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X-Pool：多伦多大学提出基于文本的视频聚合方式，在视频文本检索上达到SOTA性能！（CVPR 2022）

相反，文本在语义上最类似于视频的子区域，表示为帧的子集。根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此多个同等有效的文本可以匹配特定的视频。 图1展示了来自MSR-VTT数据集的示例视频帧。...根据给定的文本，语义最相似的帧会有所不同，因此可能会有多个与特定视频匹配的同等有效的文本。因此，本文的时间聚合函数应该直接在给定文本和视频帧之间进行推理。...首先，k超参数的调整可以是特定于任务和实例的。第二，决定从哪些帧聚合可能需要比简单的余弦相似性更复杂的推理。第三，抑制所有较低权重的帧过于严格。因此，作者提出了一种参数化方法来解决这些额外的考虑。...dot product attention给出了从文本到每个帧的相关性权重，作者利用这些权重来聚合投影帧嵌入的值： 为了将视频嵌入到带有文本的共享空间中，作者将注意力模块的聚合视频表示用权重投射回中：...作者展示了X-Pool如何学习关注与给定文本最相关的帧，这也使模型对视频内容多样性（如场景变换形式）更具鲁棒性。

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TMOS系统之Trunks

两个使用中继来交换帧的系统被称为对等系统. 您可以在trunk中配置的最大接口数取决于您的特定 BIG-IP 平台和软件版本。为了获得最佳性能，您应该以 2 的幂聚合链接。...此外，您应该将中继中的链路连接到相关网络上的供应商交换机。 在处理出口数据包时，包括 vCMP ®来宾的数据包，BIG-IP 系统尽可能使用本地刀片上的中继成员接口。...如果将两个系统都设置为被动模式，则 LACP 不会发送控制数据包。 链路选择策略 为了让 BIG-IP ®系统聚合链路，每个链路的媒体速度和双工模式在两个对等系统上必须相同。...为确保链路聚合正常运行，请确保两个对等系统就其中继的链路成员资格达成一致。 帧分布哈希 当帧在主干上传输时，它们分布在工作成员链路上。分发功能确保属于特定会话的帧在接收端既不会错误排序也不会重复。...BIG-IP ®系统通过基于帧中携带的源地址和目标地址（或仅目标地址）计算散列值并将散列值与链接相关联来分发帧。所有具有特定哈希值的帧都在同一链路上传输，从而保持帧顺序。

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    独家 | 利用Cosmos微服务改善Netflix视频质量

    Reloaded系统负责处理导入的媒体文件，如视频、音频和字幕等等，并使其可在流媒体服务上播放。Reloaded系统是一个成熟和可扩展的系统，然而，其整体架构使得创新的速度得以减缓。...例如，如果有两个chunk，一个chunk包含2帧数据，VMAF分数分别为[50,60]；一个chunk包含3帧数据，VMAF分数分别 [80,70,90]，组装步骤将两个chunk的VMAF分数合并为...使用measureQuality端点调用VQS，VQS API层将外部请求转换为VQS特定的数据模型。 2. 启动工作流。...以上是工作流程的简要说明，然而，在实际项目中，设计相当灵活，可以支持大量的附加特征，如不同的质量度量、自适应分块策略、以不同的时间粒度（帧级、段级和聚合）生成质量，以及测量不同用例的质量等等，此外还可以测量不同设备类型...换句话说，即如何在这两个不同的世界上管理好生活？ 两个世界之间的桥梁 为了过好双重生活，我们开发了几个“桥接”的工作流，利用“桥接”的工作流，可以将视频质量的流量重新加载到Cosmos当中。

