为了使训练过程中的片段时长和相位时间戳多样化，作者以视频提取帧率随机选择两个偏移时长 offset^{st} 和 offset^{ed} ，范围在0秒到5秒之间，并相应地改变片段的起始和结束帧以增加时长...由于主要的视频特征被裁剪到目标场景片段，作者在输入解码器时没有包括时间边界信息，以迫使模型学习每个阶段的视觉特征与相应文本描述的时间对齐。关于输出序列的详细信息将在后续部分给出。 时间标记化。...： D=end^{n}-start^{n} \tag{10} 在新的事件边界序列 s^{g} 中的每个时间戳随后被重新缩放为一个介于 0 和 N-1 之间的整数，以构建量化的事件边界序列...Fine-tuning 为了利用数据集提供的两套不同标题，并让模型更好地学习视频和文本特征之间的空间和时间对齐，作者直接使用“车辆标题生成”和“行人标题生成”作为作者的两个微调任务。...CIDEr通过参考句子和候选句子的TF-IDF [27]权重的余弦相似性来衡量它们之间的相似度。
我们将在第 3.2 节中详细介绍这一点。 时间序列预测。这个任务的核心是基于历史观测来预测时间序列的未来值，如图 4a 所示。根据应用需求，我们将这个任务分为两种类型：单步预测和多步预测。...这个任务旨在根据时间序列的基本模式或特征为给定时间序列分配一个分类标签。与捕捉时间序列数据样本内的模式不同，时间序列分类的本质在于识别有助于根据其类标签将样本区分开的差异模式。...前者使用距离度量来量化观测值与代表性数据点之间的差异，而后者查看低可能性点以识别异常。 深度学习的出现引发了重大进展，吸取了早期方法的经验。...为实现这一目标，GReLeN 的重构模块学习动态构建图结构，根据输入时间序列数据在每个时间点动态调整。构建的图结构作为评分器的输入，计算通道节点的入度和出度值的总变化。...这两个作品之间的主要区别在于底层GNN架构，其中SATCN提出了一个空间聚合网络结合时间卷积来建模底层空间-时间依赖关系。
裁剪后视频内容应尽可能在时序上具有一致性，即在时序上连续完整包含同一显著性目标，尽可能减少频繁的裁剪目标切换。时序一致性评价也响应了基本功能第二点“裁剪后视频场景切换自然”。...在时序上，两个蓝色虚线框内范围均可以完整连续包含右边舞者，不同抖动情况会对裁剪质量产生较大影响。...这些视频分辨率大小不固定，介于720P到1080P之间，视频时长4-60秒之间。数据集的眼动点真实值由32个受试者参与，不带任务自由观看视频，使用Tobii TX300眼动仪系统采集得到。...这些视频分辨率大小不固定，差异较大，视频时长约1-60秒。数据集的眼动点真实值由24个受试者参与，不带任务自由观看视频，使用SMI RED 500眼动仪系统采集得到。...图16第1行第2列为50段视频得分情况，可以看出本文方法对不同视频的裁剪结果得分相差较小，稳定在3-5分之间，而两个竞品对不同视频得分差异较大，部分视频可以很好裁剪，部分视频会裁剪失败。
通过反向跟踪在第一帧中估计的目标位置与初始注释相同。在测量了向前和向后目标轨迹之间的差异之后，通过考虑如图1所示的轨迹一致性以无监督的方式训练网络。...通过利用未标记视频中的连续帧，模型学习通过重复执行来定位目标前向跟踪和后向验证。 1595639847(1).png 图1 有监督和无监督学习之间的比较。...通过后向跟踪预测的边界框应与第一帧中的原始边界框相同。使用网络训练的一致性损失来测量前后轨迹之间的差异。 图2（b）显示了所提出的无监督Siamese相关滤波器网络的概述。...2.2 无监督学习原型 给定两个连续的帧P1和P2，分别裁剪模板并从中搜索补丁。通过进行前向跟踪和后向验证，所提出的框架不需要在监督训练中使用真实标签。...这基于以下假设：位于中心的目标对象不太可能在短时间内移出裁剪区域。跟踪出现在裁剪区域中心的对象，但未指定其类别。裁剪区域的一些示例如图5所示。
最新的卷积设计思想是动态卷积计算，区别于每一层卷积根据前面的输入不变的思想，能够根据输入不同动态生成卷积参数。...（100步极限理论：大脑高级决策时间在0.5秒、大脑皮层神经元的电脉冲间隔5ms、大脑计算不会超过100个连续步骤） ResNet的设计思想在于残差学习的方式，即根据输入将层表示为学习残差函数。...实验表明，残差网络更容易优化，并且能够通过增加相当的深度来提高准确率。ResNet解决了增加深度带来的副作用（退化问题），这样能够通过单纯地增加网络深度，来提高网络性能。...例如元裁剪方法训练神经网络来裁剪网络、最小二乘实现权重重建、LASSO回归实现通道裁剪等等。 最后，网络的大小，也就是特征图的大小也是有研究方向。...但是这种裁剪方法可能需要在图像中裁剪1000~2000个方框，会对计算量有非常多的要求。 于是2014年，SPP-Net出现，直接从特征图裁剪，区别于R-CNN在图像中裁剪，极大节约了计算量。
