构 将接收到的令牌按照它们在原始帧中的位置组织起来作为输入。丢失的令牌用一个特殊的令牌表示，称为Mask令牌[M]，如图4所示。...为了将标准视觉转换器结构扩展到视频片段，我们使用了时空注意力模块。在每个 transformer 块中，我们对时间维度(跨相邻帧)执行注意，然后对帧内的空间维度执行注意。...这使我们的损失恢复模块能够利用同一帧的空间信息和连续帧的时间信息。具体来说，为了生成缺失的令牌，模块可以在空间和跨帧中使用附近的令牌，因为这些令牌与缺失的令牌有很强的相关性。...随着时间的推移，更强大的gpu被集成到边缘设备中，自然为在其上运行复杂的神经网络铺平了道路。
2、除了用于单目VIO的角点特征外，还添加了500个角点并使用BRIEF描述子描述。额外的角点特征用于在回环检测中实现更好的召回率。 3、DBoW2在时间和空间一致性检查后返回回环检测候选帧。...紧耦合重定位 1、重定位过程使单目VIO维持的当前滑动窗口与过去的位姿图对齐。 2、将所有回环帧的位姿作为常量，利用所有IMU测量值、局部视觉测量和从回环中提取特征对应值，共同优化滑动窗口。...RotationMatrixTranspose对矩阵进行转置； RotationMatrixRotatePoint将Rt矩阵相乘等。...= -1： 1）将当前帧与回环帧进行描述子匹配，如果成功则确定存在回环 2）计算当前帧与回环帧的相对位姿，纠正当前帧位姿w_P_cur、w_R_cur 3）如果存在多个图像序列，则将所有图像序列都合并到世界坐标系下...1、查询字典数据库，得到与每一帧的相似度评分ret 2、添加当前关键帧到字典数据库中 3、通过相似度评分判断是否存在回环候选帧 4、如果在先前检测到回环候选帧再判断：当前帧的索引值是否大于50，即系统开始的前
glColorSubTableEXT 定义目的纹理的调色板的一部分被替换 glCopyPixels 拷贝帧缓冲区里的像素 glCopyTexImage1D 将像素从帧缓冲区拷贝到一个单空间纹理图象中...glCopyTexImage2D 将像素从帧缓冲区拷贝到一个双空间纹理图象中 glCopyTexSubImage1D 从帧缓冲区拷贝一个单空间纹理的子图象 glCopyTexSubImage2D...glDrawBuffer 定义选择哪个色彩缓冲区被绘制 glDrawElements 渲染数组数据中的图元 glDrawPixels 将一组像素写入帧缓冲区 glEdgeFlag 定义一个边缘标志数组...将一般的比例矩阵与当前矩阵相乘 glScissor 定义裁减框 glSelectBuffer 为选择模式值建立一个缓冲区 glShadeModel 选择平直或平滑着色 glStencilFunc...,glTranslatef 将变换矩阵与当前矩阵相乘 glVertex 定义一个顶点 glVertexPointer 设定一个顶点数据数组 glViewport 设置视窗 10 .
