关于人像模式背后的机器学习和计算摄影黑科技，Google今天在官方博客上发文详解，另外还宣布了一点与HDR+相关的小惊喜。...HDR+技术通过拍摄一系列曝光不足的图片避免强光过强，调整和平衡这些帧减少阴影中的噪音。在保持局部对比度、合理减少整体对比度的同时，还增加了这些区域里的阴影。...即使在昏暗的灯光下，此阶段最终生成的图片仍是一幅动态范围高、噪音低、细节清晰的图片。 通过调整和平衡帧来减少噪音在天文摄影技术中已经应用了很多年了，但谷歌Pixel的实现方式不太一样。...想象一下，如果强行将手机的后置摄像头的镜头分成两半，那么镜头左侧的视角和右侧略有不同。虽然这两种视角相差不足1毫米(大概镜头直径)，但这细微的不同足以计算出立体程度，并生成深度映射。...Pixel 2摄像头大约只有指甲盖大小，重量跟一枚曲别针相当 镜头实际上包括六个镜片组成 OIS光学和软件防抖，能带来更稳定的拍摄效果 感光元件支持1200万像素，每个像素分成左右两个部分 HDR+技术让照片保留更多细节
在刚刚结束的SIGGRAPH Asia 2016上，腾讯AI Lab现场揭秘了实时视频风格转换是如何生成的。...总的来说，使用前向图片风格转换：不仅可以保证实时性；还可以使得（前向式）生成和迭代式在视觉上近似的结果。...通过大量视频数据进行训练； 2. 自动辨别学习效果，并自我优化； 3. 在训练过程中我们保持了输出结果的时间一致性。 ? 最终，腾讯AI Lab 1. 设计了独特的深度神经网络； 2....题后 腾讯AI Lab展示最新的视频艺术滤镜成果，是通过训练一个深度前向神经网络学习了如何将视频的每一帧都转换成指定的艺术风格，同时还保持了视频帧与帧之间的一致性。...腾讯AI Lab的视频艺术滤镜除了学习如何将一帧视频艺术化，还学会了如何保持艺术化之后的帧间一致性，因此能够获得优于目前Prisma、Artisto等商业软件的结果。
当前主要挑战在于如何将图像条件高效地融入 DiT 架构，同时在模型稳定性和大规模训练效率方面仍需创新。...模型的架构设计、高效稳定的训练技术，以及渐进式训练策略； 模型易于训练且适配性强，可扩展至视频预测、帧插值和长视频生成等任务； 实验结果展示了 STIV 在 VBench 基准数据集上的优势，包括详细的消融实验和对比分析...利用 PySceneDetect，我们对视频帧进行分析，识别并分割出包含突兀过渡或渐变的场景。这一过程剔除了不一致的片段，确保视频片段在视觉上保持一致性，从而减少伪影并提升整体质量。...近期研究使用 GPT 家族模型创建微调数据集并训练视频 LLM。为了在大规模字幕生成中平衡质量和成本，我们选择了一种高效的视频字幕生成器。...通过训练一个 TI2V 模型并调整分辨率和训练步数，我们实现了与现有方法相当的表现，同时验证了我们的时空注意力机制在保持 3D 一致性方面的有效性。
这就是为什么它的效率高，尤其在处理大数据时，能够发挥巨大的作用。那它的实现代码会不会很复杂呢？当然不是，下面我就给你展示一下它的简洁代码。...其实，这个问题并不复杂，选择中间元素能够在大多数情况下有效平衡左右两边的元素数量，减少最坏情况的发生。当然，其他选择基准元素的方式（如随机选择）也是可以的。2️⃣ 二分查找：大海捞针也能秒杀！ ...每次都将数组分成两半，比较中间的元素，如果目标值比中间值大，就去右半部分查找；如果目标值比中间值小，就去左半部分查找。直到找到目标值，或者查找范围为空为止。...每次都将数组分成左右两半，然后缩小搜索范围。直到找到目标，或者查找范围变为空。这段代码背后的思想就是通过“折半”的方式，大大提高了查找效率，避免了线性查找的低效。 ...当我们分析快速排序和二分查找时，会发现它们的核心思想其实都非常简洁：分而治之和不断折半。这些思想并不复杂，但却能够帮助我们在处理大数据时提高算法的效率。
