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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...Temporal Multi-Correspondence Aggregation Module 相邻帧见的运动具有正反两方面性：一方面，大的运动需要进行消除以构建相似内容的相关性；另一方面，小运动的精确估计非常重要...CNCAM 在这里我们采用表示t时刻s尺度的特征，我们首先对输入特征进行下采样并得到特征金字塔： 给定中位置q处的query块，我们需要在其他三个尺度进行相似块的非局部搜索： 在进行集成合并之前，先对所搜到的相似块通过自注意力模块判别是否真正有用

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论文翻译 | ORB-SLAM3：一个用于视觉、视觉惯性和多地图SLAM系统

多子地图系统大大提高了系统召回率,ORBSLAM3在视觉信息缺乏甚至丢失时具有更高的鲁棒性.当跟丢目标时将会重建一个子地图,并在回环loop closing过程中与之前的非活动地图合并.故ORB-SLAM3...(活动地图)和 non-active-map(非活动地图)进行相似性度量.如果相似区域处于活动地图,则进行回环校正;若属于不同的地图,则将两个地图进行无缝拼接,并作为活动地图.回环校正时,另开一个线程进行全局....了实现定位和回环检测的长期数据关联,RB-SLAM使用DBoW2词袋位置识别系统.BoW2用它们的词袋向量建立一个关键帧数据库,且给定一个查询图像能够根据它们的词包高效地提供最相似的关键帧....2 Place Recognition（位置识别） 为了获得较高的召回率，对于每个新的活动关键帧，本系统在DBoW2数据库中查询Atlas中的几个相似的关键帧。...我们的位置识别算法的步骤是： 1、DBoW2候选关键帧 我们用活动关键帧检索地图集DBoW2数据库中三个最相似的关键帧，排除与共视的关键帧。我们将位置识别每个匹配的候选关键帧称为Km。

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    中科院中科大芝加哥大学创新动态Token合并框架，无需微调，依然强大，零样本视频理解的突破性进展！

    相比之下，基于MLLM的方法提供了一个更灵活和泛化的框架，在预训练阶段融合了多个数据模态的多样化开放世界知识 。...例如，许多方法减少帧数并执行激进的分词池化，这可能会失去在上下文中具有重要意义的帧或捕捉微妙动作的视觉分词。...对于中的每个单独帧，作者依次将 Token 分成两个非重叠 Token 集，其中包含 Token ，，其中包含 Token ，在每一步中，初始。...作者将用于动态合并图像以在固定视觉 Token 长度下保留更多 Token 。为了获得相似度得分，每个视觉 Token 在通道维度上分成个头，每个头具有个通道。...作者选择相似度得分最高的 Top- 个 Token 对并通过池化组合匹配 Token 。最后，将两个集合中剩余的 Token 合并在一起，形成 个 Token ，经过第 步后完成。

    14910

    Author name disambiguation using a graph model with node splitting and merging based on bibliographi

    同名问题：分割多个不重叠的环中的共同顶点 异名问题：合并具有不同名的顶点 同时：能够处理异常问题 1. 概述 1. 基于图的作者姓名消歧方法 2. 使用合作关系构建图模型 3....Namesake Resolver 同名的解析器检测并解决同名问题 假设同一个人同一时期很少在同一个机构工作，社交群体也不同 GFAD将从同一个顶点发出的每个非重叠循环视为不同社交环，循环检测器查找途中具有多个社交环的顶点...，名称分割器拆分与多个社交环相关联的顶点 3.2.1....查找具有相似作者名称，并且相同作者检测器识别表示为同一个人的顶点 2....3.3.2. same author detector 两个相似名称的顶点直接或间接的连接到图中的公共顶点，则认为两者为同一个人 3.3.3. heteronymous name merger 一旦确定具有相似名称的作者是同一个人