输入之间的时间差异利用模型来捕捉不同视角的随机性和不变性。额外的空间增强进一步促进模型学习点云的 3D 空间结构。...给定一个点云p0 ，通过生成一个合成序列来解决这个问题。具体来说，连续旋转、平移和缩放原始点云以构建点云序列{pt} ： 其中， t是变换的索引，Rt是采样变换，模拟时间视图的变化。...随机裁剪。一个随机的 3D 长方体面片被裁剪成一个在原始点云的 60% 到 100% 之间均匀采样的体积。纵横比控制在以内。 随机剪切。切出一个随机的 3D 长方体。...通过时间变换将每个点云扩展为两个不同的视图，生成了两个时间校正的点云。进一步应用空间增强以产生作为输入的一对点云。...通过将点云增加到不同的形状和维度，随机裁剪可以提高性能，而随机剪切会损害性能，因为它破坏了点云的结构连续性，这对于来自邻居的逐点特征聚合至关重要。 消融研究：空间数据增强。
p=3609 读时间序列数据 您要分析时间序列数据的第一件事就是将其读入R，并绘制时间序列。您可以使用scan（）函数将数据读入R，该函数假定连续时间点的数据位于包含一列的简单文本文件中。...平滑由两个参数α控制，用于估计当前时间点的水平，β用于估计当前时间点的趋势分量的斜率b。...ARIMA模型 指数平滑方法对于进行预测是有用的，并且不对时间序列的连续值之间的相关性做出假设。...虽然指数平滑方法不对时间序列的连续值之间的相关性做出任何假设，但在某些情况下，您可以通过考虑数据中的相关性来建立更好的预测模型。...MA（移动平均）模型通常用于模拟时间序列，该时间序列显示连续观察之间的短期依赖性。
[26]在动作识别空间中引入了一种新颖的方法，通过学习使用人体骨架点之间的人际关系来进行暴力检测。...与之前的参考文献不同，[26]从视频中提取人体骨架序列，构建了3D骨架点云，并使用图卷积网络（Graph CNNs）将这些3D骨架点云视为非欧几里得图进行交互学习。...[8]引入了一种新颖的深度架构，包括两个同时进行的流水线，一个使用姿态估计模型提取人的骨架，另一个估计帧之间的动态时间变化，两个流水线的输出通过加法融合在一起，即使其中一个输入提供零值信号也能传递信息。...3.1.1 Spatial Cropping Module 进行视频空间裁剪的动机是基于观察到的暴力行为通常是在两个人或更多人之间发生的。...之间进行逐元素乘法，以融合这两个实体，最终结果的维度为 \mathbb{R}^{n\times d} 。
在图像的实例分割上下文中，以前的方法只对RGB图像操作，如Mask-RCNN。 本文探索一个新方向——利用传感器融来合开发立体像机。具有差异性的地理信息有助于分离相同或不同类的重叠对象。...2.5D ROI和3D ROI: 使用PSMNet和立体视觉对来预测密集的视差图，投射到左侧立体视觉帧上，RPN输出区域建议，并从视差图中裁剪出这些区域，然后把这些裁剪出来的视差区域称为2.5D ROI...利用back-projecting 2d网格结构化数据到三维点云处理点云网络，back-project差异映射到R3空间，第一和第二组件描述其2d网格坐标，第三个组件存储其差异值，将这种表现称为3D ROI...L 3Dmask与L 2Dmask相同，是预测概率mask与匹配ground truth之间的交叉熵损失。 掩模连续性： 对1024个点进行三维ROI均匀采样。...表示一致性： 利用基于点云的网络和基于图像的网络进行特征提取和三维回归。这两个掩模应该是相似的，因为它们来自相同的视差图。
7、汉明距离 汉明距离衡量两个二进制向量或字符串之间的差异。 对向量按元素进行比较，并对差异的数量进行平均。如果两个向量相同，得到的距离是0之间，如果两个向量完全不同，得到的距离是1。...10、动态时间规整 Dynamic Time Warping 动态时间规整是测量两个不同长度时间序列之间距离的一种重要方法。可以用于所有时间序列数据的用例，如语音识别或异常检测。...为什么我们需要一个为时间序列进行距离测量的度量呢？如果时间序列长度不同或失真，则上述面说到的其他距离测量无法确定良好的相似性。比如欧几里得距离计算每个时间步长的两个时间序列之间的距离。...但是如果两个时间序列的形状相同但在时间上发生了偏移，那么尽管时间序列非常相似，但欧几里得距离会表现出很大的差异。 动态时间规整通过使用多对一或一对多映射来最小化两个时间序列之间的总距离来避免这个问题。...通过动态规划找到一条弯曲的路径最小化距离，该路径必须满足以下条件： 边界条件:弯曲路径在两个时间序列的起始点和结束点开始和结束 单调性条件:保持点的时间顺序，避免时间倒流 连续条件:路径转换限制在相邻的时间点上