算法流程设计 首先，进行视频特征提取，对视频进行抽帧。视频抽帧有多种策略，可以按照固定的时间间隔抽帧，或者抽取视频所有的关键帧等。...从压测数据可以看出，单实例只能支持几百万的向量检索，也就是几十万的视频样本。虽然这种单机部署也会有它的一些优势，比如说部署起来非常简单，使用方便等等。但是对于全局去重的业务不合适的。...Milvus 数据库内部处理请求的时候其实都是单线程的，如果要提升整个系统的并发能力，可以考虑右边这样多集群部署方式，提升我们整体的吞吐量。 除了集群化部署之外，创建索引也是提升性能的主要方式。...然而，Milvus 对二值型向量的支持比较弱，在构建索引的时候没有充分利用 CPU 资源，构建时间非常长。比如，nlist 等于 1024 的时候，索引构建时间已经达到一个小时左右。...通过这样主备切换，我们解决了索引构建期间无法正常写数据的问题。 整个集群的样本数据量越来越大，集群的吞吐量会随着时间的迁移而变小。为了控制整个集群的吞吐量，我们选择通过业务上的一些规则进行了分支。
两种扫描方式 非重复扫描模式：Avia视场覆盖率将随时间推移而显著提高，70度的大FOV可一次性获取更大场景的点云数据，最终形成照片般清晰的高密度点云。适用于智慧城市、移动测绘等场景。...Livox Mid-40不同积分时间内点云效果图如下所示： Livox Mid-100不同积分时间内点云效果图如下所示： 下图给出了不同积分时间下Livox Mid-40激光探测测距仪的视场覆盖率，和当前市场上常见的几款多线机械旋转式激光探测测距仪的相关数据...高精度建图：因为扫描轨迹固定，点云数据的覆盖率和密度可以预测，适合高精度建模任务。 帧间一致性高：每帧点云的分布模式相似，有利于后续处理中的帧间匹配和对齐。...非重复性扫描 特点 扫描轨迹随机：激光束的扫描轨迹呈随机分布，利用时间积累覆盖更大的视野范围。 点云分布不规律：单帧点云分布密度较低，但多帧叠加后可以形成高密度点云。...非重复性扫描的多帧叠加可以为 LOAM 提供更丰富的特征点（如角点、平面点），有助于里程计和建图的精度提升。 但需要权衡： 非重复性扫描在单帧点云上的密度较低，可能会增加特征提取和匹配的难度。
图(A)：递归预测策略 在"基于树的时间序列预测实战"中，我们学会了将单变量时间序列表述为基于树的建模问题。...生成第一次预测：利用历史数据，使用已训练的模型预测下一个时间步骤。 将预测值作为下一次预测模型的输入：将预测值添加到历史数据中，创建更新的时间序列。...一个可以发现的问题是，随着时间推移，预测的准确性会下降，初期预测的误差会在后期积累。只要模型足够复杂，能够捕捉到错综复杂的模式，这种情况似乎是可以接受的。...make_reduction()函数可以将单变量时间序列转化为数据帧。该函数有两个主要参数，即strategy（"递归"或"直接"）和window_length（滑动窗口长度）。...滑动窗口与单变量时间序列一起移动，创建样本，窗口中的值就是x值。递归策略和直接策略将在接下来进行解释。
（外部）内存碎片是一个历史悠久的 Linux 内核编程问题，随着系统的运行，页面被分配给各种任务，随着时间的推移内存会逐步碎片化，最终正常运行时间较长的繁忙系统可能只有很少的物理页面是连续的。...我们以下图 Intel 5-level 页表为例，虚拟地址从低到高划分为：页内偏移、直接页表索引、页中间目录索引、页上层目录索引、页四级目录索引、页全局索引，物理内存页帧号保存在直接页表项中，通过直接页表索引即可找到...，将找到的页帧号和页内偏移组合起来就是物理地址。...假设我要将某个直接页表项中对应的物理页面换走，只需要分配一个新页面，将旧页面的数据拷贝到新页面，然后修改此直接直接页表项的值为新的页帧号即可，而不会改变原来的虚拟地址，这样的页面可以随便迁移。...我们可以看到根据迁移类型进行分组只是延缓了内存碎片，而并不是从根本解决，所以随着时间的推移，当内存碎片过多，无法满足连续物理内存需求时，将会引起性能问题。