    71140

    ACM MM2021 HANet：从局部到整体的检索！阿里提出用于视频文本检索的分层对齐网络HANet！代码已开源！

    关于 image.png 和 image.png 的详细描述在3.2节中解释。值得一提的是，作者利用具有=5核大小的卷积层来获得动作概念的概率输出，即捕获连续视频帧中的内在运动信息。...3.2.2 Local-level Representation 为了进一步探索帧之间的上下文信息，作者提出了一个选择和合并(SeMe)模块来生成局部级表示。...通过此操作，最终得到了局部级动作表示 image.png 获得 image.png 与获得局部级实体表示 image.png 的主要区别是，作者在 image.png 中选择3帧，并且可能不是连续的，对应前...通过合并相邻和语义上相似的帧，局部级表示包含更丰富的信息，并捕获局部范围依赖关系，它们可以显式地与文本中的名词和动词对齐。综上所述，局部级表示是与概念对应的几个帧级特征的聚合。...3.4.1 Individual Alignment 由于视频和文本中有多个组件，作者使用了stack attention机制来对齐多个组件并计算总体相似性得分。

    2.5K10

    伦敦大学提出 SAMa: 材料感知三维选择和分割 ！

    在这个相似性云中的最近邻查找使作者能够高效地重建目标表面的准确连续选择 Mask ，这些 Mask 可以从任何视角进行检查。...相比之下，作者的视频数据集具有密集且精细的逐像素材质标注，这使得可以对视频选择模型进行微调。 二维材料选择。...为了缓解不一致性，作者将稀疏关键帧的二维相似性图合并为三维相似性点云。利用该点云和最近邻 Query ，作者可以在几毫秒内从任何视角恢复并显示三维形状的选择（并进行展示）。...因此，作者选择将来自多个视角的相似度图融合成一个轻量级的三维相似度点云。从这个点云中，作者可以轻松地以交互速率重建并显示连续的三维选择。...该方法包括两个步骤：（1）自动选择“选择点击”，以及（2）合并相似的选择结果。 从多个视角密集采样整个物体是不切实际的（图4中的Lego资产进行500次点击采样大约需要20分钟）。

    9510

    TT-SLAM：用于平面环境的密集单目SLAM（IEEE 2021）

    与基于 RANSAC 的多单应性方法 [1] 相比，数据关联和关键帧选择问题由模板跟踪器的连续性处理。对所有单应性应用非线性优化过程以提高姿态估计的精度。...与 RANSAC 方法相比（例如[ 1]），使用模板跟踪器连续提取单应性有以下优点：1）很好地解决了场景中存在多个平面时的数据关联问题；2）它提供了对跟踪结果的连续观察，因此系统在处理关键帧选择问题时具有更大的灵活性...；3) RANSAC 方法在处理多个平面时往往需要更高的计算成本，因为模板跟踪器在结果方面更轻且具有确定性。...平面图 1）平面合并和关键帧： 我们还部署了一个平面合并方案，以在给定平面法向量n和正交距离d 的度量的情况下融合封闭平面。...结论 我们提出了一种通过模板跟踪器估计相机位姿和生成密集平面映射的新方法。跟踪器是从超像素化图像区域创建的。应用均值偏移聚类技术来合并相似的平面。最后，设计了一个基于优化的细化器来实现更好的性能。

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    基于事件的光流矢量符号体系结构

    第二种方法是特征匹配方法，它通过评估连续事件帧之间单个像素的特征表示的相似性或相关性来计算光流。...利用VSA中结构化特征的绑定能力，我们将来自多个尺度和两个事件极性的HD特征表示合并到一个统一的特征描述符中。...在这里，基于VSA的HD特征描述符包括三个步骤（图2a）：将事件流转换为多个尺度的极性依赖累积TSs；通过合并来自两种极性的TSs为每个尺度生成HD特征描述符；并将来自各种尺度的HD特征描述符合并到原始尺度...这里的基于VSA的特征匹配框架包括两个主要步骤：1）利用基于VSA的HD内核导出连续事件帧的HD特征描述符，以及2）使用搜索和优化（对于基于模型的方法）或具有代理损失的神经网络（对于自我监督学习方法）等算法...因此，图4（蓝色曲线）显示，MVSEC数据集中流匹配点的相似性低于DSEC数据集。这一观察表明，与DSEC数据集相比，MVSEC数据集在事件帧中经历了更大的随机性，导致事件帧质量较低。