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。...缺点：对连续性的字段比较难预测；对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析 相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。...缺点：对连续性的字段比较难预测；对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。 End. 来源：知乎 作者：阿平
对于视频续接，关键点-DiT能够从单个初始姿态创建更长、连续且自然的姿态序列，便于实现带有流畅动作的视频续接。...首先，使用YOLO [20]来跟踪和区分视频中的不同个体，并相应地进行裁剪。为了避免重叠的身体干扰关键点估计，排除包含多个人的裁剪视频。...生成的帧与输入图像保持一致，这确保了生成视频中的视觉连续性。此外，通过采用 Transformer 架构和作者的姿态引导器，沿着时间维度应用了序列并行性[24]，使得计算可以在多个设备之间分布。...通过预测关键点序列，它使作者的模型能够合成连续的运动，而无需完整的姿态序列作为参考，使其能够适应各种视频生成任务。 4. 实验 4.1....相比之下，现有方法需要通过中心裁剪或填充到固定尺寸来调整大小，这可能会损害完全捕捉整个图像上下文的能力。此外，在视频质量方面，MimicMotion [68]依赖去噪段之间的重叠帧以确保更平滑的过渡。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。...时间序列预测法的应用： 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，...市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。...缺点：对连续性的字段比较难预测；对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...具体来说,就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。...时间序列预测法的应用： 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，...市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。...缺点：对连续性的字段比较难预测；对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。 编辑：王菁 校对：林亦霖
例如，我们想知道两个教学班的语文成绩中，哪个班级内的成绩分布更分散，就可以用两个班级的四分差或百分点来比较。 相关分析：相关分析探讨数据之间是否具有统计学上的关联性。...具体来说，就是通过分析样本与样本分布的差异，来估算样本与总体、同一样本的前后测成绩差异，样本与样本的成绩差距、总体与总体的成绩差距是否具有显著性差异。...时间序列预测法的应用 系统描述：根据对系统进行观测得到的时间序列数据，用曲线拟合方法对系统进行客观的描述； 系统分析：当观测值取自两个以上变量时，可用一个时间序列中的变化去说明另一个时间序列中的变化，从而深入了解给定时间序列产生的机理...市场预测的时间序列分析法，正是根据客观事物发展的这种连续规律性，运用过去的历史数据，通过统计分析，进一步推测市场未来的发展趋势。...缺点：对连续性的字段比较难预测；对有时间顺序的数据，需要很多预处理的工作；当类别太多时，错误可能就会增加的比较快；一般的算法分类的时候，只是根据一个字段来分类。
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