GlobalTrack，使用极其简单的架构，按照作者的说法“没有运动模型，没有在线学习，没有位置或尺度变化的惩罚，没有尺度平滑和轨迹改进，因此没有累积误差”，特别适合于目标长期跟踪。...目标跟踪问题中，为了更好的利用前一帧甚至前几帧的信息，往往会对模型做很多假设，包括目标的运动、位置变化、尺度变化等，而这也带来了模型的累计误差，在长期跟踪时，这样的累计误差往往会使得后期的目标跟踪结果差很多...下面是在一些主流数据集上与其他算法的比较： ? ? ? ? ?...从比较结果看，在没有使用任何后处理等步骤的前提下，GlobalTrack 取得了SOTA的结果，而且非常值得一提的是，作者认为，测评数据集中的视频长度越长，GlobalTrack 的表现越好！...作者称代码将很快开源，期望这种简单又强大的长期目标跟踪基线算法能启发更多优秀的工作！
模型被训练来通过组合单帧和学习的视频中运动的潜在表示来重建训练视频。观察从同一视频中提取的帧对，模型学习将运动编码为特定的关键点位移和局部仿射变换的组合。...在测试时，将模型应用于源图像和驱动视频的每一帧的帧对，并对源对象进行图像“动画”。...另外，稀疏运动表示非常适合于动画，因为在测试时，可以使用驱动视频中的关键点轨迹来移动源图像的关键点。...2 实验 作者在四个数据集上进行了训练和测试，结果显示与所有实验相比，一阶动画模型能够渲染分辨率非常高的视频。...其中，VoxCeleb 是从YouTube的视频中提取到的包含1251人共超过10万条语音的数据集。数据集是性别平衡的，其中男性为55%.。说话人涵盖不同的种族，口音，职业和年龄。
本篇文章，是关于在重要的地方做最小的改变，从而达到最大的效果。 问题的边界 在 vortex 公司，我们广泛使用 Python。Python 非常适合于原型设计，也非常适合于数据的科学计算。...无需做假设，我们的出发点必须是先测量这段代码。 我创建了代码的一个副本（复制/粘贴即可），但对其进行了修改，以便于可以处理一个小数据集。并在将来，对不同的技术进行比较。...我们可以： 尝试将数据分块，然后使用多进程 multi-processing 模块处理（在 Python 中是不推荐的），从而利用更强大的云虚拟机，用来支撑 matplotlib 计算。...规划自定义本地库 考虑到在早期的 Java point-in-polygon 开发中，吸取到的一些经验教训，这次我们可以使用一些技巧。...这还包括 Python 将结果集插回 pandas dataframe 的时间消耗。将实际的 matplotlib 与 Rust 库调用进行比较，可以得到 24 倍的改进。
今天要分享的这篇目标检测，在Raspberry PI 3B上实验，Tiny-YOLO可以达到每秒0.14帧的速度，对于足球机器人检测球门和球来说太慢了。...在CPU和GPU上也实现了更大的推理速度。此外，还提供了一个带注释的Darknet数据集，用于球门和球的检测。 ?...在下图中，这将表现为损失均方误差在不能将损失降低到可接受的值(即1.5以下)的1000次迭代或模型之前没有减少到6以下。一般来说可以得出结论，一个网络是否在训练的前15分钟有一个合理的机会成功。 ?...实验及结果 下面是xYOLO网络的结构： ? 如下表所示，与其他测试模型相比，xYOLO在计算效率方面取得了更好的性能。 ? 基于仿人足球数据集的目标检测精度结果 ? ?...在验证数据集上，xYOLO能够达到约68%的准确率，在测试集上达到约67%，这在考虑到xYOLO的速度和大小时是很好的。 ? ? 示例目标检测结果由模型产生。
值得一提的是，李飞飞在建立ImageNet数据集时，也是借助这个可以把任务分发给全世界坐在电脑前的人的平台做起来的。...准备模型 数据集搞定后，研究人员开始了模型研究。 研究人员将任务当成一个条件生成问题，通过训练条件生成模型从一个输入视频合成原始波形样本。条件概率如下： ?...研究人员用15.6 FPS(156帧10秒)的采样率采集视频，并在约16kHz的采样率对音频采样，具体为159744次每10秒。帧到帧的方法中，将步长s设置为1024。 多维评估结果 训练结果如何？...结果可以看出，帧到帧方法的效果明显落后于其他两个，基于流的方法效果最好。 ? 最后，最一颗赛艇的时刻到了。被调查人员能否在真假视频对中找出合成的“假猴王”呢？来看看研究人员的统计结果。 ?...△ 人类测试结果：让人类去判断视频时真实的还是合成的/百分比表示以假乱真的概率 从结果中可以看出，超过70%的生成模型会让人觉得是真实的。 所以，开头判断不出真假的你，也属于这70%的大军啦。
第三个创新点是与一般的视觉里程计只能利用最后相邻几帧图像数据相比，ORB-SLAM3是第一个能够在算法阶段重用所有历史信息的系统，其中包含了共视帧之间的捆集调整（BA），即使共视帧在时间上相差甚远，甚至来自不同的地图...值得注意的是，我们的立体惯性SLAM在EuRoC无人机上的平均精度为3.6厘米，在TUM-VI数据集（AR/VR场景的一个典型场景）中，快速手持式移动时的平均精度为9毫米。...它还决定当前帧是否成为关键帧。在视觉惯性模式下，通过在优化中加入惯性残差来估计物体速度和惯性惯导的偏差。当跟踪丢失时，跟踪线程将尝试重新定位所有地图集地图中的当前帧。...•局部地图线程将关键帧和特征点添加到活动地图中，移除多余的关键帧，并使用视觉或视觉惯性捆集调整来优化地图，在最接近当前帧的关键帧的局部窗口中执行。...在回环校正之后，在一个独立的线程中启动一个完整的BA，以便在不影响实时性能的情况下进一步地图点优化。 ? 系统中不同优化的因子图表示 ? 局部地图合并融合模块示意图 实验结果与总结 ?
