开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

有什么方法可以从实时视频中提取静止帧吗？

从实时视频中提取静止帧的方法有多种，以下是其中几种常见的方法：

时间间隔采样法：按照一定的时间间隔从实时视频中截取一帧作为静止帧。这种方法简单直接，适用于对实时性要求不高的场景。例如，每隔1秒提取一帧静止帧。
基于关键帧检测的方法：关键帧是视频序列中具有显著变化的帧，通常表示场景切换或重要内容的出现。通过检测关键帧，可以提取静止帧。常用的关键帧检测算法包括基于图像差异、基于运动向量、基于图像质量评估等。例如，使用图像差异算法，当当前帧与前一帧的差异超过一定阈值时，将当前帧作为静止帧。
基于运动检测的方法：通过检测视频中的运动物体，可以排除运动物体所在的帧，提取静止帧。常用的运动检测算法包括帧间差分法、光流法、背景建模法等。例如，使用帧间差分法，当当前帧与前一帧的差异低于一定阈值时，将当前帧作为静止帧。
基于图像质量评估的方法：通过评估视频帧的图像质量，可以提取质量较高的静止帧。常用的图像质量评估算法包括结构相似性(SSIM)、峰值信噪比(PSNR)等。例如，使用SSIM算法，选择图像质量最高的帧作为静止帧。

需要注意的是，不同的方法适用于不同的场景和需求，选择合适的方法需要根据具体情况进行评估和选择。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

视频处理：腾讯云视频处理服务（https://cloud.tencent.com/product/vod）
视频内容识别：腾讯云智能视频（https://cloud.tencent.com/product/vii）
视频直播：腾讯云直播（https://cloud.tencent.com/product/live）
视频点播：腾讯云点播（https://cloud.tencent.com/product/vod）
视频审核：腾讯云内容安全（https://cloud.tencent.com/product/cms）

以上是腾讯云提供的一些与视频处理相关的产品，可以根据具体需求选择适合的产品进行实时视频处理和静止帧提取。

相关搜索:Pytesseract对于实时OCR来说非常慢，有什么方法可以优化我的代码吗？Sequelize:当对象从表中拉出时，有什么方法可以修改它吗？在android studio中从视频中提取所有帧的最快方法？子类被强制转换为父类，有什么方法可以提取字段吗？有什么方法可以从tf.layers.conv1d中删除BatchToSpaceND吗？有什么方法可以从ViewModel中更改菜单选定的项目吗？有什么方法可以从我的网站上取消iOS InAppPurchase吗？有什么方法可以在codeigniter中清除缓存和视图吗？有什么方法可以在dynmodb中创建关系吗？有什么方法可以在presto查询中应用循环吗？

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法

背景提取算法——帧间差分法、背景差分法、ViBe算法、ViBe+算法背景提取是在视频图像序列中提取出背景，背景就是场景中静止不动的景物。...因为摄像机不动，因此图像中的每个像素点都有一个对应的背景值，在一段时间内，这个背景值是比较固定的。背景提取的目标就是根据视频图像序列，找出图像中每一点的背景值。背景提取有很多算法。...帧间差分法 1. 算法原理帧间差分法是将视频流中相邻两帧或相隔几帧图像的两幅图像像素值相减，并对相减后的图像进行阈值化来提取图像中的运动区域。...而在本视频中，将在450帧以上都没有明显位移的运动目标区域定义成为静止目标区域。...这样可以总结产生静止目标问题的原因有两个：运动目标从运动到静止；运动目标运动速度太过缓慢：当ViBe背景模型更新速度过快时，会将静止或缓慢运动目标吸收成为背景的一部分； B.

