在本章中，您将学习如何从数据帧中选择一个数据列，该数据列将作为序列返回。 使用此一维对象可以轻松显示不同的方法和运算符如何工作。 许多序列方法返回另一个序列作为输出。...列和索引用于特定目的，即为数据帧的列和行提供标签。 这些标签允许直接轻松地访问不同的数据子集。 当多个序列或数据帧组合在一起时，索引将在进行任何计算之前首先对齐。 列和索引统称为轴。...准备 此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...当从数据帧调用这些相同的方法时，它们会立即对每一列执行该操作。 准备 在本秘籍中，我们将对电影数据集探索各种最常见的数据帧属性和方法。...当尝试量化没有明显定义的事物时，例如多样性，它有助于从非常简单的事物开始。 在此秘籍中，我们的多样性指标将等于学生人数超过 15% 的种族数。
在该模式中，编码阶段被简化，此模式选择视图的子集，而不是使用补丁，并且选择的视图被全部打包到视图集中。MIV 还具有可选的帧打包功能，其中纹理和深度可以打包到同一帧中。...Freeport 播放器支持端到端沉浸式视频播放体验，其中观众可以简单地打开本地存储的 MIV 比特流或来自传统流媒体服务器的视频流，并从任何期望的观看角度和位置与合成的沉浸式内容进行交互，并实时进行视图合成...CPU上的预渲染阶段会调用面部跟踪模块来收集观看者的姿势，同时调用元数据解析器从非视频组件中提取 MIV V3C 数据。在解析和人脸跟踪之后计算每个相机的权重。...当着色器访问输入帧上的每个像素时，它还会从元数据中读取放大的补丁映射，并将每个像素与补丁 ID 相关联，其中补丁和视角参数信息可以在像素级别相应地检索。...测试序列为因特尔的Frog序列，这个序列中的源视图是由7台按照从左到右顺序排列的相机阵列捕获的。还包括从源视图中预先提取的的背景视图，并与视频组件打包，作为仅用于修复目的的第八视图。
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有很大兴趣在时间序列数据表达，为了将维且提取相关的信息。关键对于任何成功的应用在于选择正确的表示。...一个模型捕捉时序关系由具过去输入的内存完成。一个模型的内存，在第二列中指示，意味着在当前帧上有多少步及时回到输入。没有时序次序，特征序列的任何排列会产生相同的分布。一个存储器的实现在模型之间执行不同。...在视频中通过重点学习时间特征，在静态图像上的性能可以提高，从而激发了需要继续发展深度学习的算法，去捕捉时间关系。早期的尝试在延伸深度学习算法，视频数据通过模拟两帧之间的转换完成的。...如果从影响股市来源的额外信息看，它可以被测量和获取，如社交媒体广大市民的意见，成交量，市场特定领域的知识以及政治和经济因素，它可以与股价数据结合在一起，实现更高的股票价格的预测。...建模时间序列面临许多作为建模静态数据一样的挑战，如用高维观测和变量之间非线性关系的对应，通过简单忽略时间和应用静态数据的模式，到时间序列之一忽略许多丰富结构中存在的数据。
在此示例中，我们使用人工时间序列。我们首先创建一个空的数据帧，其索引跨越四个日历年（我们使用pd.date_range）。...然后，我们创建一个新的 DataFrame，在其中存储生成的时间序列。此数据帧将用于比较使用不同特征工程方法的模型性能。...表 1：带有月份假人的数据帧。 首先，我们从 DatetimeIndex 中提取有关月份的信息（编码为 1 到 12 范围内的整数）。然后，我们使用pd.get_dummies函数来创建虚拟变量。...如图 3 所示，我们可以从转换后的数据中得出两个知识。...用于为 径向基函数（RBF）编制索引的列。我们这里采用的列是，该观测值来自一年中的哪一天。 输入范围 – 我们这里，范围是从1到365。 如何处理数据帧的其余列，我们将使用这些数据帧来拟合估计器。"