万物皆可 Embedding 在大数据的现实世界中，包括了任何内容：图片、视频、语音、文本，甚至 3D 模型等，这些可统称为非结构化数据。了解了所谓的“万物”，那 Embedding 又指什么？...如上图所示，针对各种各样的视频应用场景，可以将流水线进行拆分，如图像处理和音频处理两个流水线。首先，截取视频帧，然后对截取到的图片集进行处理，得到特征向量；再获取视频中的音频数据，提取音频的特征向量。...Pipeline: 一条流水线是由多个算子组成的 Embeddding 任务。 Operator: 算子是管道中的单个节点。它可以是机器学习模型、复杂算法或 Python 函数。...Towhee 将多个算子连接在一起组成流水线。 Engine: 引擎是 Towhee 的核心。...Milvus 数据库是 LF AI & Data 基金会的毕业项目，能够管理大量非结构化数据集，在新药发现、推荐系统、聊天机器人等方面具有广泛的应用。
我们将展示怎样训练递归方法并介绍一种创新性的规范方式，讲述它们如何在大型基础数据集上实现现有技术下最好的表现。...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。...4.1数据集 实验中，我们研究了三个在普适计算中具有代表性的HAR数据集。每一个数据集都对应一个HAR的应用。...图2：(a)-(c)每一个数据集识别表现的累积分布；(d)从fANOVA分析得出的结果，并解释超参数的种类对于识别表现的影响（见表1）。 在本次所研究的模式中，表现得分的分布不同。...对于可穿戴设备收集得数据集，可穿戴设备主要以加速度计、陀螺仪等传感器测得数据，精度会更高，但其应用也就有了限制，必须在可以加装这些传感器的场景才行。
“世界模型”作为Sora的一大核心亮点，被OpenAI写在技术报告中。但Sora是否真的如Open AI所说，是一个世界模型，却引起了行业内的争论。...这样的模型可以更好地理解人类文本知识和物理世界，从而实现更广泛的人工智能能力来帮助人类。 这个“大世界模型”是否确如其名呢？...在训练过程中，序列并行的方法可以并行处理多个block，每个block由不同的GPU处理，使模型能在多个设备上同时处理序列的不同部分，从而提高了训练效率。...针对聊天微调，团队构建了模型生成的问答数据集，通过将文档分割成固定大小的block，然后使用短上下文语言模型生成问题和答案对。...在完成语言模型的训练后，团队开启了他们的第二阶段——学习长上下文视觉-语言模型。在此阶段中，团队也将研究工作分为三个板块，即视觉架构修改、训练步骤和评估结果。
使用多个网络用于检测单个帧中的对象，然后随着时间的推移将这些检测关联起来。因此，这些方法通常是非端到端可训练的，并且高度适合于特定的任务。...本文中，我们提出了一种不同的方法，可以非常方便的使用到不同的实例分割应用场景中。...特别指出的是，我们将视频剪辑建模为一个单一的三维时空体，并提出了一种新颖的方法，可以在单个阶段中跨空间和时间进行目标分割和实力跟踪。...我们围绕着时空嵌入的思想进行模型设计，这种思想被训练成在整个视频剪辑中，聚集那些属于特定对象实例的像素。...我们的方法在多个数据集和任务中实现了最优的结果。 主要框架及实验结果 ? ? 声明：文章来自于网络，仅用于学习分享，版权归原作者所有，侵权请加上文微信联系删除。
在返回值中可以把入参和返回值一起返回。 这种设计便于追踪和排查问题： 为了防止调用方没有日志追踪号、打印日志过多等原因造成不方便跟踪请求的问题，可以设计返回值将入参一起打印。...这样调用方可以通过一条日志方便的获取到入参和返回值。线上排查问题会非常方便。 假设有个场景，调用方的系统设计不方便请求追踪，比如没有线程追踪号。...状态从分类上可以分成三种：初始状态、中间状态和终态。这段时间不是一直在将TCP底层通信嘛，来一张TCP状态的流转图体会一下： 有限状态机的重点在于有限，要有起点和终点。也就是一定要有终态。...比如付款操作，不知道是否成功就推定是成功的，那用户可能没有付款就拿到了商品或者享受了服务。商家就会资金损失。所以一般会推定失败。让用户再次支付。...从领域上来说，这种思维理念不对，数据应该谁生产谁负责。 举个例子：我们创建了一个系统，是toC的。开发这个系统的人能说这个系统是十几亿中国人用的，放在我们这里不合适，让十几亿中国人自己维护去？