9.2K11 0

黑科技之神奇橡皮擦：实时视频降噪

视频画面中的噪声我们从两个维度来理解：空间域一帧图像内的噪声，即同一帧内在不同位置上分布的噪声；视频中的噪声在空间域上的表现就是同一时刻不同位置上出现的噪声。...kmref=search&from_page=1&no=1 b、基于时域的视频降噪技术基于时域的视频降噪技术就是利用视频的帧间关系，得知不同帧的噪声分布，从而利用这些关系进行降噪的过程，其实时域上的视频降噪又可以从实时和离线的应用场景进行区分...而这两种不同场景也造成降噪算法的不同：基于实时的视频降噪算法由于没有未来帧的噪声作为参考，因此只能利用当前及过往的分布，来预测当前的降噪的算法，而预测算法对于静止场景虽然比较有效(因为场景不动，可以较准确预测后面帧的情况...4、性能优化上文也提到，实时视频降噪对于学术界来说，30ms处理一帧已经能称之为实时，所以虽然能看到很多论文提到这是实时视频降噪，但实际移动端却几乎难见到一款带降噪的软件，为什么？...； 2、中间的论文效果明显在出现运动时预测出现错误，预测从左上角的扰动扩大到了很大的区域，经分析可能的原因在于：该方法可能只适用于远景，视频画面内容运动影响较小能较好预测，对近景的运动在画面中一般都比较大

17.6K13 2

使用网络摄像头和Python中的OpenCV构建运动检测器(Translate)

在下面的代码中，我们将会了解到在什么时候需要使用上面涉及到的每一项。第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。...以下是在实时捕获的帧中发现的一些干扰。因此，为了使这些噪声最小化，我们需要对图像进行滤波。在膨胀函数Dilate中，我们可以通过设置迭代次数来设置平滑度。迭代次数越多，平滑度越高，处理时间也就越长。...因此我们必须使用一些近似方法来优化轮廓的提取过程。例如使用曲线近似或曲线插值，也可以使用简单链近似规则，即压缩水平、垂直和对角线线段，只保留其端点。因此，我们能够很快得到最佳拟合轮廓。 ?...此状态值从0更改为1的时刻就是对象进入帧的那一时刻。同样，此状态值从1变为0的时刻就是对象从帧中消失的那一时刻。因此，我们从状态列表的最后两个值可以获得这两个切换事件的时间戳。...在这里，我们使用waitKey（1）从摄像机获得连续的实时反馈。想停止拍摄视频时，只需按键盘上的“Q”键即可。 ?

2.8K4 0

用油管上的“木头人”挑战视频，谷歌训练出顶级的景深检测模型

谷歌的这篇论文就巧妙地利用了YouTube上大量挑战视频作为数据集，然后利用深度学习构建了一个模型，可以从普通视频生成深度地图，在这种视频中摄像机和主体都可以自由移动。...提取到到视频中的景深后就可以进行一些很有意思的应用了，比如利用其他帧的画面去填补被人物遮挡的区域：在这篇论文中，研究人员应用了一种基于深度学习的方法，该模型通过从数据中学习人体姿态和形状的先验知识，...由于整个场景是静止的（只有摄像机在移动），基于三角测量的方法——如多视点立体视觉(MVS)可以持续工作，这样便可以获得包括人在内的整个场景的精确深度图。...一种可能的方法是分别推断视频的每一帧的深度（例如让模型的输入只有一帧），虽然这种模型在深度预测方面已经比最先进的单幅图像方法有所改进，但还是可以通过考虑多帧图像的信息来进一步改进预测结果，例如，运动视差...3D视频深度检测效果该视频景深检测模型可以用来产生一系列三维感知的视频效果，其中一种效应就是合成散焦，下面是一个示例：其他应用还包括从单目视频生成立体视频，以及插入CG物体到场景中，并且还具备利用其他帧的画面去填补被任务遮挡区域的能力

8001 0

论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本）

看到类似于ViBe的这种忽略物体概念的算法是十分震惊的，这类算法在物体等级上也可以有很好的表现。大多数基于像素的提取算法如今都做到了实时处理，这显得十分具有吸引力。...这种传播机制有一部分是从介绍过的ViBe算法中创新出来的，它扩散了背景模板的数值，并抑制了随时间产生的Ghost现象与静止物体问题。然而对于静止物体问题，这也并不是一直适合的。...在ViBe+算法中，对于水面区域有更少的错误提取。 ? 三、实验 1....如果至少一半被追踪的特征是静态的，那么一帧被认为是静止的。测试程序运行超过了视频序列最开始的100帧，我们投票决定摄像机是否存在抖动现象。...其他所有视频都被检测为静止摄像机。 3. 结果与讨论这篇文章中，我们基于原始算法提出了很多改变。