编码器模块从原始传感器数据（相机，LiDAR，雷达等）中提取信息并生成表示特征。将该特征作为输入，解码器直接预测路径点或控制信号。...具体来说，他们首先采用类似于传统方法的MLP来生成粗略的未来轨迹和动作。然后从编码器中检索预测未来位置周围的特征，并将其进一步输入到多个卷积层中以获取与目标相关的场景特征。...他们总共收集了189K帧用于进行大部分实验和消融研究。作者使用ResNet-18架构提取图像特征，使用PointNet++架构提取LiDAR特征。...实验 该论文的作者使用了一个名为ThinkTwice的模仿学习框架来收集驾驶记录，这是车辆状态和传感器数据的序列。...总的来说，该表格提供了不同模型在Town05 Long基准测试中的表现比较，各个列指示了使用的传感器类型、训练所需的额外标签以及其他影响模型表现的因素。
主要内容 本文采用了一种从粗到精的方法，在车辆行驶在道路上时，通过因子图优化获取地面特征并优化相机到地面的标定参数，而无需使用任何特定的标定目标。...在进行标定时，选择以稳定速度行驶时的关键帧，这样可以在不同的图像帧之间获得较小的相机姿态变化，有利于标定过程的稳定性，关键帧是指在时间序列中选择的一帧图像，通常表示为时间间隔的起点。...从选择的关键帧开始，通过KLT稀疏光流算法提取图像中的角点特征，并进行跟踪。...摄像机的帧率为33 Hz，图像分辨率调整为812×540。我们收集了来自不同区域的长序列连续数据，以分析我们算法的效率和鲁棒性（参见表I）。...这些数据涵盖了从平坦的铺装地面（FPG）到城市、郊区和农村等不同天气、光照和驾驶条件下的公共道路，FPG数据来自极其平坦的沥青路面，用于验证我们动态标定的基准性能。
作者研究了广泛的特征类型，从像素值和手工制作的特征描述符到离散的视觉token，深度网络的激活以及网络预测中的伪标签。...在典型的视频视觉Transformer中，视频首先被划分为时空立方体，然后将多维数据集投影（即卷积）到token序列。...为了进行预测，[MASK] token替换后的token序列（添加了位置嵌入）由Transformer处理。mask立方体的输出token通过线性层投影到预测。...由于预测两阶段目标是从预训练的深度网络教师那里有效地学习，因此它类似于模型蒸馏的一种形式；因此，教师模型的预训练和推理的额外计算成本是不可避免的。...相比于直接重建像素的one stage方法，它的性能更好；相比于其他two stage方法，它不需要额外预训练模型，在训练时也不需要复杂的特征计算过程。
从时间角度出发，（2）可以观察到，有些行人可能会消失在序列的末尾，如上图（b）中列所示。而有些行人会在序列的开始阶段受到遮挡，如上图（b）右侧所示，这些现象提供了非常关键时间注意力线索。...，随后使用输入的行人特征 减去该聚合特征达到抑制背景噪声的作用，具体过程如下： 2.2 时间记忆模块 由于使用空间记忆模块对行人特征进行处理时，是独立的一帧一帧进行操作，作者认为这样处理无法捕捉视频序列中的时序上下文信息...，可能导致整体框架会受到帧与帧之间遮挡和错误的影响，因此额外设计了一个时间记忆模块，构成如下图所示： 时间记忆模块同样采用key-value匹配机制，但是模块的输入是一系列查询特征向量构成的序列 和经过空间记忆模块细化后的序列特征...然后从每个块中随机选择一帧构成序列再送入网络。...对于时间记忆模块，作者也可视化了一部分具有相同匹配key的输入序列，如下图所示，可以观察到每个key检索到的序列具有相似的时序模式，如下图左侧的序列中，行人都是在序列的末尾消失，在右侧的序列中，行人的外观在整个序列中都非常相似
在前端视觉里程计线程中，每个来自全景视图系统的摄像头首先独立处理，以提取每一帧中的ORB特征。可以选择使用OpenCV的原始版本或ORB-SLAM的修改版（旨在实现更均匀的特征分布）。...其原理如下： 如果车辆未发生任何旋转，则车辆上的任意点（包括相机中心）都将经历相同的平移位移，并且不同视角之间的旋转将为单位矩阵。因此从相机视角测得的位移仅仅是外参旋转的函数，而与位置无关。...数据集还包含来自高端GPS/IMU传感器的信号，这使得我们能够将结果与地面实况进行比较。使用了多个不同的序列，这些序列提供了从显著转弯、高度变化到简单前进运动的各种运动特性。...第一列和第二列分析了不同噪声水平下的旋转和平移误差，第三列和第四列分析了每个地标的最大观测次数，第五列和第六列分析了每帧地标数量的不同。 2....在城市环境中，低质量GPS接收器中的离群值是常见的，可能由卫星数量不足或多路径效应引起。 2. 数据选择：我们选择了四个序列，这些序列展示了广泛的运动模式和环境条件。
