对两个数据帧列表执行多个两个样本t测试 - 腾讯云开发者社区

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谷歌大脑提出基于流的视频预测模型，可产生高质量随机预测结果

图2：每一个时间步 x_t 的输入被编码成多层次的随机变量 ? 。研究者通过序列进程对这些随机变量建模 ? 。...图 5：对于BAIR action-free数据集中给定的一组条件帧，研究者为每一个随机视频生成模型抽取100个视频样本。研究者基于PSNR、SSIM和VGG感知度量选择最接近真值的视频。...图6：对于一段给定的测试视频，研究人员利用VideoFlow模型检测时间异常，从而计算第t个目标帧X_t属于P(X_4 = X_t|Xt = 4 . . . 13) 的似然。...研究者在测试集上对相应的BPP取平均，并绘制误差线。定性实验研究者基于两个数据集潜在空间中的输入帧和插值生成视频，并展示了定性结果。...图 11：研究者展示了BAIR robot pushing dataset中两个测试视频的首个输入帧和最后目标帧之间的插值。

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让 iPhone “崩溃” 又有了新方法：只需要一个视频

每一个frame的数据可以分为多个slice（片），片分为I片、B片、P片，slice header和data通过NAL进行封装。...[1502163091679_1414_1502163092322.png] 在熟悉了H264编码相关知识后，我们发现问题可能出在视频样本的第126帧，对应的数据如下图。...而该视频的第126帧数据的偏移0xED（11101101）和0xFF（11111111）两个字节恰好会导致解码过程出现上述错误。...通过010editor把ED和FF改为E0和00后，我们将修改后的视频用iOS设备测试发现并不会crash，因此确认问题出现在ED和FF这两个字节。 3....将任意mp4畸形化上述视频样本是由于ED和FF两个字节导致的crash，那么是不是在任意帧内加入ED和FF两个字节就会触发漏洞呢？答案是否定的。

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ACM MM 2022 Oral | PRVR: 新的文本到视频跨模态检索子任务

作者将PRVR任务视为一个多示例学习的问题，将视频同时视为由多个片段以及视频帧所组成的包。若文本与长视频的某帧或者某个片段相关，则视为文本与该长视频相关。...背景与挑战当前的文本到视频检索（T2VR）方法通常是在面向视频描述生成任务的数据集（如MSVD、MSR-VTT和VATEX）上训练和测试的。...如图1所示，上半部分的图取自传统T2VR数据集MSR-VTT，由于视频长度较短，场景单一，所以对应的文本"两个男人在开车的同时进行交谈"能够很好地概括视频的所有内容。...多示例学习是弱标注数据学习的经典框架，并被广泛用于分类任务。在多示例学习中，一个样本被视为由大量示例所组成的包，若包中的某一个或多个示例为正样本时，则该包为正样本；反之则该包为负样本。...在前两个查询实例中，模型检测出的关键片段与正确相关片段完全重合。在后两个查询实例中，检测出的关键片段较为不准确，但是正确片段所包含的帧均具有较高的注意力权重。

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Siam R-CNN：通过重检测进行视觉跟踪

第一阶段是RPN，第二阶段通过将感兴趣区域(RoI)的特征和参考特征拼接起来，包括以第一帧的GT作为参考和以前一帧的检测结果作为参考的两个redetction head。...本文预先对训练数据的每一个 GT Box 都提取其 RoI-aligned features。...head得到第一帧的重检测结果 det_{S_t} （包括相似性得分和目标框）； Line 5-6 将当前帧结果 det_{S_t} 与上一帧结果 det_{S_{t-1}} 送入...redetection head计算每一对检测结果的相似性得分（为了减少计算，仅把当前帧与上一帧框的归一化空间距离小于 r 时才送入head计算，否则相似性得分设为负无穷。...遍历当前帧的检测结果 d\_t \\in det\_{S\_t} 加入tracklet需要满足：当前结果 d\_t 与上一帧结果 \\hat{d} \_ {t-1} 的最大相似性得分 s

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让机器人看一眼就能模仿：One-Shot模仿学习发展情况