3K9 0

河北挺住！计算机视觉为雨绸缪（附溺水检测论文）

今天我们首先以泳池为例，技术发展越先进，可以应用到一切场景。公共游泳池中的水下溺水检测是一项具有挑战性的任务。为了检测溺水游泳者，需要一种可实现的高精度实时检测系统。...今天分享中，有研究者提出了一种新颖的基于相机的溺水检测算法。输入视频序列是从水下摄像机获得的。警戒区内的移动物体将通过背景减法从背景中提取。采用基于帧间的去噪方案来消除水中的复杂干扰。...因此，统计平均方法被用于背景重建。统计平均的优点是不需要大量的计算，并且在建模过程中对光照变化有很强的鲁棒性。目标检测视频序列中的帧可能由背景区域和前景对象组成。...通过背景减法，可以从背景中提取那些前景对象。...因此，那些代表溺水者的连接区域是低速移动或静止的，二值前景图像中相应的连接区域是静止的，并且持续时间长。为了区分溺水的游泳者和反射，研究者使用二值前景图像中每个连接区域的持续时间信息。

2163 0

不，这只是一张图、一段音合成的AI视频

这项新研究出现在了计算机视觉顶会 CVPR 2019 上，它提出了一个端到端系统，能够在仅提供一张人物静止图像和含语音的音频片段的情况下，生成该人物的动态视频，且不需要手动提取中间特征。...此外，新模型可以在未见过的人脸图像上很好地运行，且能够捕捉到说话者的情绪，并将这些情绪反映在人脸表情中。生成器生成器网络有一个编码器-解码器结构，从概念上可以分为若干子网络（如图 3 所示）。...从视觉上可以明显看出，这些人物一直在和真实视频中的人物做着相同的嘴型运动。 ? 图 13：不同人物利用同一个音频的效果图。...由于基线模型和 Speech2Vid 模型均为静态方法，因此它们生成的序列一致性较差，有抖动，而这一现象在没有音频的片段中（话语之间的静止时刻）更加糟糕。...下图展示了静止模型在这方面的失败表现，同时展示了静态模型与该研究提出方法的对比情况。 ? 图 17：图中的连续帧表明静态方法无法生成一致的动作。在无声片段中，静态方法生成视频中人物嘴部出现抖动。

1.1K4 1

来自亚马逊、NEC 和斯坦福的 AI 研究人员推出了第一个深度视频文本替换方法“STRIVE”

从技术上讲，基于深度样式转换的原理，已经进行了多次尝试来自动化静止图像中的文本替换。该研究小组正在包括这一进展及其研究，以解决视频中的文本替换问题。视频文本替换不是一件容易的事。...解决视频测试替换的一种方法可能是在单个帧上训练基于图像的文本样式传输模块，同时在网络损失中加入时间一致性约束。但是使用这种方法，执行文本样式转换的网络将额外负担处理视频中遇到的几何和运动引起的效果。...因此研究组采取了截然不同的方法。首先，提取感兴趣的文本区域 (ROI) 并训练时空变换器网络 (STTN) 来正面化 ROI，以便它们在时间上保持一致。...接下来，扫描视频并选择具有高文本质量的参考帧，根据文本清晰度、大小和几何形状进行测量。研究团队使用 SRNet 对给定帧执行静止图像文本替换，SRNet 是一种在视频帧上训练的最新方法。...接下来，新文本通过一个名为 TPM（文本传播模块）的新模块传输到其他帧上，该模块考虑了光照和模糊效果的变化。作为输入，TPM 从原始视频中获取参考和当前帧。

5611 0

学习—用 Python 和 OpenCV 检测和跟踪运动对象

在运动检测中，做出如下的假设：我们视频流中的背景在连续的视频帧内，多数时候应该是静止不变的，因此如果我们可以建立背景模型，我们的就可以监视到显著的变化。...能猜到firstFrame 是什么吗？假设：视频的第一帧不会包含运动，而仅仅是背景——因此我们可以使用第一帧来建立背景模型。显然我们此处建立的假设有些太大了。...如果这个房间确实有活动，我们可以更新这个字符串。在这个例子中，如果没有成功从视频文件中读取一帧，我们会在10-11行（原文35-36行）跳出循环。...（20-22行）这里有一个关于示例视频第一帧的例子：上面这一帧满足我们的假设，视频的第一帧仅仅是一个静止的背景——没有运动。...有了这个静止的背景图片，我们已经准备好实时运动检测和追踪了：现在我们已经从firstFrame变量对背景进行了建模，我们可以利用它来计算起始帧和视频流数据中后续新帧之间的不同。

