子集数据帧，其中两个数字在R中互换 - 腾讯云开发者社区

其中YUV编码既可以与灰度图像兼容，又利用了人眼对亮度和色度的定量优化，使其可以直接跟三原色RGB进行直接互换而到广泛青睐。...首先，来引用一段我在GPLE中的叙述：由于人类的眼睛对亮度的敏感度比颜色要高许多，而且在RGB三原色中对绿色有尤为敏感，利用这个原理，可以把色度信息减少一点，人眼也无法察觉。...后面的数字可以理解为代表YUV分量的比例是4:2:2，其原理是在每个像素中删去一个U或者V分量，然后再在还原的时候用相邻的像素的UV分量填充，一图顶千言： ?...128); B1 = *Y1 + 1.772*(*U0-128); 以上算式只是其中两个像素点的计算量，假如摄像头的分辨率是1280×720，那么一帧这样的YUV数据就得进行好几百万次浮点运算，而最普通的摄像头一秒可以产生...25-30帧数据，高速摄像头每秒可以产生几百到几千帧数据（激光扑捉器每秒200亿帧了解一下），这还不算转换后的RGB写入显存的时间，这种运算量对于嵌入式系统而言简直就是噩梦，如果CPU不支持浮点运算的话还得转化成整型运算

1.4K2 0

给女朋友这样讲全排列、组合、子集问题，下次再也不闹了

在刷题和面试过程中，我们经常遇到一些排列组合类的问题，而全排列、组合、子集等问题更是非常经典问题。本篇文章就带你彻底搞懂全排列！求全排列？...在各个问题的具体求解上方法可能不少，在全排列上最流行的就是邻里互换法和回溯法，而其他的组合和子集问题是经典回溯问题。...，所以在这里相同数字在使用上相对位置必须不变，而具体剪枝条的规则如下：先对序列进行排序试探性将数据放到当前位置如果当前位置数字已经被使用，那么不可使用如果当前数字和前一个相等但是前一个没有被使用...3 1 1序列,3和自己交换，和后面两个1只能和其中一个进行交换，我们这里可以约定和第一个出现的进行交换，我们看一个图解部分过程： ?...每次递归收集boolean[]数组中true的元素为其中一个子集。 ?

7473 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

该模型由两个网络组成，这两个网络在对抗性过程中训练，其中一个网络（生成器）迭代生成假图像，另一个网络在真图像和假图像之间进行区分。因此，对抗性损失迫使生成的图像原则上与真实图像无法区分。 ...在[27]中，他们通过两个模块增加了给定数据集中的人物实例数量：形状引导变形和环境适应。前者通过改变给定进入者的形状来产生数据扩充。后者通过混合使人适应背景。...此外，只要与当前帧中的目标不重叠，前一帧和后一帧中的LR目标位置就可以放置SLR目标——这不适用于图像数据集。...其中274438个被考虑是在小个子集内（76.01%）。考虑到UAVDT中的摄像机运动会略微改变连续帧的外观，在本节中，仅选择10%的视频帧进行训练，以避免过度拟合。...对于其中只有15%的目标被包括在LR子集中的场景。这些结果验证了最初的假设，即当数据集包含很少的小目标时，所提出的数据增强技术可以提高检测器的性能。

4752 0

GIF格式解析

图像互换格式主要分为两个版本，即图像互换格式87a和图像互换格式89a。图像互换格式87a：是在1987年制定的版本。图像互换格式89a：是在1989年制定的版本。...在这个版本中，为图像互换格式文档扩充了图形控制区块、备注、说明、应用程序接口等四个区块，并提供了对透明色和多帧动画的支持。现在我们一般所说的GIF动画都是指89a的格式。...GIF文件结构 GIF格式的文件结构整体上分为三部分：文件头、GIF数据流、文件结尾。其中，GIF数据流分为全局配置和图像块。...在GIF的播放控制时，每当需要渲染下一帧的画面时，我们就去根据帧数找到前文中出储存的GifFrame.bufferFrameStart取得这一帧在整个数据中的位置。...在上一帧图片不为空的情况下，get上一帧图片的像素数据存入dest数组中。