在首个超长跨视频理解基准数据集 LongerVideos 上的多维度评估表明，VideoRAG 展现了卓越的长视频理解能力，为复杂视频场景下的知识提取与整合提供了新的解决方案。...传统的文本 RAG 方法在视频内容理解上存在显著局限，主要体现在无法直接捕捉视觉动态、难以保持视频帧间的时间依赖性，以及难以处理视觉与文本之间的跨模态交互。...VideoRAG 采用双通道架构，高效组织和索引长时间视频内容，同时保留多模态信息的语义丰富性： 基于图的文本知识对齐 视觉 - 文本对齐：将视频均匀划分为多个短片段，并从每个片段中均匀采样不超过 10...LongerVideos 支持对跨视频推理能力的评估，打破了当前视频问答基准数据集中普遍存在的单视频时长不足 1 小时和单视频理解场景的限制。...说明基于知识图与多模态上下文编码的索引能够有效捕捉和组织视频中的视觉动态和语义信息，此外混合多模态检索范式通过将文本语义匹配与基于视觉内容嵌入的检索相结合，有效提升了跨视频检索精度； 进一步基线模型对比分析
应用的技术 3D RoPE扩展：将RoPE从1D扩展到3D以建模时空相关性，诊断频谱不平衡后提出MM-RoPE。 令牌依赖策略：帧内双向依赖+帧间时序因果依赖，贴合视频数据特性。...若我们稍作符号简化，将和表示为和，则可基于3D RoPE将公式(1)的注意力计算表示为： 其中，和表示编码时间、高度和宽度相对位置的起始和结束维度索引；表示从中提取行索引为的子矩阵；其他矩阵类似定义。...如下图2所示，比较了原始LLM RoPE与三种方案： 方案1将前1/2通道分配给全局位置编码(即全局序列索引)，后1/2通道以2:3:3比例分配时间、高度和宽度位置。...分阶段训练 鉴于Lumos-1的自回归特性，视频生成训练可分为两项能力：1) 文本到图像；2) 单图/多图到视频。尽管AR-DF训练大幅缓解学习不平衡问题，仍观察到后者任务相对更易。...对于时序管掩码，帧6的难度最高，因为相同空间位置的像素在时间轴上全部被掩码，消除了随机掩码的捷径。随着迭代进行，帧间差距逐渐缩小并最终趋于平稳，证明模型学会了通过时间传播信息而非复制信息。
然后，根据离散采样深度和影像位姿将当前帧的像点投影至多视图参考帧上，计算联合匹配代价。具体的，考虑当前第 t 帧上的像点坐标 ? 和采样深度 ? ，根据对极几何关系找到其在帧 t' 上的对应点 ?...构建其索引，volume 外的点采用函数 ? 建立索引，通过将空间 volume 进行规则划分，使得体素的哈希表插入、查询的时间复杂度变为常数级，因此该方法具有较高的速度优势。 ?...图6 可扩展哈希索引示意图 ② 体素的融合与动态物体移除 对于输入的每个关键帧深度图，通过将深度值投影到三维的体素块中，从而判断是否需要分配新的体素块，如果需要则将体素块的 TSDF 和权值信息插入到索引表中...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...与现有的基于点云或 TSDF 的在线重建方法不同，Mobile3DRecon 系统可以根据单目摄像头图像鲁棒地估计场景深度，同时将估计的关键帧深度实时增量地融合到稠密网格表面。
此外，作者进一步证明了本文模型的泛化性： 1) 将HERO用于不同的下游任务 （视频和语言推理和视频字幕任务），并在VIOLIN和TVC数据集上达到了SOTA的性能； 2) 采用不同的视频类型 ：单频道视频...与BERT直接连接所有文本token和视觉帧作为输入的编码器相比，本文的模型有效地利用字幕句子和视频帧之间的时间对齐，以更细粒度的方式进行多模态融合。...具体来说，作者应用一个FC层将输出帧表示转换为与输入视觉特征相同维度的向量。...作者希望模型学习： 1) 局部对齐 ——开始和结束索引，表示与查询对齐的视觉帧的span； 2) 全局对齐 ——匹配采样查询的整个视频。...具体来说，重新排序发生在字幕和视觉帧的多模态融合之后。重新排序的特征被输入时间Transformer，产生重新排序的视觉帧嵌入。