2.9K1 0

一张图实现3D人脸建模！这是中科院博士生入选ECCV的新研究 | 开源

新的3DDFA方法，最关键的核心，是3D辅助短视频合成方法，它能模拟平面内和平面外的人脸移动，将一幅静止图像转换为短视频。由此来完成模型的识别和训练。...所谓稳定，是指在视频的相邻帧中，重建的三维图像的变化应该与真实物体的细粒度移动保持一致。然而，现有的大多数方法都无法满足这一要求，也难以避免随机抖动的影响。 ?...在二维人脸配准中，时空滤波等后处理是减少抖动的常用策略，但会降低精度，造成帧延迟。此外，由于没有公开的三维密集人脸配准的视频数据库，采用视频进行预训练的方法也行不通。...那么还有其他什么办法能改善静态图像转化视频的稳定性？ ? 3DDFA-V2中采用的是批处理级的3D辅助短视频合成策略。...具体来说，以小批量的方式对多张静止图像进行采样，对于每张静止图像x0，对其进行稍微平滑的变换，生成一个有n个相邻帧的合成视频： ? 3D辅助短视频合成帧中，相邻两帧如何合成： ?

1.8K3 0

YoloV：视频中目标实时检测依然很棒

积极的一面是，与静止图像相比，在视频的某一帧中进行检测可以得到其他帧的支持。因此，如何跨不同帧聚合特征是VID问题的关键。大多数现有的聚合算法都是为两阶段检测器定制的。...02 背景视频目标检测可以看作是静止图像目标检测的高级版本。直观地说，可以通过将帧一一输入静止图像目标检测器来处理视频序列。...例如，仅通过查看上图中的最后一帧，人类很难甚至不可能分辨出物体在哪里和是什么。另一方面，视频序列可以提供比单个静止图像更丰富的信息。换言之，同一序列中的其他帧可能支持对某一帧的预测。...03 新框架考虑到视频的特性（各种退化与丰富的时间信息），而不是单独处理帧，如何从其他帧中为目标帧（关键帧）寻求支持信息对于提高视频检测的准确性起着关键作用。...通过这一原则，新的设计可以同时受益于一级检测器的效率和从时间聚合中获得的准确性。值得强调的是，如此微小的设计差异会导致性能上的巨大差异。

1.4K3 0

流媒体音视频参数概念及详解

视频分辨率是指视频成像产品所成图像的大小或尺寸。目前手机台常见的视像分辨率有480×270， 640×360，1024×768。屏幕长宽比是16:9和5:4....帧率概念帧率是每秒图像的数量，分辨率表示每幅图像的尺寸即像素数量，码流是经过视频压缩后每秒产生的数据量，而压缩是去掉图像的空间冗余和视频的时间冗余，所以，对于静止的场景，可以用很低的码流获得较好的图像质量...一帧就是一副静止的画面，连续的帧就形成动画，如电视图象等。...每一帧都是静止的图象，快速连续地显示帧便形成了运动的假象。高的帧率可以得到更流畅、更逼真的动画。每秒钟帧数 (fps) 愈多，所显示的动作就会愈流畅。帧率分辨率及码流的关系 ?...采样率定义了每秒从连续信号中提取并组成离散信号的采样个数，它用赫兹（Hz）来表示。采样频率的倒数是采样周期或者叫作采样时间，它是采样之间的时间间隔。