令θ表示初始模型参数，L(θ,D) 表示有监督学习的损失函数，D_t 表示任务 t 的标记数据。...在元训练阶段，MAML 选定任务 T 并抽取数据 D_T，将 D_T 随机分为两组（tr, val），MAML 对模型参数θ进行优化，目标函数为：将内部损失定义为适应目标，外部损失定义为元目标...本文基于 MuJoCo 物理引擎中的 Sawyer 机械臂对一系列模拟订单执行任务的方法进行评估，使用一个对象和两个对象订单完成任务来评估每个方法。实验结果见图 3。 Fig. 3....训练阶段，视频首先下采样为 16 帧，并且帧的数目不大于 16。在从演示和机器人动作的视频中提取特征时，也执行此下采样。然后在 UCF101 数据集上训练 C3D 网络以执行活动识别。...在基线-2 中，从每个帧中提取 HOG 特征，并对每个视频进行平均化处理以创建活动特征。图 4 和图 5 显示了所提出的方法和基线方法的测试运行的平均任务完成度量。

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多步时间序列预测策略实战

make_reduction()函数可以将单变量时间序列转化为数据帧。该函数有两个主要参数，即strategy（"递归"或"直接"）和window_length（滑动窗口长度）。...递归策略递归策略中，滑动窗口前的值即为目标值，图（D）滑动 14 窗口，生成了 6 个样本的数据帧，其中蓝色的 y 值为目标值，该数据帧用于训练模型。...假设目标值是 t+3 的值。图（D）滑动 14 窗口，生成一个包含 4 个样本的数据帧。目标值是 t+3 中的 y 值。该数据帧用于训练预测 t+3 的 y 值的模型。...图 (D) 滑动了 14 个窗口并生成了一个包含 3 个样本的数据帧，用于训练预测 t+4 中 y 值的模型。...首先将数据分成训练数据和测试数据。

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2020 FFmpeg 滤镜详解

(非压缩数据帧) ● 多个滤镜可以组成滤镜链图（滤镜链图filtergraphs ）。 ● 在ffmpeg看来只有2种滤镜：简单滤镜，复合滤镜。...）上面两个规则混用（3.4）如果选项的值本身就是一个列表（例如format滤镜有一个像素格式列表选项），则这种列表通常用“|”分隔举个例子：将输入视频转换为列表中的任何格式 ffmpeg...该滤波器将音频流分成两个或多个频率范围。)...ffplay -i ca.mp3 -af "afade=t=in:ss=0:d=15" （淡入15秒） 8.16 afftdn（使用FFT对音频样本进行除噪。）...8.24 aloop （循环音频样本。） 8.25 amerge（将两个或多个音频流合并为一个多通道流。） 8.26 amix（将多个音频输入混合为一个输出。）

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视频数据训练太慢？试试UT-Austin&FAIR提出的多重网格训练，加速4.5倍，还能提点！

不同的形状源于对多个采样网格上的训练数据进行重采样。当缩小其他维度时，通过扩大小batch大小和学习率来加速训练。 ▊ 1....视频具有一定数量的帧和每帧的像素，这些帧和像素通过记录设备的时间和空间分辨率（取决于多个相机属性）与物理世界相关。当在训练mini-batch中使用这些源视频之一时，使用采样网格对其进行重新采样。...在更改网格时，mini-batch大小始终根据样本的形状进行缩放，以便mini-batch的FLOPs大致保持不变。 Multigrid Properties 多重网格训练依赖于数据和模型的两个属性。...然而，这种选择可能会导致用于训练模型的数据分布与测试时使用的数据分布不匹配。为了缩小这一差距，训练可以通过一些“微调”迭代来完成，这些迭代使用与测试分布更紧密一致的网格。...同样的随机网格策略应用于目标mini-batch形状的样本数据。

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创建一个Spotify播放列表

API和额外的过滤)，我们为每一个曲目执行步骤1 -4过滤后再添加到播放列表。...我创建了一个数据帧，通过查找在两个用户的热门曲目数据帧中的曲目来找到共同的热门曲目。...这可以通过多种方式实现，我使用以下函数进行所有数据帧的比较: def dataframe_difference(df1, df2, which=None): """ 查找两个数据帧之间不同的行...与这些索引相对应的歌曲被放入一个数据帧中，任何重复的歌曲都被删除，并为新的播放列表绘制10首歌曲的样本。...为此，我根据艺术家出现的频率给行赋值，然后从两个数据帧中采样。这种方法相当有效，然而，仍然有一些缺陷(这可能部分是由我的倾听行为造成的)。