在 Redis 中，数据分片可以通过以下两种方式实现：垂直分片垂直分片将数据按照某些维度（如时间、地理位置等）分成多个片段，然后将每个片段存储在不同的节点上。...水平分片水平分片将数据按照某种规则（如哈希、范围等）分成多个片段，然后将每个片段存储在不同的节点上。...这种方法可以确保节点之间的数据平衡，但可能导致查询数据的效率降低，因为需要查询多个节点才能获取完整的数据。四、数据复制数据复制是将数据在多个节点之间同步的过程，以确保数据的可用性和一致性。...一个节点充当主节点，负责写入和读取数据，而其他节点充当从节点，只负责读取数据。主从复制可以确保数据的可用性和一致性，因为从节点上的数据与主节点上的数据保持同步。但是，它可能导致主节点负载过高。...将数据进行水平分片，将每个片段存储在不同的节点上。 实现主从复制，确保数据的可用性和一致性。
随着基本的计算机科学概念，如递归和迭代，您将学习: 指针的复杂和强大 基于树的数据结构的分支逻辑 不同的数据结构如何在内存中插入和删除数据 为什么数学映射和随机化有用 如何在速度、灵活性和内存使用之间进行权衡...在任何层次上，充分理解数据结构都将教会你跨多种编程语言应用的核心技能，使你的职业生涯更上一层楼。 这是一本通过数据结构、组织和存储数据的构造来进行计算思维的书。它不仅仅是一本方便的数据结构的教程。...就像一个有经验的木匠不会用锤子把螺丝敲进木头里，也不会用砂纸把木头切成两半一样，一个有经验的程序员需要为每一项工作选择合适的工具。正如我们将在接下来的章节中反复看到的，每一种数据结构都伴随着权衡。...这本书集中在一些规范的数据结构，并使用它们来探索计算思维的基本主题。这些数据结构中的每一个都是更一般的数据结构和概念方法的有用示例。例如，B-树展示了保持搜索树平衡和优化昂贵内存访问的一种方法。...我讨论内存使用和布隆过滤器的准确性之间的权衡;跳跃表随机化的使用;以及如何用网格、四叉树或K-D树来捕获多维结构。
目前，视频测谎问题还面临着两大挑战：(1) 如何有效地融合面部和动作信息来判断视频中人物对象是否说谎；(2) 真实的视频数据集规模很小，如何将深度学习应用在数量有限的训练数据上。...，对于每一个片段，随机抽样一帧表情帧 ? 和五个动作帧 ? （见图一橙色框处）。这样，对于每一个片段，可以得到如下数据： ? 其中 ? 代表这五个动作帧之间的权重， ? 的总和为 1。令 ?...三、实验结果 FFCSN 模型在公开的真实庭审视频数据集上取得了当前最好的结果，验证了该模型在视频测谎中非常有效, 实验结果也说明了说谎者在表情和动作上很容易出现不一致的问题。...如图 4，说谎者在面部表情和第二帧光流匹配时有明显的下降，这种波动为模型判断说谎提供了依据。 ? 图 4 说谎者在表情和动作上的不同步 为了验证模型的不同模块均是有效的，论文作者进行多组消融实验。...目前，人大 ML 组已经在 TPAMI、IJCV、NIPS、CVPR 等国际顶级期刊/会议上发表 40 余篇论文，主持了 NSFC、KJW 等多个国家科研项目，还曾获人工智能国际权威评测 ImageNet
考虑到序列到序列的结构，每个图像特征映射被分成不同的实例来计算对比损失。这个操作能够在单词级别从每张图像中提取几对正对和多个负的例子进行对比。...如图1所示,作者提出的框架由以下五个部分组成,随机的数据增强模块将一张图像随机的变换为两种增强的图像,基本的编码器f提取一对增强图像的序列表示,可选的投影头使用一个小的辅助网络对表示进行进一步的变换,实例映射函数从投影帧产生实例...考虑的增强变换 三、实验结果 图3展示了作者提出的SeqCLR相比于SimCLR以及SimCLR上下文方法在公共手写文本和场景文本基准数据集上的比较结果。...另一方面，SeqCLR对每个半监督场景和每个手写数据集都具有更好的性能。特别地，窗口到实例的映射对注意解码器的性能最好，而帧到实例的解码器则比在使用CTC解码器时更优越。...此外，作者的方法在手写方面取得了最先进的性能，与文献中最好的方法相比，SeqCLR在标准基准数据集RIMES上的单词错误率降低了9.5%和20.8%。