6.1K5 0

R3数据结构和文件读取

、并集union、差集setdiff（x有哪些元素在y不存在）#重点向量筛选(取子集)[]：中括号里面是向量（有4种生成方式）将TRUE对应的值挑选出来，FALSE丢弃。...左连接可以使用merge(x, y, by="common_column", all.x = TRUE)实现，其中x和y是要连接的两个数据集，by指定用于连接的列名，all.x设置为TRUE表示保留左侧数据集的所有行...9l[[2]]#列表取子集，数据类型是矩阵，两个[[]]/$## [,1] [,2] [,3] [,4]## [1,] 2 4 6 8## [2,] 3 5...xxx.Rdata') #储存到Rdata文件夹里## Error in save(x, file = "Rdata/xxx.Rdata"): object 'x' not found#实战项目组织方式二，在文件夹二中调用文件夹一中的数据...，要改除非整个矩阵一起改## [1] 40.66667#如果要把矩阵中的字符都转换成数字,需改成数据框class(y) #字符矩阵，最后一列为字符，其余为数字字符## [1] "matrix" "array"z

2.8K0 0

R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

在R中我们可以使用rbind，它代表行绑定，只要两个数据帧具有彼此相同的列。..., test) 现在我们有了一个名为“combi”的新数据框，其中包含与原始两个数据集完全相同的行，按照我们指定的顺序堆叠：先训练，然后测试第二。...如果你尝试，R会向你抛出错误。因为我们在单个数据帧上构建了因子，然后在构建它们之后将它们拆分，R将为所有新数据帧提供所有因子级别，即使该因子不存在于一个数据帧中也是如此。...因此，让我们将它们分开并对我们新的花哨工程变量做一些预测：这里我们介绍R中的另一种子集方法; 有很多取决于您希望如何切割数据。我们已根据原始列车和测试集的大小隔离了组合数据集的某些行范围。...之后的逗号后面没有数字表示我们想要使用此子集获取所有列并将其存储到指定的数据帧。这为我们提供了原始行数，以及所有新变量，包括一致的因子水平。是时候做我们的预测了！

6.6K3 0

简单明了，一文入门视觉SLAM

line）；可以看到两个摄像头坐标系之间的转换满足（R，t），同时说明摄像头 c0 的图像点 x0 在摄像头 c1 的图像对应点 x1 一定落在其外极线 l1，反之依然； ?...从E矩阵分解得到R和t 根据视图方向与摄像头中心到3-D点的方向之间夹角可以发现，四个可能中只有情况（a）是合理的解；确定两个视角的姿态之后，匹配的特征点 x，x’可以重建其 3-D 坐标 X，即三角化...RANSAC的目的是在包含异常点（outlier）的数据集上鲁棒地拟合一个模型，如图 2-12 所示： 1. 随机选择（最小）数据点子集并实例化（instantiate）模型; 2....但跟踪失败故没有增量运动，可相对于先前重建的地图重新定位（re-localize）摄像头姿势； 4）关键帧 BA：保持一个“关键帧”子集，状态向量是所有关键帧的 3D 地标和对应摄像头姿势，BA 可以在与跟踪模块并列的线程中调整状态估计...；（注意：关键帧的选择策略是算法性能很重要的一个因素） SLAM 中的闭环（loop closure）问题：当摄像头又回到原来位置，称为闭环，需要检测闭环，并以此在 BA 框架下优化结构和运动估计；闭环检测和重定位是类似的

1.4K2 1

H.264学习笔记

对自然视觉场景进行数字化处理时，程序需要关注两个维度：空间特征：单个场景内部纹理的变化特征、物体的数量和形状、颜色时间特征：物体移动、明度变化、镜头/视点的切换 02 捕获自然视觉场景在空间、时间上都是连续的...，每个色差分量即RGB与Y的差值： Cr = R − Y Cb = B − Y Cg = G − Y 由于Cr+Cb+Cg求和是常量，因此，实际上仅仅需要记录两个色差信息就足够了。...其手段是构建一个预测，并将其中当前数据中减去。...在此同时，量化后的数据被重新扫描、反向转换并加上预测宏块，得到一个编码后的帧版本，然后存储起来用于后续的预测：在解码器中，宏块被解码、重新扫描、反向转换，得到一个编码过的残余宏块。...通过按需选择标准中定义的工具，编码器的实现可以非常的灵活，编码器可以仅仅使用工具的某些子集。 01 Profile H.264配置（Profile）规范了工具子集的定义。