    12610

    阿里达摩院将Transformer应用于目标重识别，效果显著（附源代码）

    这些图像通常是由不同摄像头拍摄的不连续帧。...这段全景视频是由单个摄像头拍摄的连续帧。...因此，基于注意力的方法仍然更喜欢大的连续区域，并且难以提取多个多样化的判别部分（见下图 1） (a) Original images, (b) CNN-based methods, (c) CNN+attention...然而，CNN的下采样算子（例如池化和跨步卷积）降低了输出特征图的空间分辨率，这极大地影响了区分具有相似外观目标的能力。如下图所示，基于CNN的特征图丢失了背包的细节，难以区分两个人。...(ii) Side Information Embeddings (SIE) 以通过插入可学习的嵌入来合并这些非视觉线索来减轻对相机/视图变化的特征偏差。

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    Dont Look Twice :更快的视频 Transformers与游程长度记号化 !

    另一方面，视频压缩器，如H.264和H.265[46, 41]，明确地具有内容 Aware ：而不是独立编码帧，它们在连续帧之间编码像素差异，在没有变化的情况下，可以大大减少视频大小。...另一方面，标准的视频压缩器，如HEVC [41] 和 AVC [46]，是内容 Aware 的：它们积极考虑连续帧之间的差异以实现更有效的压缩。...最后，操作视觉 Patch 更具解释性，类似于视频编码器 [41, 46] 使用的启发式。 作者接下来定义一个确定连续两帧是否为静止的标准。...考虑两个时间上连续的帧 和 ，它们对应空间位置 和时间位置 ，其中 。对于轮径大于1的轮式大小，每个帧包括多个帧裁剪，因此 。给定一个阈值 ，如果 和 的差值小于等于 ，则认为它们是静止的。...然而，要实现随机 Mask 的最优性能-吞吐量权衡需要针对每个数据集进行调整，而RLT天生具有内容感知能力，在相似的速度下无需调整即可实现更高的准确率。

    10710

    多目标追踪小抄：快速了解MOT的基本概念

    多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出 检测每帧中存在哪些对象 标注对象在每一帧中的位置 关联不同帧中的对象是属于同一个对象还是属于不同对象...多个空间空间、变形或对象旋转 由于运动模糊而在相机上捕获的视觉条纹或拖尾 一个好的多目标跟踪器（MOT） 通过在每帧的精确位置识别正确数量的跟踪器来跟踪对象。...快速检测和跟踪物体 常见的 MOT 算法 1、基于质心的对象跟踪 基于质心的对象跟踪利用视频中两个连续帧之间检测到的对象质心之间的欧几里得距离。...Deep SORT采用单一的传统假设跟踪方法，具有递归卡尔曼滤波和使用匈牙利算法的逐帧数据关联。 外观特征描述了给定图像的所有特征。...第一个关联的相似性是使用 IoU 或检测框 Dʰᶦᵍʰ 与轨道的预测框 T 之间的 Re-ID 特征距离计算的。

    95410

    多目标追踪小抄：快速了解MOT的基本概念

    多目标跟踪（Multiple Object Tracking） MOT 获取单个连续视频并以特定帧速率 (fps) 将其拆分为离散帧以输出。...多个空间空间、变形或对象旋转 由于运动模糊而在相机上捕获的视觉条纹或拖尾 一个好的多目标跟踪器（MOT） 通过在每帧的精确位置识别正确数量的跟踪器来跟踪对象。...快速检测和跟踪物体 常见的 MOT 算法 1、基于质心的对象跟踪 基于质心的对象跟踪利用视频中两个连续帧之间检测到的对象质心之间的欧几里得距离。...Deep SORT采用单一的传统假设跟踪方法，具有递归卡尔曼滤波和使用匈牙利算法的逐帧数据关联。 外观特征描述了给定图像的所有特征。...第一个关联的相似性是使用 IoU 或检测框 Dʰᶦᵍʰ 与轨道的预测框 T 之间的 Re-ID 特征距离计算的。