2）网络结构 卷积层：从输入图像中提取特征序列； 循环层：预测每一帧的标签分布； 转录层：将每一帧的预测变为最终的标签序列。 图1。网络架构。...架构包括三部分：1) 卷积层，从输入图像中提取特征序列；2) 循环层，预测每一帧的标签分布；3) 转录层，将每一帧的预测变为最终的标签序列。...3）特征提取 在CRNN模型中，通过采用标准CNN模型（去除全连接层）中的卷积层和最大池化层来构造卷积层的组件。这样的组件用于从输入图像中提取序列特征表示。...在进入网络之前，所有的图像需要缩放到相同的高度。然后从卷积层组件产生的特征图中提取特征向量序列，这些特征向量序列作为循环层的输入。具体地，特征序列的每一个特征向量在特征图上按列从左到右生成。...在实践中，存在两种转录模式，即无词典转录和基于词典的转录。词典是一组标签序列，预测受拼写检查字典约束。在无词典模式中，预测时没有任何词典。
定义 背景 难点 最新论文 最新算法 数据集 1 定义 行为识别：行为识别（Action Recognition） 任务是从视频剪辑（2D帧序列）中识别不同的动作，其中动作可以在视频的整个持续时间内执行或不执行...通过直接计算深度特征映射的逐像素时空梯度，OFF可以嵌入任何现有的基于CNN的视频行为识别框架中，仅需要少量额外成本。它使CNN能够同时提取时空信息，尤其是帧与帧之间的时间信息。...2D 预训练卷积网络和T3D都是来自于视频的帧和剪辑，其中帧和剪辑可以来自于相同或者不同的视频。 从预训练的2D ConvNet 到 3D ConvNet的迁移框架。...FDNet旨在通过深度渐进强化学习方法从输入序列中提取固定数量的关键帧。 然后，根据人体关节之间的依赖关系将FDNet的输出组织成图形结构，并将它们输入GCNN以识别行为标签。...First LSTM层用于编码骨架序列并初始化全局情景记忆单元。然后，将全局情景记忆的数据馈送到Second LSTM层，以帮助网络选择性地关注每个帧中的信息性关节，并进一步生成行为序列的注意力表示。
有许多传感器可用于在车辆行驶时捕获信息。捕获的各种测量结果包括速度，位置，深度，热等。这些测量结果被输入到反馈系统中，该系统训练并利用运动模型来遵守车辆。...此方法不需要训练的基本事实数据集。相反，它们使用图像序列中的连续时间帧来提供训练信号。为了帮助限制学习，使用了姿势估计网络。在输入图像与从姿势网络和深度网络的输出重建的图像之间的差异上训练模型。...姿势网络使用时间帧作为图像对，而不是典型的立体声对。它从序列中的另一幅图像的角度预测目标图像的外观，该序列是前一帧还是后一帧。 训练 下图说明了该体系结构的训练过程。 ?...这鼓励模型学习尖锐的边缘并消除噪声。 最终损失函数变为： ? [1]中的最终损失函数在每个像素，比例和批次上平均。 结果 作者在包含驱动序列的三个数据集上比较了他们的模型。...遮罩过程可提取静态背景，然后提取自我运动转换矩阵，而无需移动对象。来自[3]的方程。 使用步骤3中产生的自我运动转换矩阵，并将其应用于帧-1和帧+1，以获取变形的帧0。
在这种方法中，每个事件通常由事件帧中相应像素周围的图像模式表示Liu和Delbruck（2018，2022）。...通过利用这个扩展的事件帧集，我们可以从时间0到Δt实现更精确的光流估计。值得注意的是，后三个时间点遵循一种渐进的翻倍模式（×2），这将在后续的小节中进一步解释。...在时间间隔∆t内，我们从相应的累积时间序列中以∆t/K（K = 5）的间隔提取高清特征描述符，得到一组K + 1个描述符，表示为F_k（k = 0, ..., K）。...4.2 流匹配点的描述符相似性 在这项研究中，HD特征描述符是从使用基于VSA的HD内核的特征提取器中得出的。...VSA-Flow方法在室内飞行序列中取得了所有方法中最好的结果，当dt = 4时，以及在dt = 1时的竞争结果。