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浙大蔡登团队：基于序列对比学习的长视频逐帧动作表征

同时，我们设计了一系列时空数据增强，以增加训练数据的多样性。我们的框架在不同数据集的多个任务上大大优于目前为止最先进的方法。...具体而言，对于一个具有S帧的训练视频V，我们的目标是通过一系列时空数据增强，独立地构造两个T帧的增强视频。...对于时间数据增强，我们首先对V执行随机时间裁剪，以生成两个长度为[T，αT]帧的随机裁剪片段，其中α是控制最大裁剪长度的超参数。在此过程中，我们保证两个剪辑片段之间至少存在β%的重叠帧。...然后对每个视频序列随机采样T帧，获得视频序列V1和V2，默认设置T=240。对于小于T帧的视频，在裁减之前会对空帧进行填充。...这种简单的设计确保本网络可以在超过500帧的视频上进行训练和测试。VTN采用了一种类似的基于Transformer的混合网络来执行视频分类任务。

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【机器学习】大规模机器学习在爱奇艺视频分析理解中的实践

比如说如果一个视频只有四帧，我们如何取八帧，怎么再凑足这个八帧。有两个方法，第一个办法是再补尾帧，后面重复实现。还有一个办法是均匀插帧，11，22，33，把红色的帧插进去。...大家可以看到，因为验证集每类样本数不同，按类别平均的精度比按照个数平均的精度，与测试集的结果更加接近。...对小样本类别提高采样率，使每类有相同数目的样本进行训练。右图的实验表明增加小样本采样率，没有性能改进。即使通过线性内插方法生成更多的样本，因为没有增加信息量扩大样本特征空间范围，性能也不会提高。...下面介绍基于多个子数据集的融合实验和基于多个卷积网络结构的融合实验。我们采用了融合的办法，第一个就是数据集融合。把一个数据集随机抽了 5 份。...由于训练集的过拟合、训练、测试不同数据集之间分布不同，模型推广到陌生数据集后性能差异很大。增加训练的数据集大小，推广性更好。复杂模型的推广性通常比简单模型的性能要更加稳定。

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FFmpeg开发笔记（十八）FFmpeg兼容各种音频格式的播放

因为mp3和aac两个格式拥有标准的规范定义，比如mp3规定每帧音频固定包含1152个样本，而aac规定每帧音频固定包含1024个样本。...在它们的解码器实例AVCodecContext中，即可从frame_size字段获取每帧音频的样本数量。...具体的计算过程是这样的：先调用swr_convert函数对音频重采样，该函数的返回值为输出的数据大小；这个输入大小乘以声道数量乘以音频样本的位深（位深表示每个音频样本占据几个字节），最终的乘积便是要送给扬声器的音频数据大小..., // 输出的数据内容和数据大小 (const uint8_t **) frame->data, frame->nb_samples); // 输入的数据内容和数据大小audio_pos = (...lsdl2 -lavformat -lavdevice -lavfilter -lavcodec -lavutil -lswscale -lswresample -lpostproc -lm编译完成后执行以下命令启动测试程序

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Python3 OpenCV4 计算机视觉学习手册：6~11

最后，我们准备通过对一些不属于训练集的图像进行分类来测试 SVM。我们将遍历测试图像的路径列表。...我们将使用更大的训练数据集。为方便起见，我们将随机生成此数据集。我们将在多个周期训练 ANN，这意味着我们将使用相同的数据集每次对其进行多次训练和重新训练。...；它通过确保样本图像为28 x 28并通过调整大小（如果不是）来执行最少的数据清理。...但是，让我们还实现一个test函数，该函数通过对一组给定的测试数据（例如 MNIST 测试数据）进行分类来测量经过训练的 ANN 的准确率。...Accuracy: 95.39% 在这里，我们可以看到，对 MNIST 数据集中的 10,000 个测试样本进行分类时，ANN 的准确率达到了 95.39%。

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PCS2018：下一代视频编码标准——Versatile Video Coding （VVC）【附PPT全文】