1.4K2 0

YoloV：视频中目标实时检测依然很棒（附源代码下载）

积极的一面是，与静止图像相比，在视频的某一帧中进行检测可以得到其他帧的支持。因此，如何跨不同帧聚合特征是VID问题的关键。大多数现有的聚合算法都是为两阶段检测器定制的。...02 背景视频目标检测可以看作是静止图像目标检测的高级版本。直观地说，可以通过将帧一一输入静止图像目标检测器来处理视频序列。...例如，仅通过查看上图中的最后一帧，人类很难甚至不可能分辨出物体在哪里和是什么。另一方面，视频序列可以提供比单个静止图像更丰富的信息。换言之，同一序列中的其他帧可能支持对某一帧的预测。...03 新框架考虑到视频的特性（各种退化与丰富的时间信息），而不是单独处理帧，如何从其他帧中为目标帧（关键帧）寻求支持信息对于提高视频检测的准确性起着关键作用。...通过这一原则，新的设计可以同时受益于一级检测器的效率和从时间聚合中获得的准确性。值得强调的是，如此微小的设计差异会导致性能上的巨大差异。

9382 0

Google解决单摄像头和物体都运动下的深度估计

人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。即便在有多个物体同时移动的复杂环境中，人类也能够对这些物体的几何形状、深度关系做出合理的推测。...值得指出的是，用机器学习的方法「学习」三维重建/深度预测并不是什么新鲜事，不过谷歌的这项研究专门针对的是摄像头和被摄物体都在移动的场景，而且重点关注的被摄物体是人物，毕竟人物的深度估计可以在 AR、三维视频特效中都派上用场...YouTube 上的海量视频中，各种题材、场景、拍摄手法的都有，有一类视频对这个任务极其有帮助：视频中的人假装时间静止，保持位置和姿态不动，然后一个摄像机在空间中移动，拍下整个场景。...虽然用「时间静止」视频训练出的模型已经可以在单帧图像的深度预测中取得顶尖的表现，但谷歌的研究人员们认为，他们还可以利用多个帧的信息进一步提升模型的表现。...由于人体有较为固定的形状和尺寸，网络可以很容易地从训练数据中学到这些先验，并给出较为准确的深度估计。在训练完毕后，模型就可以处理摄像头和人物动作都任意变化的自然拍摄视频了。

1.1K2 0

如何光明正大地学习KISS？当然是用这个DL接吻检测器了

还有一些有「大胆想法」的朋友在问有没有视频的数据集，这不，福利来了 [贼笑]←← 不要误会。作为一个严肃的公众号，我们才不会收集什么奇怪的视频呢！...精确的场景探测器可以丰富特定场景类型的视频元数据，用户也可以轻松搜索和检索目标片段。但是，大多数现有系统都只是对静止帧进行分类，或者识别整个视频中是否存在某个动作。...作者在 Github 上提供了使用代码的方法，可以通过提供的 API 从视频中获得接吻镜头。调用代码的方式如下： ?...例如，有一部 60 分钟的电影中包含一个两分钟长的接吻场景，从第 30 分钟开始。分类器将输出 3600 个预测结果，作者再将这些预测放在列表 P 中。...对于每个带注释的视频片段，作者会提取两组特征，分别是图像特征和音频特征。 ? ? 这个接吻镜头检测系统好用吗？作者使用了 F1 得分来评估二元分类器的质量。

5642 0

业界 | 单个运动摄像头估计运动物体深度，谷歌挑战新难题

“ ” AI 科技评论按：人类视觉系统有一个我们习以为然但其实极其强大的功能，那就是可以从平面图像反推出对应的三维世界的样子。...值得指出的是，用机器学习的方法「学习」三维重建/深度预测并不是什么新鲜事，不过谷歌的这项研究专门针对的是摄像头和被摄物体都在移动的场景，而且重点关注的被摄物体是人物，毕竟人物的深度估计可以在 AR、三维视频特效中都派上用场...YouTube 上的海量视频中，各种题材、场景、拍摄手法的都有，有一类视频对这个任务极其有帮助：视频中的人假装时间静止，保持位置和姿态不动，然后一个摄像机在空间中移动，拍下整个场景。...虽然用「时间静止」视频训练出的模型已经可以在单帧图像的深度预测中取得顶尖的表现，但谷歌的研究人员们认为，他们还可以利用多个帧的信息进一步提升模型的表现。...由于人体有较为固定的形状和尺寸，网络可以很容易地从训练数据中学到这些先验，并给出较为准确的深度估计。在训练完毕后，模型就可以处理摄像头和人物动作都任意变化的自然拍摄视频了。