相比GAN在embedding space上的很多技巧，本文的方法在distortion和editability上取得了很好的平衡。...首先，模型分解全时间U-Net和注意张量，并在空间和时间上近似它们。...其次，模型设计了一个时空流水线来生成高分辨率和帧速率视频，其中包括视频解码器、插值模型和两个超分辨率模型，可以实现除T2V以外的各种应用。...（ii）时空卷积层和注意力层以及（iii）用于提高帧率的帧插值网络和两个用来提升画质的超分网络。...：Whisper模型是在68万小时标记音频数据的数据集上训练的，其中包括11.7万小时96种不同语言的演讲和12.5万小时从”任意语言“到英语的翻译数据。
事实上，针对重采样方法有很多研究，包括类别平衡重采样和Scheme-oriented sampling。...2.2 SimCal 论文[3]系统地研究了最先进的两阶段实例分割模型 Mask R-CNN 在最近的长尾 LVIS 数据集上的性能下降，并揭示了一个主要原因是没有将对象提议 (object proposals...具体来说，所提出的元学习方法是一种双层优化策略，通过在平衡的元验证集(meta validation set)上优化模型分类性能来学习最佳样本分布参数。...具体来说，FrameStack 在训练时会根据运行模型的性能动态调整不同类的采样率，使其可以从尾部类（通常运行性能较低）中采样更多的视频帧，从头类中采样更少的帧。...为了解决类增量学习过程中的灾难性遗忘，LST 开发了一种类平衡的数据回复/采样策略，该策略为知识蒸馏保持相对平衡的样本集。
给定一个视频，一个初始帧的mask区域和一个编辑提示，该任务需要一个模型在每一帧按照编辑指导进行填充，同时保持mask外区域的完整性。...首先将长视频拆分成有混叠的切片，每一帧最后的结果是每个包含该帧切片得到的去噪结果的平均值。...使用的数据集是去水印后的Shutterstock video dataset。Motion Module训练设置为16帧512x512分辨率随机mask。...实验结果表明，AVID能够在不改变周围内容的情况下，准确地修改指定区域，并保持生成内容在视频帧中的身份（如颜色、结构等）一致性。...实验结果显示，AVID在保留细节、背景保持和时间一致性方面表现优于其他方法。
和大多数开源项目一样，Kafka 提供了很多配置选项来最大化性能。在某些情况下，如何最好地将您的特定用例映射到这些配置选项并不明显。我们试图解决其中一些情况。...如何调整主题大小？或者：主题的“正确”分区数是多少？ 为主题选择合适的分区数量是实现读写高度并行和分配负载的关键。在分区上均匀分布负载是获得良好吞吐量（避免热点）的关键因素。...在这些情况下，您可以使用kafka-reassign-partitions脚本手动平衡分区。 创建具有更多分区的新主题，暂停生产者，从旧主题复制数据，然后将生产者和消费者转移到新主题。...这在操作上可能有点棘手。 如何重新平衡我的 Kafka 集群？ 当新节点或磁盘添加到现有节点时，就会出现这种情况。分区不会自动平衡。...主题在被复制的两个集群中必须是唯一的。 在安全集群上，源集群和目标集群必须在同一个 Kerberos 领域中。 消费者最大重试与超时如何工作？