    1.6K30

    【干货】模仿人类的印象机制，商汤提出精确实时的视频目标检测方法

    通过迭代聚合策略，可以最大限度地降低特征融合的成本。 先前的工作[33]已经证明，视频帧特征应该在聚集之前与光流指导（flow-guided）的warping在空间上对齐，而光流的计算是不可忽略的。...本文希望印象网络能够为视频检测任务中的特征聚合提供新的视角。 ▌方法简介 ---- 本文的算法流程如下所示： ? 给定一个视频，这次的任务是产生这个视频每一帧上的检测结果。...数据流用实线标记出来。用虚线连接的组件之间共享权值。图中，利用三个视频帧对推断阶段的工作流程进行了模拟。所有的组件都进行端到端优化。 ▌实验结果 ---- ? 图4：使用不同聚合权重分配帧的示例。...图7：在不同的g值时的mAP得分。 尽管网络训练并不总是如图中一样，但是启用远程聚合确实带来了显着的改善。 ? 表2：选择不同的关键帧得到的平均传播距离和mAP值。...所提出的印象机制利用了一种新颖的视频特征聚合方案。由于印象网络在特征阶段（第一阶段）工作，所以它与现有的box-level后处理方法如Seq-NMS 是可以互补的。

    1.1K60

    一起看 IO | Jetpack 组件的新特性

    这一配置文件会对依赖库的数据进行聚合，以 baseline.prof 文件的形式放入应用的 APK 中，并且随后会在安装时用于实现应用的部分预编译以及用于静态链接库代码中。...报告结果 : 在每一帧中，JankStats 客户端都会通过监听器收到包含该帧相关信息的通知，包括帧完成所用的时间、是否被视为卡顿，以及该帧显示期间的界面上下文是什么。...我们鼓励客户端聚合和上传适合分析的数据，以帮助和调试整体性能问题。 在您的应用中添加日志 Tracing 库通过将跟踪事件写入系统缓冲区来启用应用性能分析。...其他关键更新 Annotation Annotation 库公开了元数据，从而帮助工具和其他开发者理解应用的代码。它提供了一些我们耳熟能详的注解，如 @NonNull。...在 Github 上为 Jetpack 代码仓库做贡献 我们目前在 GitHub 上已有超过 100 个项目！

    3.2K20

    F5之TMOS系统

    您还可以查看有关每个接口的其他信息： * 接口的MAC地址 * 接口可用性 * 媒体类型 * 媒体速度 * 活动模式（如完全） 当您要评估特定接口转发流量的方式时，此信息很有用。...暂停对等方的frame传输可防止接口的先进先出 (FIFO) 队列填满并导致数据丢失。此属性的可能值为： 暂停 无 禁用流量控制。...默认情况下，系统将此值设置为 0x8100 1.11 关于 LLDP 属性 LLDP 属性是您可以为特定接口配置的与 LLDP 相关的两个属性之一。...链路聚合 链路聚合能力和链路当前聚合状态的位图。 最大帧大小 指示实现的 MAC 和 PHY 的最大帧大小能力。...该值必须是一个整数，以八位字节表示支持的最大帧大小，由以下内容确定： 如果 MAC/PHY 仅支持 IEEE Std 802.3-2002 的 3.1.1 中定义的基本 MAC 帧格式，请将其设置为 1518

    1.3K70

    利用TRansformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码）

    现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。...逐帧传输和更新，以无缝地执行目标检测和跟踪。提出了时间聚合网络（Temporal aggregation network）结合多框架训练来建模长期时间关系。实验结果表明，MOTR达到了最先进的性能。...进一步提出了时间聚合网络来增强多帧的时间信息。 DETR中引入的目标（检测）查询不负责对特定目标的预测。因此，一个目标查询可以随着输入图像的变化而预测不同的目标。...当在MOT数据集的示例上使用DETR检测器时，如上图(a)，相同检测查询（绿色目标查询）预测两个不同帧预测两个不同的目标。因此，很难通过目标查询的身份来将检测预测作为跟踪值联系起来。...总track loss是由训练样本上的所有GT的数量归一化的所有帧的track loss的总和： 单帧图像Lt的track loss可表示为： 4 实验 Implementation Details

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    利用Transformer进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码）