    79430

    论文简述 | Line Flow Based SLAM

    1 摘要 我们提出了一种通过预测和更新代表3D线段的连续2D投影的线流的可视化SLAM方法.虽然使用点和线段的间接SLAM方法取得了优异的效果,但它们在具有挑战性的场景中仍然面临问题,例如遮挡、图像模糊和重复纹理...、更新、合并和丢弃线line flows.我们使用贝叶斯网络对我们的基于线流的建模,我们在前端进行短期优化,在后端进行长期优化. ?...图13展示了在房间中捕获的一些图像,如图14.可视化我们算法的动态重建.右下方图像上的红色线段是提取的线段,而虚线是重建的3D线段.注意,虽然在单个帧中没有提取出几个线段,并且一些线段是不完整的,但是这些线段是基于多个帧中的信息来细化的...3 结论 我们提出了一种新的描述连续帧中线段的线流表示法.通过考虑2D和3D线段之间的对应关系,线流对图像序列中线段的时空一致性进行编码.基于line flow,我们开发了LF-SLAM....LF-SLAM可以处理许多具有挑战性的场景,如无纹理图像、遮挡、图像模糊和具有相似外观的特征.LF-SLAM的效率高于其他系统,与其他先进的直接和间接方法相比,我们的系统在四个数据集上取得了良好的性能.

    79220

    直观地解释和可视化每个复杂的DataFrame操作

    操作数据帧可能很快会成为一项复杂的任务，因此在Pandas中的八种技术中均提供了说明，可视化，代码和技巧来记住如何做。 ?...记住：合并数据帧就像在水平行驶时合并车道一样。想象一下，每一列都是高速公路上的一条车道。为了合并，它们必须水平合并。...使用联接时，公共键列（类似于 合并中的right_on 和 left_on）必须命名为相同的名称。...“inner”：仅包含元件的键是存在于两个数据帧键（交集）。默认合并。 记住：如果您使用过SQL，则单词“ join”应立即与按列添加相联系。...如果不是，则“ join”和“ merge”在定义方面具有非常相似的含义。 Concat 合并和连接是水平工作，串联或简称为concat，而DataFrame是按行（垂直）连接的。

    13.3K20

    港科大&快手提出首个视频抠图框架！复杂背景下依然优异！CVPR2021

    该算法是一个两阶段算法，可以在仅提供少量关键帧的Trimap下，将Trimap传播到其他帧，并融合相邻帧的时域信息产生具有连续性和一致性的预测结果。...给定参照帧和目标帧，文中做法如下： 使用两个分享权重的编码器，来分别提取参照帧(F_r)和目标帧(F_t)的语义特征。 使用跨越注意力网络来计算目标帧与参照帧的像素间相似度关系。...根据特征相似度的计算公式，如果一个目标帧像素属于前景的话，它也会被对应到参照帧里的前景像素，通过这种对应得到目标帧编码后的特征。...之后利用可变形卷积层（deformable convolution）将 帧的特征对齐到 帧。通过这种方式可以自动让多个时刻间 的特征对齐到 帧，这些对齐的特征会送往TFF模块进行融合。...多帧对齐后的特征可能会引入噪声，为了减轻噪声的负面影响，作者提出用注意力机制包括特征层注意力（Channel Attention）和空间注意力（Spatial Attention）来完成多帧合并。

    1.1K20

    NeurIPS 2024 Oral | 还原所见！揭秘从脑信号重建高保真流畅视频

    然而，基于非侵入式大脑活动 fMRI（功能性磁共振成像）到视频的重建研究仍然有限，因为解码连续视觉刺激的时空感知是一项艰巨的挑战。...NeuroClips 包括三个关键组件：感知重建器（PR）从感知层面生成模糊但连续的粗略视频，同时确保其连续帧之间的一致性；语义重建器（SR）从语义层面重建高质量的关键帧图像；推理过程是 fMRI 到视频的重建过程...、 和 Guidance 来重建具有高保真度、平滑度和一致性的最终视频。...在推理过程中，我们考虑来自两个相邻的 fMRI 样本的两个重建关键帧的语义相似性，如果语义相似，我们就用前一个 fMRI 重建视频的尾帧替换后一个 fMRI 的关键帧，该帧将作为后一个 fMRI 的第一帧来生成视频...实验结果 本文使用开源的 fMRI-video 数据集（cc2017 数据集）进行了 fMRI-to-video 的重建实验，通过基于帧的和基于视频的指标进行了定量评估，并进行了全面分析。