在右上角，小块被分成两部分。CTUs用灰色标记。 这些区域的关键特性在于它们在码流中从逻辑上是分开的，并支持各种用例: 由于每个区域是独立的，因此编码器和解码器都可以实现并行处理。...它可以使用单一的垂直或水平拆分将其分成两半。或者，它可以被垂直或水平分割成三个部分(三元拆分)。对于第一个树，这个也是递归的，每个子块可以再次使用相同的四个选项进行分割。...为了保持较低的实现复杂度，参考块没有以像素为单位进行变换，而是采用了一种重用现有运动补偿和插值方法的方法。将预测块分割成4×4像素块的网格。...在某种程度上，这与标志数据隐藏(在HEVC中使用)有关，其中信息也“隐藏”在其他数据中。(JVET-K0070) 其他 目前讨论的所有工具都是针对传统的二维视频编码进行构建和优化的。...这个测试是纯粹的客观使用PSNR值和Bjøntegaard增量来比较的。在测试多种不同的配置时，我们将重点放在了所谓的随机访问配置，这是与视频传输和流媒体最相关的配置。 ?
实验表明，FLARES在SemanticKITTI和nuScenes数据集上显著优于现有基线模型，并在延迟与精度间取得更优平衡。...粘贴稀有类别：从其他帧或合成数据（如Carla仿真数据）中采样稀有类别点云，粘贴到当前帧。 b. 丢弃冗余类别：减少高频类别（如地面、植被）的像素数量。...相比原方法，WPD+通过多帧采样和合成数据引入，更有效平衡类别分布。 · Multi-Cloud Fusion（MCF） 针对子点云投影的2D占用率下降问题，提出多子点云融合策略： a....随机选择分割组数 ，生成 个子点云投影。 b. 训练时随机选择一个投影，并用其他子点云的占用像素填充其空区域。 此方法在保持场景结构一致性的同时，显著提升单张投影的2D占用率（图5d）。...首先，在标准模式下，作者将分辨率设置为64×512和32×480，将整个点云分成多个子云进行训练和推理。
前言 经过若干个月的点滴积累，我有幸参与到抖音国庆活动的开发，这是我第一次完整参与大型活动项目的开发，它是全员关注的一个重点项目，致力于让用户领略美好中国，指导用户在抖音中搜索与获取旅行攻略和出游信息。...一般在本阶段对数据进行初始化。 update回调在组件每帧渲染前执行，可以理解为由requestAnimationFrame驱动。...回调函数参数是一个 number 类型的 dt，为上一帧与本帧之间的时间间隔，距离 = 时间 * 速度，这样即可让玩家在任何帧率下都保持恒定的速度前进，即使帧率有较大波动。...当玩家点按冲按钮时，服务端经策略控制下发随机任务，在响应的数据中包含任务相关字段，游戏侧根据任务类型映射成对应任务 icon 图片名并进行加载，然后将任务布置在路面上。...纹理内存优化 纹理加载流程 项目中使用的图片基本上都有透明区域，因此使用 png 格式图片。png 不能直接被 gpu 读取，需要解码成未压缩的数据。
它可以使用单一的垂直或水平拆分将其分成两半。或者，它可以被垂直或水平分割成三个部分(三元拆分)。对于第一个树，这个也是递归的，每个子块可以再次使用相同的四个选项进行分割。...帧间预测 在帧间预测方面，VVC对HEVC的基本工具进行了继承和调整。例如，一幅或两幅参考图片的单向和双向运动补偿的基本概念基本不变。...为了保持较低的实现复杂度，参考块没有以像素为单位进行变换，而是采用了一种重用现有运动补偿和插值方法的方法。将预测块分割成4×4像素块的网格。...在某种程度上，这与标志数据隐藏(在HEVC中使用)有关，其中信息也“隐藏”在其他数据中。(JVET-K0070) 其他 目前讨论的所有工具都是针对传统的二维视频编码进行构建和优化的。...这个测试是纯粹的客观使用PSNR值和Bjøntegaard增量来比较的。在测试多种不同的配置时，我们将重点放在了所谓的随机访问配置，这是与视频传输和流媒体最相关的配置。