    现存的用检测跟踪的方法采用简单的heuristics，如空间或外观相似性。这些方法，尽管其共性，但过于简单，不足以建模复杂的变化，如通过遮挡跟踪。所以现有的方法缺乏从数据中学习时间变化的能力。...逐帧传输和更新，以无缝地执行目标检测和跟踪。提出了时间聚合网络（Temporal aggregation network）结合多框架训练来建模长期时间关系。实验结果表明，MOTR达到了最先进的性能。...进一步提出了时间聚合网络来增强多帧的时间信息。 DETR中引入的目标（检测）查询不负责对特定目标的预测。因此，一个目标查询可以随着输入图像的变化而预测不同的目标。...当在MOT数据集的示例上使用DETR检测器时，如上图(a)，相同检测查询（绿色目标查询）预测两个不同帧预测两个不同的目标。因此，很难通过目标查询的身份来将检测预测作为跟踪值联系起来。...总track loss是由训练样本上的所有GT的数量归一化的所有帧的track loss的总和： 单帧图像Lt的track loss可表示为： 4 实验 Implementation Details

    50430

    FragAttacks漏洞几乎将所有Wi-Fi设备“一网打尽”，机密数据面临被窃风险

    新发现的漏洞中，有三个是影响大部分设备的帧聚合和帧碎片功能Wi-Fi 802.11标准设计缺陷，其他的则是Wi-Fi产品的编程错误。这些漏洞可能可以使攻击者控制系统并窃取机密数据。...FragAttacks漏洞中的编程错误漏洞如下： CVE-2020-24588：聚合攻击（接受非SPP A-MSDU帧）。...CVE-2020-26140: 在一个受保护的网络中接受明文数据帧。 CVE-2020-26143: 在一个受保护的网络中接受碎片化的明文数据帧。...该研究人员还制作了一个视频演示，展示攻击者如何在目标的本地网络内接管一个未打补丁的Windows 7系统。...GitHub上还提供了一个开源工具，可以用来检查用户网络上的接入点和Wi-Fi客户端是否受到FragAttacks漏洞的影响。

    1K30

    微信亿级用户异常检测框架的设计与实践

    注：依据上述思路，需要在属性划分后的子空间计算两两用户之间的相似度，然而实际数据中特定属性值下的子空间会非常大，出于计算时间和空间开销的考虑，实际实现上我们会将特别大的 group 按照一定大小 (如...image.png 图 3 两阶段聚合  三阶段自适应聚合 用户空间划分阶段我们需要将整个用户空间根据划分属性划分为若干个子区间，实际实验时我们发现在亿级别数据下，使用两阶段聚合，也会出现特定 key...为了解决这一问题，注意到通过划分属性进行划分后，仍然会将特别大的 group 按照一定大小进行切割，那么直接在聚合过程中融合这一步骤不就可以了么，这样就能解决特定属性值下数据特别多的情形，也能极大地提升算法运行效率...，若特定 key 下记录数超过设定阈值 (如 5000)，则保留该结果，不再进行该阶段全局聚合；否则，则将随机 key 还原为原始 key 值，进行最后一阶段的全局聚合。...，算法会将其集中放置在一起，而对于度数较高的节点，如 1，为了充分利用图计算框架并行计算的能力，算法会将其对应的边摊放到各个机器上。

    4.2K80

    Pandas 秘籍：6~11

    聚合列变为顶层，聚合函数变为底层。 Pandas 显示的多重索引级别与单级别的列不同。 除了最里面的级别以外，屏幕上不会显示重复的索引值。 您可以检查第 1 步中的数据帧以进行验证。...要过滤的一个非常重要的方面是它将特定组的整个数据帧传递给用户定义的函数，并为每个组返回一个布尔值。...它必须返回与传递的组长度相同的值序列，否则将引发异常。 本质上，原始数据帧中的所有值都在转换。 没有聚集或过滤发生。...但是，按照整洁的原则，它实际上并不是整洁的。 每个列名称实际上是变量的值。 实际上，数据帧中甚至都没有变量名。 将凌乱的数据集转换为整洁的数据的第一步之一就是识别所有变量。...Seaborn 可以使用barplot函数进行更复杂的聚合，如步骤 5 和 7 所示。hue参数进一步在 x 轴上拆分每个组。