视频的OCR识别 该字段为一个列表，记录了不同时刻的OCR识别结果。相邻帧的重复识别已被去除。最多提供前32秒的OCR结果。可能存在空值。...比赛提供的数据集有三个类别：无标注训练数据集、有标注训练数据集、测试数据集。各类数据集具体包含字段如下表所示。...提交结果格式 参赛者需要提交所有测试集的category_id，具体要求如下： 测试结果写入到一个 csv 文件中进行提交。 csv文件中包含两列：id 和 category_id，中间用逗号分隔。...csv文件的行数应与测试集的样本数量相同。视频 id 顺序可以不同。 官方baseline代码中 inference.py 有生成提交文件的样例。...所以在复赛阶段，我们将限定模型大小并对运行时间做出限制，要求选手提供docker，包含测试代码，由官方调用。
ZGaming 提出了一种 LSTM 模型，可以从历史帧中估计前景物体的运动和变形趋势，从而准确预测这些动态物体在交互延迟后的图像。...为了适应计算能力有限的客户端设备，LSTM的计算开销被卸载到服务器端，并将预测结果预取到客户端。...最后，Q3B缓存将根据每个3D块的恢复性能进行更新。此外，新接收到的背景图像将被添加到Q3B缓存中。 实验设计与验证 数据集 论文使用 Grand Theft Auto V数据集，如下表示。...该数据集是唯一满足论文要求的公开数据集：长时间的游戏记录、深度图、掩模图和视点。在实验中，数据集分为 57 个训练视频和 44 个测试视频。...服务器端预测 将 LSTM 推理分载到服务器会带来以下限制： 首先，服务器端预测可能会导致额外的带宽使用。服务器需要在多个时间点预测其帧并将其预取到客户端。前景帧的倍增会导致传输期间额外的带宽使用。
再考虑到以往数据增强方法都包含30多个参数，团队也将关注点转移到了如何大幅减少数据增强的参数空间。 为了减少参数空间的同时保持数据(图像)的多样性，研究人员用无参数过程替代了学习的策略和概率。...数据增强的一个前提是构建一个小的代理任务(proxy task)，这个任务可以反映一个较大的任务。 研究人员挑战了这样一个假设： 用小型proxy task来描述问题适合于学习数据的增强。...结果如下图所示： ? △最优增强量取决于模型和训练集的大小。...下一步工作 我们知道数据增强可以提高预测性能，例如图像分割，3-D感知，语音识别或音频识别。 研究人员表示，未来的工作将研究这种方法将如何应用于其他机器学习领域。...特别是希望更好地了解数据集或任务是否/何时可能需要单独的搜索阶段才能获得最佳性能。 最后，研究人员还抛出了一个悬而未决的问题： 如何针对给定的任务定制一组转换，进一步提高给定模型的预测性能。
这次来自新加坡国立大学和中国香港中文大学的两位在读博士生提出了一个名叫MinD-Video的AI模型，它可以根据收集的fMRI数据重建任意帧速率的高质量视频。...第一步是对收集的fMRI数据进行图像编码处理，通过第一个模块中的多个阶段获得对语义空间的更深入理解。...接下来，第一个模块中的编码器将预处理后的fMRI传输到Embedding，用作视频生成的条件。 我们使用注释数据集的多模态提取与语义相关的特征，通过对比学习在CLIP空间中训练fMRI编码器。...更重要的是，跑步、跳舞、唱歌等动作，以及人物特写、快动作、远景等场景动态，都可以实现正确重建。 这一结果也反映在我们的数值指标中，它同时考虑了帧语义和视频语义，包括各种类别的运动和场景。...另外，他们将生成的视频与多个之前的类似模型进行了对比，MinD-video可以生成具有更多语义意义内容的高质量视频。 关于AI重现大脑画面的研究，这不是首次。
有三个倒腾数据的命令值得一提：wget的continue断点续传模式，resync的-P断点续传模式，screen –r把进程丢后台。...上图绿色是驾驶员数据，红色是模型输出数据。从最终的结果来看，两种方式在训练集上都表现不错，但测试集上都不太好。 ?...赵师傅分析了一下九个视频中车速的情况，觉得后续尝试可以专门找车速大于一定阈值的片段，或者把低速模型跟高速模型分开，同时考虑速度和转向的训练。...首先，Geohot给出了两种在comma.ai数据集上的尝试，第一种是直接从图像回归驾驶员的操作（方向盘转角），第二种是预测（猜测）下一帧时车辆前置摄像头看到的图像。...综上，总的来说，comma.ai是第一个公开的大规模的有着详细标注的可以用来研究steeringangle prediction的数据集。