1.4K1 0

CVPR 2023 | CAVSR:压缩感知视频超分辨率

为了进一步增强基础 VSR 模型的功能，作者进一步利用了元数据。在双向循环网络中，利用运动矢量和残差映射实现不同时间步长之间快速准确的对齐，并再次利用帧类型更新隐藏状态。...具体来说，视频帧对在压缩方面有两种准备方式。一个子集由具有相同 CRF 但帧类型不同的帧对组成，另一个子集由具有相同帧类型但 CRF 不同的帧对组成。...压缩编码器从前一个子集中学习不同帧类型的压缩水平，从后一个子集中学习区分不同 CRF 的压缩级别。图2 压缩编码器模块网络包括两个输入支路，即帧类型支路和帧内容支路。...元数据辅助传播由于 B 帧中的内容被严重压缩，为该帧计算的隐藏状态可能比其他帧包含更少的信息，因此随着时间的推移，在传播过程中导致性能下降。...在训练过程中，还使用随机旋转、翻转和时间反向操作作为数据增强技术，以避免过拟合。实验中，设置 ξ = 0.5和 α = 0.5。

1.3K3 1

sublime Text3使用笔记

其中，>表示子集，.表示class,$表示序号。缩进：ctrl+[或者ctrl+] 2.快捷键选择类 Ctrl+D 选中光标所占的文本，继续操作则会选中下一个相同的文本。...Ctrl+Shift+↑ 将光标所在行和上一行代码互换（将光标所在行插入到上一行之前）。 Ctrl+Shift+↓ 将光标所在行和下一行代码互换（将光标所在行插入到下一行之后）。...Ctrl+F2 设置书签 Ctrl+T 左右字母互换。 F6 单词检测拼写搜索类 Ctrl+F 打开底部搜索框，查找关键字。...举个栗子： 1、输入当前项目中的文件名，快速搜索文件 2、输入@和关键字，查找文件中函数名 3、输入：和数字，跳转到文件中该行代码 4、输入#和关键字，查找变量名。...Ctrl+G 打开搜索框，自动带：，输入数字跳转到该行代码。举个栗子：在页面代码比较长的文件中快速定位。 Ctrl+R 打开搜索框，自动带@，输入关键字，查找文件中的函数名。

1.5K11 0

R语言中 apply 函数详解

apply函数集来转换R中的数据介绍数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。...因此，在Python和R中都有大量的函数和工具可以帮助我们完成这项任务，这一点也不奇怪。今天，我们将使用R并学习在R中转换数据时使用最广泛的一组“apply”函数。...因此，在处理具有不同数据类型特性的数据帧时，最好使用vapply()。 tapply() 简单地说，tapply()允许我们将数据分组，并对每个分组执行操作。...因此，在处理数据帧时，mapply是一个非常方便的函数。现在，让我们看看如何在实际数据集上使用这些函数。...尾注到目前为止，我们学习了R中apply()函数族中的各种函数。这些函数集提供了在一瞬间对数据应用各种操作的极其有效的方法。本文介绍了这些函数的基础知识，目的是让你了解这些函数是如何工作的。

20.5K4 0

结合语义和多层特征融合的行人检测

快速区域卷积神经网络(Fast R-CNN)和更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)是目标检测和行人检测中被广泛采用的基础框架，目前在Caltech行人检测数据集上效果较好的算法大多是基于这两个框架...其主要原因有两个： 1)行人在数据集中的尺寸较小，在行人检测Caltech数据集中，大约有88 %的行人低于112 × 112像素。...其中标注了350 000个矩形框，2300个行人，超过70%的行人至少在一帧内出现了遮挡。...其中AdaptFasterRCNN、PCN、PL-CNN、MS-CNN、F-DNN + SS是基于目标检测框架结合语义的算法；RPN + BF采用决策森林代替Faster R-CNN中的R-CNN，对候选区域进行分类...Caltech数据集的检测性能已接近饱和，因此在Reasonable子集上性能的提升非常重要。但在Heavy子集上效果低于Faster R-CNN + ATT，排在第二位。