    34K10

    Map Reduce和流处理

    ，用户定义一个特定的映射，函数将使用该映射对一系列键值对进行处理，直接产生出一系列键值对。...它提供了一个通用的分区机制（基于数据的关键）来分配不同机器上的聚合式工作负载。基本上， map / reduce的算法设计都是关于如何在处理过程中的不同阶段为记录值选择正确的key。...尽管Hadoop Map/Reduce是针对批处理的工作负载而设计的，但某些应用程序（如欺诈检测，广告显示，网络监控需要实时响应以处理大量数据），现在已开始考虑各种调整Hadoop的方法以使其适合更实时的处理环境...它也可以是一个滑动窗口，其中从当前时间开始聚合的固定大小的窗口。 3.png 在从每个mapper接收到特定时间片后，reducer可以启动聚合处理并将结果与之前的聚合结果进行合并。...切片(大小)可以根据mapper发送的数据量来进行动态调整。 增量处理 请注意，reducer需要在收到所有mapper中相同时间片的所有记录后计算聚合片值。

    3.1K50

    MIT发明10美元AI触觉手套：既能识别物体，又能称重，论文已上Nature

    假肢制造商可以利用这些数据来选择放置压力传感器的最佳位置，并帮助定制假肢，以适应人们经常接触的任务和物体。 利用触觉地图识别抓取物体 STAG 覆盖有一张可根据外在压力改变电阻的导电聚合物。...为了识别物体的类别，研究人员设计了一个卷积神经网络（CNN），从而将特定的压力模式与特定物体联系起来。但是这个技巧需要从不同类型的抓握中选择视频帧，以获取物体的全貌。...同样地，该 CNN 半随机地从视频中选取表示不同类型抓握行为的八个视频帧。 但是 CNN 无法从每个视频的数千个帧中随机选取帧。因此，它将类似的帧聚合在一起，形成对应不同抓握的各个簇。...需要注意，CNN 训练数据集与测试数据集完全不同，这意味着它无法学习简单地将重量和物体联系起来。在测试中，研究人员将单个帧输入到 CNN 中。...本质上，CNN 只会挑出物体重量带来的手部压力，忽略其他因素（如为防止物体滑落所使用的手掌位置）导致的压力。之后，CNN 基于恰当的压力计算重量。

    1.1K30

    CVPR2022 | 动作识别框架新范式 STRM，用最小的样本获得最高的精度

    我们的方法的重点是一个新的时空增强模块，它将空间和时间上下文与专用的局部帧级别和全局帧级别特征丰富子模块聚合在一起。局部帧级别的扩展捕获基于外观的动作特征。...我们进一步在帧级丰富的特征上引入query类相似性分类器，通过在所提出的框架中的不同阶段加强特征学习来增强特定类特征的可区分性。...然而，这些方法仅利用帧级表示，而不显式地利用视频子序列进行时间关系建模。 STRM算法介绍 动机：它致力于增强类特定特征的可辨别性，同时减轻灵活性问题。...特征可辨别性：与仅关注时间关系建模的TRX不同，我们的方法强调了在建模时间关系之前聚合空间和时间上下文以有效丰富视频子序列表示的重要性。...STRM总体框架 图片 Spatio-temporal Enrichment 我们的方法引入时空增强模块，该模块致力于增强（i）单个帧中空间上的局部patches特征；（ii）视频中时间上跨帧的全局帧特征