5091 0

恐怖谷！哥大华人开发「人脸机器人」，照镜子自主模仿人类表情超逼真

表情预测模型研究人员还开发了一个预测模型，它可以实时预测对话者的目标面部表情。为使机器人能及时做出真实的面部表情，它必须提前预测面部表情，使其机械装置有足够的时间启动。...首先，研究人员使用每组面部地标与每个视频中初始（「静止」）面部表情的面部地标之间的欧氏距离来量化面部表情动态。...研究人员将静止面部地标定义为前五帧的平均地标，目标面部地标则定义为与静止面部地标差异最大的地标。静态面部地标的欧氏距离与其他帧的地标的欧氏距离会不断变化，并且可以区分。...为了提高准确性并避免过度拟合，研究人员通过对周围帧的采样来增强每个数据。具体来说，在训练过程中，预测模型的输入是从峰值激活前后总共九帧图像中任意抽取四帧图像。...同样，标签也是从目标脸部之后的四帧图像中随机取样的。数据集共包含45名人类参与者和970个视频。其中80%的数据用于训练模型，其余数据用于验证。

1861 0

【技术解析】基于光流的视频目标检测系列文章解读

然而，如图1所示，这样的处理方式有两种问题：1)帧与帧之间有大量的冗余计算，导致满足不了实时需求(fps>=15)；2)由于移动目标存在失焦，遮挡等情况，导致目标在单帧上不能被检测到。...本文主要调研了使用光流来利用视频中时序信息的方法。 ? 图1：视频中的相邻两帧。图(a)中，相邻两帧的语义分割在大部分都是相同的，单帧分割会导致大量的冗余计算。...可以看到，图片左侧的大货车和其他位置的移位向量不一样，因为大货车比其他静止物体（如路面）以更快的速度迎面而来。 ? 图2: 光流的可视化。...可以看到，图片左侧的大货车和其他位置的移位不一样，因为大货车比其他静止物体（如路面）以更快的速度迎面而来。 3.2 FlowNet 传统计算光流的方法不在此赘述，可以参考其wikipedia页面。...当前计算机视觉使用到的神经网络从功能上可以分为两部分： ? 也就是说，一个网络由多层的，提取特征的 ? 和浅的，负责具体任务输出的 ? 构成。

2.3K3 0

用深度学习技术，让你的眼睛可以控制电脑

毫无疑问，从我们的眼睛中提取信息的最有效的方法是使用专用的特写镜头。借助于这样的硬件，我们可以直接跟踪瞳孔中心，从而做出各种各样的令人惊叹的数据资料。...对图像进行预处理并提取重要的特征（你是想说是利用神经网络来实现吗？）。保持最后几帧特征提取的运行记录。基于运行记录实现眼球动作的预测。 ? 我们将使用管道法处理图像。...为了消除这些影响，我们在图像中检测人脸而不是眼睛，然后可以在人脸上找到眼睛。一旦获得含有眼睛的边界框，我们可以从最初的全尺寸摄像头抓拍中提取图像，这样就不会丢失任何信息了。...我还添加了 50 个“idle”的例子，其中包含大致一般的无图案的眼睛动作和静止帧。 ?...与此同时，因为在100帧的窗中可以随时检测到低于100帧的序列，我们可以增加填充示例。 ? 用于滑动窗口填充低于100帧的样本通过这些技术，我们可以扩充数据集大约到 1000—2000 个示例。

6685 0

化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。为什么需要运动放大？...传统方法的发展历程 MIT在2012年首次提出了 Eulerian Video Magnification[1] ，第一次实时且相对鲁棒地应用到一些场景，如远程心率脉搏提取，记得多年前看到宣传的video...： 1.对视频每一帧都进行拉普拉斯金字塔处理，得到Multi-scale的边缘及形状描述 2....再看回同一条公式： image.png 2.png 算法流程如下： Stage1：设计Encoder 进行形状特征和纹理特征的提取，类比文章[1]中的拉普拉斯金字塔提取的多尺度边缘形状特征。...从我个人来看，是否可以直接在manipulator 里设计个temporal pooling的小网络来自适应地实现 temporal filter 的功能？

2K6 1

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

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