当有新的函数调用发生时，就会向栈中填充一个新的帧，程序永远会执行栈顶的帧，保证打开 APP 的顺序正确，旧的帧则静静的躺在栈中，等待再次被唤醒。...InterpreterState 采用类似的策略，还记得我们之前复习的虚拟机的调用栈吗？虚拟机的主循环从当前栈顶的帧中提取指令，并根据指令类型不同采取不同的行动。...while (true) { // 提取当前帧 Frame& frame = frames.back(); // 从当前帧中，根据帧的 pc 以及 function 提取指令...通常虚拟机会按顺序执行当前帧中的所有指令，但是也存在指令可以修改执行顺序，比如 JMP 可以跳转到指定位置非顺序执行下一条指令。...; 当发生函数调用时，一个新的帧会被推入调用栈中，InterpreterState 的主循环会从这个新的帧中提取指令并执行；函数返回时，这个帧会被推出，重新执行之前的帧。
，无需任何额外的训练。...结果分析：实验结果表明，使用任务向量的方法能够在不需要额外输入-输出示例的情况下，达到与原始模型相当的或更好的性能。此外，消融实验揭示了任务向量在网络中的位置和补丁策略的重要性。...无需额外训练的任务执行：通过分析MAE-VQGAN模型的激活，研究者们尝试找到一种方法，使得模型能够在没有额外训练的情况下，通过上下文示例执行视觉任务。...我们建议不要像大多数现有工作那样尝试同时处理更多帧，而是以在线方式处理视频并将过去的视频信息存储在存储库中。...技术实施： 实例提取：使用连通组件分析从语义分割标签中提取独立的实例掩码。 实例粘贴：在训练过程中随机选择并粘贴提取的实例，允许实例重叠以创建多样化的训练样本。
它有效地从SAM中学习详尽的对象位置和形状知识，并将这些信息蒸馏到转换后的特征表示中。...BDD 100K的这一特性构成了一个挑战，因为从同一视频中抽取的两帧可能不包含相同的实例，突显了这两个数据集训练数据的本质区别。...原因如下： VFS将来自同一视频的帧视为正样本，将来自不同视频的帧视为负样本。这种策略对于Kinetics数据集是合理的，但对于BDD数据集则不然，如图11所示。...为了从SAM的纯ViT（Vision Transformer）骨干网络中获取多层次的层次化特征，我们从第、、和个块的输出中提取特征图。我们使用转置卷积将第个块的特征图放大，将第个块的特征图放大。...使用给定观测的推理 值得注意的是，在UVO上进行测试时，除了使用我们快速分割的“everything”模式生成的候选框外，我们还纳入了与[14]中相同的每帧掩码观测。
他们的灵活设计使得在具有复杂运动、姿态和外观模式的环境中；体育；鸟类跟踪数据集中）获得了有前景的性能。 然而，这些方法仅在相邻帧之间传播时间信息，未能考虑长时间依赖性。...MeMOTR 首先尝试利用追踪传播中的时间信息，通过时间交互模块聚合长程（一个追踪单元的 Query 的EMA）和短期记忆（最后两个观测帧中检测 Query 的融合）。...在时间 时刻， Backbone 网络和 Transformer 编码器为帧 提取图像特征。...令表示来自一组序列中的第个输入序列在时间的离散观测值。作者选择选择性状态空间模型（Gu & Dao，2023）来通过一个隐藏状态（等式（3a））来建模每个序列，但作者的方法适用于任何其他状态空间模型。...由于MOT17（Milan等人，2016）的高度线性运动，其小尺寸（只有7个视频）以及后续在额外检测数据集上进行训练的需要，端到端跟踪方法在基于卡尔曼滤波的更简单的方法上没有提供额外的优势。
我们通过利用多视几何方法从单目序列中估计粗略的相机姿态来缓解大旋转的问题。然而，我们发现由于训练集中不同场景间的尺度不确定性，直接使用几何粗略姿态并不能提升深度估计的性能，这与直觉相悖。...与两帧姿态估计不同，COLMAP等结构从运动管道可以在整个序列上进行全局推理。我们认为，由于姿态估计是学习单目深度的一个边缘任务，利用整个序列是值得的。...对于两者，我们基于“Optim t”和“Optim R”计算重构损失，并在第3列中给出。...因此，对于低纹理区域，深度估计过程主要依赖于网络自身的推理能力。使用某些额外约束可能有助于缓解这个问题，这些约束来自诸如光流或平面法线之类的提示。...注意，Monoindoor++从每个视频序列中提取每30帧的第一张图像作为测试集，而我们遵循SC-Depthv2，从每10帧中提取第一张图像。 表6. 在RGB-D 7场景上微调后的结果。
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