国际上的视频编码标准组织主要有两个，ITU-T的VCEG (Video Coding Experts Group)和ISO/IEC的MPEG(Moving Picture Experts Group)。...早期这两个组织或独立或联合开发了多个视频编码标准，后来的视频编码标准都是两个组织联合开发的：2003年由JVT联合工作组发布的H.264/AVC，2013年由JCT-VC联合工作组发布的H.265/HEVC...为了实现这一目标，在Cfp阶段，工作组设定了多个测试序列以及测试条件。...并且对所有类型的测试序列都显示出了这样的性能趋势。...）在JEM中，一个CU在每一个预测方向上最多有一个运动参数集，大CU分割为子CU时有两个选项：ATMVP和STMVP，作为额外的合并候选者，候选列表能扩大的最大值为7。

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深度、卷积、和递归三种模型中，哪个将是人类行为识别方面的佼佼者？

输入到网络中的输入数据相当于每个移动数据的帧。每个帧都由Rd中不同数量的s样本组成，也就是简单地连接到一个单一的向量FtRs*d。图1（d）中对模型进行了说明。...我们实现了两个有特色的LSTM递归网络：（i）深度前馈LSTMs，它包含多种递归单元层，并及时联系“前馈”（见图1（a））；（ii）双向LSTMs，它包含了两个平行的递归层，在一个连接了它们在时间步长t...在第一种情况下，在任何给定的时间t输入到网络的输入数据，都对应当前帧的运动数据，它延伸到一个特定的时间长度，并且维度也被级联（如前面的DNN一样）。我们将该模型称之为LSTM-F。...最后一列表示了每个数据集采样的参数配置的数目，它们被挑选出来代表一个相等量的计算时间。我们在三个代表了HAR典型问题的基准数据集进行了实验（下文进行描述）。...据我们分析，我们向下采样加速器数据到32Hz，对于帧到帧的分析，我们创造了持续1秒且重叠为50%的滑动窗口。整个训练集包含了大概470k的样本（30k的帧）。 ?

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如何在交叉验证中使用SHAP？

例如，集成方法如XGBoost和随机森林将许多个体学习器的结果组合起来生成结果。尽管这通常会带来更好的性能，但它使得难以知道数据集中每个特征对输出的贡献。...现在，我们可以使用此方法从原始数据帧中自己选择训练和测试数据，从而提取所需的信息。我们通过创建新的循环来完成此操作，获取每个折叠的训练和测试索引，然后像通常一样执行回归和 SHAP 过程。...请注意，我们在summary_plot函数中重新排序X，以便我们不保存我们对原始X数据帧的更改。上面，是带交叉验证的SHAP，包括所有数据点，所以比之前的点密集。...这很容易实现，只需更新代码末尾的一些行，以便我们不再将每个样本的SHAP值列表附加到列表中，而是更新字典。...该数据框将每个交叉验证重复作为行，每个 X 变量作为列。我们现在使用相应的函数和使用 axis = 1 以列为单位执行计算，对每列取平均值、标准差、最小值和最大值。然后我们将每个转换为数据框。

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STRL：3D 点云的时空自监督表示学习

具体来说，对于自然图像/视频，在深度序列中采样两个具有自然视点变化的帧作为输入对。对于 3D 形状这样的合成数据，通过旋转、平移和缩放来增强原始输入以模拟视点变化。...平均而言，每帧大约有120000个点。与ScanNet类似，对滑动窗口中的关键帧和帧对进行子采样，作为训练对。对于自然场景的预训练，通过将合成时间变换应用于两个点云来进一步增强数据多样性。...接下来，在监督下对这些有限样本的预训练模型进行微调，并评估其在完整测试集上的性能。...Embedding可视化使用自监督方法可视化 PointNet 和 DGCNN 模型的学习特征；它显示了 ModelNet10 测试集中不同类别样本的嵌入。采用 t-SNE 进行降维。...使用 t-SNE 可视化 ModelNet10 测试集中每个样本的提取特征。两种模型都在 ShapeNet 上进行了预训练。室内场景理解 STRL 学习基于视图变换的表示，适用于合成形状和自然场景。

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MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）…你都掌握了吗？一文总结目标追踪必备经典模型（一）