7562 0

Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

查看R的数据结构从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...但是，如果数据在文本文件中由不同的分隔符分隔，我们可以使用泛型read.table函数并将分隔符指定为函数中的参数。基因组数据通常有一个metadata文件，其中包含有关数据集中每个样本的信息。...所有数据结构 - 内容显示： `str()`：紧凑的数据内容显示（环境） `class()`：向量的数据类型（例如字符，数字等）以及数据帧，矩阵和列表的数据结构。...这体现在它们在str()中输出的方式以及在各个类别的编号在因子中的位置。注意：当您需要将因子中的特定类别作为“基础”类别（即等于1的类别）时，需要重新调整。

5.6K2 1

【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

本培训使用R 4.2及以上版本。一、前言用R分析数据得出结果，需要解决两个问题：用什么包/函数来处理数据？如何整理数据，使得数据可以套进函数里进行处理？...（一）在R中新建项目方式：RStudio中，菜单栏File→NewProject→NewDirectory→NewProject→DirectoryName该方式通过新建一个目录的方式来新建一个项目，创建一个...可以用字母和数字的组合，但是数字要在字母后面。不能用空格，运算符号在名称中。可以使用下划线。不建议用中文作为变量名称。2....> l[[2]] #列表的取子集，用两个中括号，表示取出其中的第几个元素 [,1] [,2] [,3] [,4] #取出的是矩阵。...如上例中，取出的子集是矩阵。若用1个中括号，取出来的子集数据结构仍然是列表，内容虽然一致。

4.1K5 1

Endoscapes2024——用于手术腹腔镜视频数据解剖和工具分割、检测和 CVS评估

一、Endoscapes2024介绍自动评估关键安全视图 (CVS) 是外科数据科学中的一个重要问题，近年来引起了人们的关注。...在这 58813 帧中，11090 帧（每 5 秒 1 帧）由三位专家使用 CVS 注释，其中 CVS 标签是三个二进制图像级注释的集合，表示已达到三个 CVS 标准中的每一个：即 C1 - 两个结构、...为了生成分割，采用分层随机抽样，使用视频级 CVS 成果进行分层；按视频（按患者）分割数据集符合手术视频分析中的常见做法。这些相同的数据集分割也用于，从而便于比较。...请注意，Endoscapes-BBox201 的每个折叠（训练、验证、测试）都是 Endoscapes-CVS201 中相应折叠的严格子集。 Endoscapes-Seg201。...Endoscapes-Seg201 的一个子集，包含来自 50 个视频（201 个视频的子集）的 14940 帧，其中 493 帧（每 30 秒 1 帧）带有分割掩码注释。

4041 0

换天造物，秒变科幻大片！华人学者推出视频修复AI新玩法

图像融合：在预测天空蒙版时，输出像素值越高，表示像素属于天空背景的概率越高。在常规方法中，通常利用图像遮罩方程，将新合成的视频帧与背景进行线性组合，以作为它们的像素级组合权重。...3 实验结果研究人员采用了天空电视台上的一个数据集。该数据集基于AED20K数据集构建而成，包括多个子集，其中每个子集对应于使用不同方法创建真实的填空遮罩。...在定性方面，该方法表现出更高的保真度。第一行为两个原始的输入帧；第三行为CycleGAN结果在定性比较上，PI和NIQE的得分值越低越好。...他说，数据集的规模和质量是计算机视觉技术的基础，在现实场景中，即使ImageNet、MS-COCO等大规模数据集，在应用中也存在采样偏差带来的局限，而该方法对于提高深度学习模型在检测、分割、跟踪等各种视觉任务中的泛化能力具有很大的潜力...不过，目前研究也存在一定的局限性，主要体现在两个方面，一是天空遮罩网络无法检测到夜间视频中的天空区域。二是当视频中某段时间内没有天空像素，或者没有纹理时，天空背景的运动就无法精确建模。

7672 0

汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解

分割是预测图像种每个像素属于哪个类别的任务，VOC数据集总计有21个类别(包括背景)。分割数据集被分为训练与测试两个子集，分别有1464与1449张图像。...SBD (Semantic Boundaries Dataset)数据集它的数据来自那些在PASCAL VOC中没有被语义分割标注的图像数据，总计有11355张图像来自PASCAL VOC 2011，...实现了两个层级的标注分布是种类/类别与实例对象分割，其中8498张为训练集，2857张为测试集。...视频的另外一个特征是每帧至少有一个前景目标对象在视频帧中出现。...mask信息，其中通道R与G被编码成对象mask，通道B被编码成实例mask。