这种问题要避免最好的时机是初版设计和开发阶段就避免。除了设计阶段逻辑要清晰，代码要做好审查、加上单体测试等测试手段外，可以将中间结果用debug日志打印。...如果不知道是否成功就推定是成功的，那用户可能没有付款就拿到了商品或者享受了服务，商家就会资金损失。...推定失败让用户再次支付，最终通过查询或者对账发现用户实际是支付成功的，可以再把钱给用户退回去，保证交易的公平性。 退款恰恰相反，需要推定成功。告诉用户，钱退给你了。...考虑七：应急预案 SOP（Standard Operating Procedure三个单词中首字母的大写 ）即标准作业程序，就是将某一事件的标准操作步骤和要求以统一的格式描述出来，用来指导和规范日常的工作...考虑十一：严格准入 做需求有个常识，对于用户输入的每个字段都需要和产品经理讨论一下：什么类型、长度多少、允许的字符集范围、格式是否合法。
同时，整个离线算法平台在整体流程中添加多个控制点，优化任务的执行流程，例如缓存管理、统一数据时间等控制优化功能。 最后，离线平台负责将训练的模型和推荐所需的特征、池子数据输出到神盾产品化后台。...当然，该单元单元还负责判断是否需要读缓存数据，如果直接读缓存数据，那么可以直接输出算法训练所需的数据，非常适合于算法参数调优。...在整个执行流程中，有两处非常重要的缓存数据用于提升整个离线算法平台的性能。一个 是多周期拼接缓存，可以自动检测算法的样本和特征配置是否有变化判断缓存是否可用，如下图所示。...算法的输入被固定的划分为训练集和测试集，训练集是“特征-样本”处理的输出，而测试集可以是额外指定的数据集，也可以是训练集中按比例划分出来的数据集。...对于训练过程，训练集还可以划分出验证集来防止过拟合的产生，例如在PRFM算法中，通过验证集防止过拟合的方法如下。 ?
这要求注释器通过为每个视频中的每个帧手动添加明确标签，将精细纹理标签应用于视频。只有这样才能训练模型，并且只能进行单一操作。对新行动的训练需要重复该过程。...使用TCC空间中的帧之间的距离投射棒球的人的视频上的无监督视频对准的结果。用于对齐的参考视频显示在左上方面板中。...视频之间的标签/模态转移 就像TCC通过在嵌入空间中使用最近邻居搜索来找到相似的帧一样，它可以将与一个视频中的任何帧相关联的元数据传送到另一视频中的匹配帧。...可以基于每帧从视频执行检索，即，可以使用任何帧来在大量视频中查找类似的帧。检索到的最近邻居显示该模型捕获场景中的细粒度差异。...该项目中使用的视频来自PennAction数据集。感谢PennAction的创建者策划了这样一个有趣的数据集。 https://dreamdragon.github.io/PennAction/
2 结果 种系突变引起广泛的网络扰动 作者构建了结构上可解析的人类蛋白质-蛋白质相互作用组网络：总共收集了121,575个PPI，连接了15,046个独特的蛋白质，作者发现人类基因突变数据库（HGMD...图2 TCGA中33种癌症类型/亚型的蛋白质-蛋白质界面与非界面的错义突变分布 系统识别oncoPPI 作者基于综合因素，使用二项式统计模型对推定的oncoPPI进行优先排序，在总共15357个PPI...作者调查了在33种个体癌症类型中鉴定出的推定oncoPPI，发现了29种癌症类型中的2,708种独特的推定oncoPPI。 ?...图3蛋白质-蛋白质相互作用扰动突变图 PPI干扰突变的药物基因组学前景 作者检查了推定的oncoPPIs是否可以预测药物反应，作者使用方差分析，通过比较PPI接口突变和WT接口组来确定特定细胞系的反应是否存在显着差异...，图5a显示了与死亡相关蛋白6（DAXX），H3组蛋白家族成员3A（H3F3A）和着丝粒蛋白A（CENPA）形成复合体的组蛋白H4中多个潜在的PPI干扰突变，作者发现多种癌症类型中组蛋白H4复合物的高突变负担
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