    11810

    【音视频扫盲】可分级视频编码

    众所周知视频是一组连续的图像序列，由连续的帧构成，一帧即为一幅图像。由于人眼的视觉暂留效应，当帧序列以一定的速率播放时，我们看到的就是动作连续的视频。...在视频采集的时候一般是以每秒25帧或30帧的频率进行采集，在视频信号数字化后数据量会变得非常大，现有的网络和存储设备无法直接存储原始的视频图像。...而由于连续的帧之间相似性极高，为便于储存和传输，可对视频和图像进行编码压缩，以便去除空间、时间维度的冗余。...时域可伸缩性 把视频序列不重叠地分割成多层，对基本层的帧进行普通的视频编码，提供具有基本分辨率的基本层码流。对增强层则是利用基本层数据对增强层的帧间预测编码，生成增强层数据。...加入增强层后可以得到更高的帧率，视频更流畅。 空域可伸缩性 对视频中的每帧图像产生多个不同空间分辨率的图像，基本层码流编码的是低分辨率图像，在此基础上加入增强层码流可以得到高分辨率图像。

    1.6K10

    最新综述丨视频超分辨率研究方法

    SOTA方法在一些公共基准数据集上的性能； 4）分析了视频超分任务的一些前景和挑战； 背景 视频超分源于图像超分，其目的是从一个或多个低分辨率（LR）图像中恢复高分辨率（HR）图像。...它们的区别也很明显，由于视频是由多个帧组成的，即前者通常利用帧间的信息来进行修复。下面将叙述一些有关视频超分的基础背景知识（本节为基础知识，选看）。...光流方法以两个连续帧和作为输入，其中一个是目标帧，另一个是相邻帧。然后，该方法通过以下公式计算从帧到的光流： 其中和分别代表水平和垂直分量，ME(·)为计算光流的函数，θ为所需参数。...为了进一步提高性能，EDVR还采用了两阶段的方法，其第二阶段与第一阶段相似，但网络深度较浅。 ? EDVR使用NTIRE19挑战中提出的真实动态场景（REDS）数据集作为训练集。...数据集由300个分辨率为720×1280的视频序列组成，每个视频有100帧。作者选取了4个具有代表性的视频（REDS4）作为测试集，其余视频作为训练集进行数据扩充。

    3.2K20

    字节提出 NEST-RO，语音自我监督预训练的下一个令牌预测 ！

    目前，依赖 NTP 进行 SSL 的大型语言模型（LLM）已取得了成功，并广泛应用于许多领域 。 然而，由于语音的连续性，将 NTP 应用于语音 SSL 具有挑战性。...最后，因果编码器使用连续语音特征作为输入，并以每个帧的编码器输出为多个连续帧的标记进行预测。...本文所提出的方法在多个数据集上进行了实验，结果表明，与现有方法相比，作者的方法能够取得更高的准确率和稳定性。...ASR模型的监督细调（SFT）使用了30,000小时的内部ASR数据，而ASR测试集覆盖了五个子集。所有数据都涵盖了多种具有挑战性的场景，包括视频、直播等。...作者使用中的值来探索多标记预测的最佳N值。当N设置为5时，模型达到最佳性能。由于语音信号的平滑性，在短期内的相邻语音帧相似。

    19910

    操作系统：第四章 存储器管理

    划分分区的方法 分区大小相等：所有的内存分区大小相等，缺乏灵活性 分区大小不等：把内存区划分成含多个较小分区、适量中等分区及少量大分区。 3....4.4 分页存储管理方式 4.4.1 非连续内存分配 1.背景 分配给程序的物理内存必须连续，存在外碎片和内碎片，内存分配的动态修改困难，内存利用率较低。...为了提高内存利用效率和管理灵活性，采用非连续的方式分配，所谓非连续指的是一个程序使用非连续的物理地址空间，允许共享代码与数据，支持动态加载和动态链接。 2....具有快表的地址变换机构 页表存放在内存中，使得CPU每次读取数据都要进行两次访问，为了提高速度，利用局部性原理，在寄存器中设置一张块表（TLB），先在快表中找，若未命中则去页表中查找，原理类似Cache...段表示访问方式和存储数据等属性相同的一段地址空间。对应一个连续的内存“块”，若干个段组成进程逻辑地址空间。

    1.2K20
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