2.8K3 0

结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。数据输入和清理首先，我们将加载所需的包。...# 确保将您的工作目录设置为文件所在的位置 # 位于，例如setwd('D:/下载) 您可以在 R Studio 中通过转到 # 会话菜单 - '设置工作目录' - 到源文件 # 选择数据的一个子集进行分析...NA 是默认值 # 使用 dplyr 对特定测试进行子集化 select(sub, c(T1, T2, T4)) # 使用 psych 包获取描述请注意，R 将原始数据中的空白单元格视为缺失，...其中一些代码可帮助您将残差、预测值和其他案例诊断保存到数据帧中以供以后检查。请注意，lm 命令默认为按列表删除。...我们在 T2 上回归 T1，得到 Y=b0+b1T2，其中 Y 是 T1。残差是所有与 T2 无关的东西。

3.1K2 0

一文全览 | 自动驾驶Cornor-Case检测数据集

除了感知数据集之外，还有包括异常的轨迹数据集或框架，如R-U-MAAD、KING或coung。...如前所述，异常现象通常不包括在城市景观类中。除了区分不同的异常方法外，我们还区分了数据集是提供具有异常的单个帧，还是提供具有时间上下文的场景。在图9中显示了所有数据集的累积异常掩码。...另一个城镇为验证集保留，另外两个城镇为测试集专用。另一方面，BDD异常基于广泛的BDD100K数据集，其中从训练集和验证集中删除了几个类的所有实例，因此在新的测试集中被视为异常。 1....它们被分为CODA Base和CODA2022子集，这些子集又由不同的基础数据集组成，即KITTI、nuScenes、ONCE和SODA10M。...然而，存在与现实的自然领域差距，因此在合成数据上表现良好的异常检测方法在真实世界数据上并不隐式可靠。数据扩充也是如此，它混合了两个领域，导致了不现实的结果。

1.7K3 0

交互式相机标定的高效位姿选择方法

更重要的是，他们讨论了在使用一个平面和两个平面进行标定时可能存在的奇点，并将它们与单个针孔参数联系起来；例如，如果图案在每一帧中平行于图像平面，则不能确定焦距。这些发现在[16]中得到了重复。...标定图案不能平行于其中一个图像轴。给定两种模式，“反射约束”必须被充分满足。这意味着两个平面的消失线不是图像中沿水平线和垂直线的反射。这些限制确保每个姿态都添加了进一步约束针孔相机的参数信息。...这就完成了用于真实数据实验的标定流程。 4.1 参数优化在使用两个关键帧获得一个初始解后，其目标是使估计的参数：累积的方差最小化，我们通过一次针对单个参数的方差来解决这个问题。...为了确保这一点，我们要求在连续的帧中重新检测到所有的点，并且这些点的平均运动要小于1.5px（根据经验确定）。 05 评估在合成数据和真实数据上对该方法进行了评价。...使值最小化的帧被合并到关键帧集中。在步骤2中继续。如果不能进一步减少或所有帧都已被使用，则终止。在保持相同估计误差的情况下，贪婪最优解需要75%的帧，同时（见表1）。

1K2 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

高清YUV极速转码，了解一下？

给女朋友这样讲全排列、组合、子集问题，下次再也不闹了

A full data augmentation pipeline for small object detection based on GAN

GIF格式解析

R3数据结构和文件读取

R语言使用特征工程泰坦尼克号数据分析应用案例

简单明了，一文入门视觉SLAM

H.264学习笔记

CVPR 2023 | CAVSR:压缩感知视频超分辨率

sublime Text3使用笔记

R语言中 apply 函数详解

结合语义和多层特征融合的行人检测

Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

【生信技能树培训笔记】R语言基础（20230112更新）

Endoscapes2024——用于手术腹腔镜视频数据解剖和工具分割、检测和 CVS评估

换天造物，秒变科幻大片！华人学者推出视频修复AI新玩法

汇总 | 深度学习中图像语义分割基准数据集详解

结构方程模型 SEM 多元回归和模型诊断分析学生测试成绩数据与可视化

一文全览 | 自动驾驶Cornor-Case检测数据集

交互式相机标定的高效位姿选择方法

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