未来，随着Python的不断发展和更多优质库的出现，相信数据分析领域将会迎来更加广阔的发展前景。...关键技术：多维数组的索引与一维数组的索引相似，但索引语言更为自然，只需要使用[ ]运算符和逗号分隔符即可，具体程序代码如下所示： arr = np.array([[1,2,3],[4,5,6]]) arr...关键技术：多维数组中对行的选择，使用[ ]运算符只对行号选择即可，具体程序代码如下所示： 花式索引与布尔值索引 ①布尔索引 我们可以通过一个布尔数组来索引目标数组，以此找出与布尔数组中值为True...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。...首先使用quantile()函 数计算35%的分位数,然后将学生成绩与分位数比较，筛选小于等于分位数的学生,程 序代码如下： 五、数值排序与排名 Pandas也为Dataframe实例提供了排序功能
数组有component类型和element类型，component类型就是数组去掉最外层维度后剩下的类型，可能还是一个数组类型（对于多维数组）。...帧 每次当一个方法被调用时一个新的帧会被创建。当方法调用完成时，与之对应的帧会被销毁，无论是正常完成还是抛异常结束。 所以帧是方法调用的具体体现形式，或称方法调用是以帧的形式进行的。...本地变量数组和操作数栈的大小在编译时就确定了，它们随着和帧关联的方法编译后的代码一起被提供，因此帧这种数据结构的大小只依赖于jvm的实现，这些结构所需的内存可以在方法调用时同时被分配。...在一个线程执行的任何时刻，都只会有一个帧是处于激活的。这个帧被称为当前帧，与之对应的方法被称为当前方法，方法所在的类被称为当前类，此时用到的本地变量数组和操作数栈也都是当前帧的。...不能按照较大的那个索引去读数据，但是可以写入，当然这样将使本地变量内容错乱。 在方法被调用时，jvm使用本地变量来接收传递进来的参数值。
1.3 术语和概念 为了便于后面的介绍，首先引入动态图片与静态图片相比具有的新术语和新概念。 1.3.1 帧 “帧”即动态图片中多幅静态图片中的一幅。...在动态图片编码中，通常以帧作为单位，记录图片数据、间隔时间等信息。 后面提到的“帧”既表示一幅静态图片，也可以理解为动态图片数据中的单个存储静态图片及动画信息的数据块。...简单来说，Alpha 混合方式用于控制半透明效果的实现方式；处置方式用于说明下一帧将展示时，当前帧应如何处理。...图片数据的记录方式从传统的色值变为索引，减少了图片数据的占用空间。 GIF 支持全局调色板，也支持每帧有自己独立的调色板；每个调色板最多包含 256 种颜色。...参数解释 实例数：同时异步加载并显示的实例数量。用于模拟未经优化的多幅动态图片同时展示时，实际性能开销情况。 加载时间：多个实例同时异步加载，取最终加载完成的时间。
而通过对用户的行为偏好进行跟踪分析建立算法推荐模型，当内容足够丰富时，可以为用户主动推荐无限多感兴趣的内容。 随着各类视频 App 火爆，目前短视频已经成为信息流中最重要的流量窗口。...这里为什么存在 2 种抽帧呢？因为我们发现它们在去重的效果上各有优势，无法相互替代。例如：有些场景切换比较频繁的视频，如果抽取平均帧时，时间轴刚好错开了，就会导致抽取的帧之间关联性很小，影响召回。...最初上线部署至 Kubernetes pod 容器（8 核）上时，单帧向量化需 3.4 秒，但在同等配置的 8 核实体机上，只需 0.46 秒。 工程同学不断深挖，最终发现是环境配置导致的差异。...小索引的重建只需从 MySQL 中导出当天的向量数据，后面步骤同大索引。 多 set 索引机制 如上所述，采用读写分离能够解决索引的实时写入性能问题。...即，把大小索引数据拆分成多份（每一份称之为 set），建多个 set，每次只是将增量数据加入需要淘汰数据的那一个 set，那么只需把那一份对应的数据重建索引即可。