三、UltrasoundNerveSegmentation2016数据集 比赛的任务是在超声图像中分割一组称为臂丛神经 (BP) 的神经。提供大量训练图像，其中神经已由人类手动注释。...请注意以下要点：1、数据集包含不存在 BP 的图像。在这些情况下，算法不应预测任何像素值。2、与所有人工标记的数据一样，应该期望在真实情况中发现噪声、伪影和潜在错误。...3、由于采集机生成图像帧的方式，可能会发现相同的图像或非常相似的图像。 /train/ 包含训练集图像，根据 subject_imageNum.tif 命名。每张具有相同主题编号的图像都来自同一个人。...您必须预测这些图像的 BP 分割，并且不会提供主题编号。训练和测试集中的科目之间没有重叠。 train_masks.csv 以游程编码格式提供训练图像掩码。...然后将数据分成训练集和验证集。 2、搭建VNet2d网络，使用AdamW优化器，学习率是0.001，batchsize是24，epoch是300，损失函数采用二分类的dice和交叉熵。
该方法会检查任务是否小到足以顺序执行，如果不够小则会把，要求和的数组分成两半，分给两个新的CalculatorSumTask，而它们也由ForkJoinPool安排执行。...在实际应用中，这意味着这些任务差不多被平均分配到ForkJoinPool中的所有线程上。...这时，这个线程并没有闲下来，而是随机选了一个别的线程，从队列的尾巴上“偷走”一个任务。 这个过程一直继续下去，直到所有的任务都执行完毕，所有的队列都清空。...这就是为什么要划分成许多小任务而不是少数几个大任务，这有助于更好地在工作线程之间平衡负载。...，在不同的线程上执行，然后将各个子任务的结果合并起来生成整体结果。
这次的实验可能为未来在自动机器人系统中结合自监督数据和人类标注数据的工作指出了一条新的道路。 机器学习可以使机器人具备复杂技能，比如抓取和开门。但是，学习这些技能需手动编程机器人试图优化的奖励函数。...深度视觉特征对语义概念非常敏感，同时保持对诸如外观和光线的滋扰变量（nuisance variables）的不变性。...由于这些图像中机器人使用同一个姿势呈现物体，因此在标注样本上训练分类器，进而在剩余图像上标注标签就比较容易了。...展望 我们的实验展示了如何将语义标注数据和机器人自动收集、自动标注的数据结合起来，进而使机器人理解事件、物体类别以及用户演示。...但是，我们的实验可能为未来在自动机器人系统中结合自监督数据和人类标注数据的工作指出了一条新的道路。
再如下方的示例，我们在第一张经过多次压缩的图片上恢复效果比QGCN稳定， 在第二张只是轻微压缩的图片上则能更好的保持细节。...另外，由于人眼对人脸和字体区域变化的敏感性，可以针对性的融合高级语义信息来对这些部分进行优化。 在超分的工作里，BSRGAN提出利用随机退化数据的生成方式来生成训练数据，提高超分在真实场景里的效果。...针对这些问题，视频云提出了两个插帧方案： 第一个方案olfi效果远高于业界竞品适合点播场景使用； 第二个方案rtfi能较好的在速度和效果上达到平衡，适用于直播场景。...整个网络分成五个部分，一开始，NETSR对输入帧进行超分，得到高分辨图， 接着NetFlow估计低分辨下的运动光流；然后，NETRefine 融合输入帧的高分辨率特征，优化低分辨上的光流，生成高分辨上的光流图...这是时空域同时做4倍超分和2倍插帧的效果对比，我们的MBnet在不同的数据集上都超过了state-of-the-art方法，单独看超分和插帧的效果，在整个参数量不大的情况下，PSNR也是领先于其它方法。
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