黄色和蓝色的边框分别表示每个领域的正、负样本 MDNet的结构如图1所示。它接收107×107的RGB输入，有五个隐藏层，包括三个卷积层（conv1-3）和两个全连接层（fc4-5）。...在追踪的过程中保持单独的网络，这两种更新的执行依赖于物体外观变化的速度。为了预测每一帧目标的状态，在前一帧物体周围提取 N 个模板，然后根据网络得到他们的得分，即：正样本得分以及负样本得分。...将最大分数相对于分数图中心的位置乘以网络中设定的步长，可以得到目标在帧与帧之间的位移。通过组装小批量的缩放图像，在单个前向通道中搜索多个标度。...图像是从视频的两帧中提取出来的，这两帧都包含目标，并且最多间隔T帧。在训练时忽略对象的类别。对每个图像内的对象比例进行归一化，而不破坏图像的宽高比。...文中提出融合多个低分辨率密集代价体(小于原始输入图像分辨率的1/4的代价体，代码中是1/8，1/16，1/32)，以减少初始视差估计中不同数据集之间的域差异（domain shifts）。

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媲美Gen-2，Meta多模态创AI生图新里程碑！破文生视频历史难题，静图秒变视频逼真到炸裂

为了在图像上条件化模型F，研究者对图像进行了临时的零填充，并将其与二进制掩码连接起来，指示哪些帧是零填充，哪些是噪声输入与直接的T2V方法不同，在推理时，Meta的分解法能够显式生成图像，这就能够轻松地保留文本到图像模型的视觉多样性...大多数先前的工作，都是通过利用T2I模型来解决T2V生成问题。比如，有几项工作是采用免训练方法，通过在T2I模型中注入运动信息，来生成零样本的T2V。...第四行是使用HQ数据微调第二行的模型，来增加生成视频中的运动。另外，通过小的架构修改，研究者还在T帧上调节了模型，并且进行了扩展。...与在Emu Edit测试集和MagicBrush测试集上评估的图像编辑基线的比较为了收集具有较低偏差和较高多样性的数据集，研究人员采用了不同的方法。...可以看出，改变任务嵌入会直接影响模型执行的任务。 4. 少样本学习新任务研究中，Meta还通过任务反转来探索，Emu Edit对未知任务泛化。

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【Android 高性能音频】AAudio 音频流数据回调细节 ( 数据回调函数优先级 | 数据回调函数 | 采样率 | 采样数 | 缓冲区调整 | 线程不安全 )

普通线程操作 : 从普通线程中读写 AAudio 音频流的音频数据 , 普通线程的优先级比较低 , 容易被抢占 , 或者遇到资源抖动 , 对需要连续性能的音频流操作造成干扰 , 出现卡顿电流等情况...; AAudio 音频流开启播放后 , 会自动回调该异步数据回调函数 , 在该函数中执行采样播放的过程 , 将采样数据写入缓冲区 , 这组数据消费完毕后 , 又会调用回调函数 , 申请新的数据 ;...采样个数实际测试值 : 这个值在不同系统 , 版本 , 硬件手机上可能不同 , 但是我测试的三星小米华为等手机 , 该值是 192 , 意味着每次采集 192 帧的数据 , 每帧的样本数是通道数...采集的样本缓冲区大小 : ① 帧 : numFrames 单位是帧 ; ② 样本数 : 每帧的样本数等于通道数 , 如果是单声道每帧有 1 个样本 , 如果是立体声 , 每帧有 2 个样本 ; ③...中每个样本都有指定的个数 , 16 位整形样本 AAUDIO_FORMAT_PCM_I16 代表 16 位采样 , 每个样本有两个字节 , 那么需要采集的样本缓冲区大小为 numFrames \times

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2020 FFmpeg 滤镜详解

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FFmpeg开发笔记（十八）FFmpeg兼容各种音频格式的播放

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深度、卷积、和递归三种模型中，哪个将是人类行为识别方面的佼佼者？

如何在交叉验证中使用SHAP？

STRL：3D 点云的时空自监督表示学习

MDNet、SiamFC、ADNet、CFNet、LSTM（RNN）…你都掌握了吗？一文总结目标追踪必备经典模型（一）

媲美Gen-2，Meta多模态创AI生图新里程碑！破文生视频历史难题，静图秒变视频逼真到炸裂

【Android 高性能音频】AAudio 音频流数据回调细节 ( 数据回调函数优先级 | 数据回调函数 | 采样率 | 采样数 | 缓冲区调整 | 线程不安全 )

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