那么一帧图像，若干个特征点，可以映射得到若干个word，word集合就是BoW。 那么，如何将特征点映射得到word呢。上面说过word是局部范围内特征点的聚类中心，那么需要进行聚类操作。...orb-slam3中维护了一个关键帧数据库，每次新增一个关键帧，都会通过kd树计算BoW，同时更新正向索引和逆向索引。每个单词拥有一个逆向索引表，记录包含该单词的帧，和权重。...那么假设我要在关键帧数据库中，找到与当前帧最相似的一帧，只需要找与当前帧共享单词的这些帧（逆向索引表记录下来了），统计他们与当前帧共享单词的总数，取总数最大的那一帧即可。...遍历当前帧的单词集合，对于每个单词，它里面落入了许多历史关键帧，对这些帧计数+1，表示与当前帧共享一个单词，统计完当前帧的所有单词之后，取共享数量最多的那一帧，就是与当前帧最接近的一帧了。...下载2 在「3D视觉工坊」公众号后台回复：3D视觉github资源汇总，即可下载包括结构光、标定源码、缺陷检测源码、深度估计与深度补全源码、点云处理相关源码、立体匹配源码、单目、双目3D检测、基于点云的
在编码器中，将特征提取模块输出的两个特征图分别进行单图超分和多图超分处理。然后将两个结果的差分图输入残差模块，计算残差。最后，将残差结果和单图超分之和作为编码器的输出，输入进解码器。...投影是重复使用的，直到处理完所有相邻帧，这是“循环反投影网络”一词的原因。 ? RBPN采用DBPN作为单图超分网络，ResNet和反卷积作为多图超分网络。...接下来，将详细介绍相关的最新方法。 三维卷积方法 与二维卷积相比，三维卷积模块可以在时空域上操作。这有利于视频序列的处理，因为可以通过提取时间信息来考虑帧之间的相关性。...SR图是残差图和动态上采样滤波器处理后的帧的总和。 ? DUF还提出了一种基于时间轴的视频数据增强方法。通过对不同时间间隔的帧进行顺序或相反顺序的采样，可以得到不同运动速度和方向的视频。...其公式如下： 其中i是响应值的输出位置索引，j是所有可能位置的索引，x和y分别是具有相同维数的输入和输出数据，f是计算i和j之间相关性的函数如高斯、点乘等，g是计算输入特征的函数，C（x）是归一化因子
财务信息的处理面临许多挑战，以下是一些挑战： 表示随着时间变化的安全数据，例如股票价格 在相同时间匹配多个数据流的度量 确定两个或多个数据流的关系（相关性） 将时间和日期表示为实体流 向上或向下转换数据采样周期...要进行此处理，需要使用一种工具，使我们能够对单维和多维数据进行检索，索引，清理和整齐，整形，合并，切片并执行各种分析，包括沿着数据自动对齐的异类数据。...使用相关性的一个常见示例是确定随着时间的推移，两只股票的价格彼此密切相关的程度。 如果变化密切，则两个股票之间的相关性很高，如果没有可辨别的格局，则它们之间是不相关的。...当应用于数据帧时，布尔选择可以利用多列中的数据。...下面将PER列与随机数据的序列相加。 由于这使用对齐方式，因此有必要使用与目标数据帧相同的索引。
低成本与通用性：无需训练即可适配不同基模型，支持多模态混合输入和内容编辑，扩展了应用场景（如3D数据生成、风格化视频等）。 实验验证：在多样化的条件输入和运动控制任务中表现优于现有方法。...为了将特征注入扩展到视频扩散模型中以控制首帧，首先对单帧条件图像进行 DDIM 反转以提取其特征。基于图4的观察结果，通过注入去偏的残差隐藏状态和查询（query）来替换这些特征。...为了确保空间自注意力中跨帧的内容一致性，我们通过将后续帧的键（key）和值（value）设置为与首帧匹配（即 和 ）来强制时序一致性。...这些策略不仅降低了获取目标特征的计算成本，还保持了首帧的结构控制和自然外观。 零样本轨迹控制 本节将选择具有良好结构控制能力的特征，并利用 PCA 降维进一步分析它们在时间维度上的特性。...通过将后续帧与注入的首帧对齐，实现了零样本轨迹控制。 跨帧对齐：受先前工作 [29, 34] 启发，可通过优化隐空间变量实现对单图像的拖动效果。将此技术应用于轨迹控制中的跨帧对齐。
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