    87300

    PySpark UD(A)F 的高效使用

    在功能方面，现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能，例如groupby、聚合等等。...1.UDAF 聚合函数是对一组行进行操作并产生结果的函数，例如sum()或count()函数。用户定义的聚合函数(UDAF)通常用于更复杂的聚合，而这些聚合并不是常使用的分析工具自带的。...这个RDD API允许指定在数据上执行的任意Python函数。举个例子，假设有一个DataFrame df，它包含10亿行，带有一个布尔值is_sold列，想要过滤带有sold产品的行。...3.complex type 如果只是在Spark数据帧中使用简单的数据类型，一切都工作得很好，甚至如果激活了Arrow，一切都会非常快，但如何涉及复杂的数据类型，如MAP，ARRAY和STRUCT。...它基本上与Pandas数据帧的transform方法相同。GROUPED_MAP UDF是最灵活的，因为它获得一个Pandas数据帧，并允许返回修改的或新的。 4.基本想法 解决方案将非常简单。

    19.7K31

    每日学术速递4.12（全新改版）

    未来方向：论文讨论了未来可能的研究方向，包括处理极长视频的分层方法、使用视频编码器、在大规模数据集上预训练、集成更先进的LLM等。...这篇论文试图解决什么问题： 这篇论文试图解决的主要问题是如何在大型多模态模型（Large Multimodal Models, LLMs）中有效地理解和处理长期视频内容。...具体来说，它关注以下几个方面的挑战和问题： 长期视频理解：现有的基于大型语言模型（LLMs）的多模态模型在处理视频时，通常只能处理有限数量的帧，这对于理解长期视频内容（如电影和电视节目）是不足够的。...记忆库的引入：通过自回归的方式聚合过去的视频特征，这些特征可以在后续的视频序列处理中被引用。...数据增强和模型训练： 使用DynamicEarthNet数据集和一个U-Net模型进行评估。 在训练过程中，结合标准的图像增强技术（如翻转和旋转）和剪切粘贴增强技术。

    14110

    【技术解析】基于光流的视频目标检测系列文章解读

    4.2 更准 如本文开头所述，由于视频中可能存在运动模糊，镜头失焦，遮挡等问题，导致在单帧上的目标检测失败。...ImpNet类似的方法，其主要特点是： 和ImpNet一样，在关键帧上以递归的方式进行特征聚合。...(a)对应于DFF，(b)对应于FGFA，(c1-c3)分别对应上一段的1,2,3。 此方法在ImageNet VID数据集上的表现如下： ?...非关键帧上某一位置的特征是由关键帧上其邻近位置的特征的加权平均得到，且这些加权值由一个小型网络得到。同时，其关键帧选择也是通过一个小型网络动态确定，其网络输入为两帧的低层特征，输出为两帧的偏离值。...如果偏离值高于一定界限，则将当前帧设为关键帧。此方法在Cityscape上语意分割的表现在精度和速度上均比DFF要好。 Tubelet proposal network [7].

    2.5K30

    助力AIoT应用：在米尔FPGA开发板上实现Tiny YOLO V4

    自定义的模型适用于特定应用场景（如车辆检测、人脸检测等）。2.数据准备：若要自定义模型，可使用 LabelImg 等工具对数据集进行标注，将数据转为 YOLO 格式。...2.I/O 约束与时序：定义 FPGA 的 I/O 引脚约束，以匹配 ZU3EG 板的特定管脚配置。配置时钟约束以满足合适的数据速率（如视频数据 100-200 MHz）。...1.数据采集：通过连接的相机模块捕捉图像或视频帧，或者使用存储的测试视频。使用 ZU3EG 的 ARM 核上的 OpenCV 对帧进行预处理，再将它们传入 FPGA 预处理后进行推理。...使用 OpenCV 将边框映射回原始帧，并在每个检测到的对象周围显示类别和置信度。3.性能测试：测量帧速率（FPS）和检测准确度。微调量化位宽或数据流参数，以优化实时需求。...Tiny YOLO 模型在 ZU3EG 上显示检测结果的实时输出，视频帧中标注了检测到的对象七、 性能优化与调试技巧为提高性能，可以进行以下调整：内存访问：设计数据存储方式，最大限度利用缓存并减少数据传输

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