这个过程可用于创建一个本地人脸识别数据集。 这种方法适用于以下情况： 1. 你要创建一个」能现场使用的」人脸识别系统； 2. 你需要拥有接触特定人的物理途径，以收集他们的人脸图像数据。...在第 18 行中，我们加载了 OpenCV 的哈尔级联 detector。这个 detector 会在接下来的逐帧循环中完成繁重的任务。 我们在第 24 行初始化并开始我们的视频流。...我们还初始化了一个计数器 total，用于表示在磁盘上存储的人脸图像数量（第 27 行）。 现在让我们在视频流上进行逐帧循环： ? 在第 30 行中，我们开始循环（按下「q」键则退出循环）。...从这一行起，我们获取了一个视频帧 frame，创建了该帧的一个副本，并且改变了图像的尺寸（第 34-36 行）。 现在，是时候执行人脸检测了！...如果没有按下任何键，我们就回到循环的开头，从视频流中获取一帧。 最终我们将在终端上打印出最终存储的图像数量，并进行清理： ? 现在让我们运行脚本，收集人脸图像吧！
用于目标检测的数据增强提出了两个主要挑战：（i）生成新目标和（ii）集成这些目标以使其适应新场景。前者主要通过重用不同位置的现有目标或通过重新缩放函数调整其比例来解决。...我们的管流程将视频数据集作为输入，并返回相同的数据集，但带有新的合成小目标（图1）。假设是，从可以在大量数据集中找到的较大目标的视觉特征开始，可以生成高质量的合成小目标，并将其放入现有图像中。...•空间记忆（第4–17行）：给定时间t的帧f，放置SLR目标（ ）的可能空位（ ）将是从 的帧中存在LR物体（ ）的空位（第4行）- 始终有效（第6行）。...对于间隔 的每个帧ft，算法检查 目标是否与当前帧 的任何目标或已选择的任何空间（Et）重叠（第9-15行）。否则，将 作为新的空位添加到 （第17行）。...算法详细说明了获得最终合成视频帧的过程： 1.通过将 中的每个 目标复制粘贴到 上来创建时间图像 （第3行）。通过标记属于 的像素来生成掩码 （第4行）。
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。...结论： 论文证实了剪切和粘贴数据增强技术在提高卫星图像语义分割模型性能方面的潜力。 提供了一种无需额外手动标注即可生成新卫星图像语义分割数据的简单有效方法。...实例粘贴（Instance Pasting）： 在训练阶段，从第一步生成的实例集中随机选择实例，并将其粘贴到当前的训练样本上。...允许实例之间发生重叠，以创建不典型但合理的场景，这有助于模型泛化到罕见的实际情况。 对于每个训练图像，重复粘贴过程多次，其中粘贴的实例数量是一个可调的参数。
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。...还发布了TCC代码库，使最终用户能够将自我监督学习算法应用于新的和新颖的应用程序。...为此，传递视频的所有帧以通过编码器对齐以产生它们相应的嵌入。然后选择两个用于TCC学习的视频，比如视频1（参考视频）和视频2。...从视频1中选择参考帧，并且在嵌入空间（非像素空间）中找到来自视频2的其最近邻帧（NN 2）。然后通过找到最近的NN邻居来循环2在视频1，称之为 NN 1。...发现有监督的学习需要大约50个视频，每个帧被标记以达到与自我监督方法仅使用一个完全标记的视频相同的准确度。 ? 几次动作阶段分类的自我监督和监督学习的比较。
另外，现有的手部动作捕捉方法大多都只考虑了当前帧的信息，未能考虑帧间连续性，输出的动作容易出现抖动，也难以应对复杂的手部动作捕捉场景（模糊、遮挡等）。这些问题都导致现有方案比较难以推向实际应用。...； 方法介绍： 此项工作的目标是从视频中捕捉手臂和手的动作，具体地，此方案以骨骼旋转量来表示动作。...作者认为，直接从图像输入中学习旋转量信息难度要大于从关键点输入中学习旋转量信息，因为前者缺少训练数据，后者则可以很方便地从动作捕捉数据中提取出（输出关键点，输出旋转量）数据对。...考虑到在以骨骼树的形式表示一个姿态的旋转量的时候，不同关节的重要程度是不一样的（父节点的旋转量会直接影响到子节点的位置，故同样的旋转误差作用于父子节点时，父节点带来的整体误差更大），论文引入了FK loss...下图展示了论文方案和state-of-the-art算法的直观对比，第一行是一些包含识别难度较高的手部动作的视频帧，第二行是FrankMocap的结果，第三行是ExPose的结果，最后一行是论文方案的结果
MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块，可用于进行视频的基本操作（如剪切、连接、标题插入）、视频合成（也称非线性编辑）、视频处理或创建高级效果。 它可以读写最常见的视频格式，包括GIF。...例如，VideoClips可以从视频文件、图像、文本或自定义动画创建。...，第二个为宽，如果高或宽有一个为None，则保持现有纵横比调整帧的大小。...如果设置了新的分辨率，则在调用ffmpeg 返回视频剪辑的帧之前会按新的分辨率调整帧的大小。...x_center-width/2，x2的坐标为x_center+width/2，y_center类似处理 数据计算逻辑 下面以横坐标系数据为例来说明矩形位置坐标（单位：像素）的计算逻辑： 横坐标系数据
我们现在准备开始对帧图像进行循环，并执行人类活动识别： 第34行开始循环我们的帧图像，其中帧的批处理将会经过神经网络（第37行）。 第40-53行用于从我们的视频流中构建帧的批处理。...让我们创建自己的输入帧的二进制对象blob，我们此后把它交给人类活动识别卷积网络来处理： 第56-60行是从输入帧列表中创建二进制blob对象。...在第28行，我们初始化了一个FIFO帧队列，其中最大的长度等于我们的采样时长。我们的“先进先出”（FIFO）队列将会自动弹出最先进入的帧并接收新的帧。我们针对帧队列进行移动推断。...其余所有的代码都是相同的，接下来让我们来检查一下处理帧图像的循环： 第41-57行与我们之前的脚本是不一样的。...一旦这个队列被填满，我们将可以执行一个移动的人类活动识别预测： 这一段代码块包含的每一行代码与我们之前的脚本是相同的，在这里我们进行了以下操作： 从我们的帧队列中创建了一个blob。
1、新的编辑功能 • 字幕和隐藏式字幕 导入SRT文件或手动创建字幕和隐藏字幕。 • 堆积的时间表 打开多个时间轴，以便在它们之间快速复制，粘贴和编辑。...• 解析FX关键帧 添加关键帧以动画Resolve FX和Open FX插件。 • 改善光流量 新算法为慢动作和平滑切割提供了出色的结果。...• 使用垃圾箱 创建任意分档以组织您喜欢的素材，或使用智能分档根据元数据自动组织剪辑。现在可以将垃圾箱打开到自己的窗户中，这样您就可以在多个屏幕上进行排列。...可以根据需要复制，粘贴，移动关键帧和编辑关键帧。可视控件可让您快速选择需要编辑的关键帧！ 三、FUSION，电影质量视觉特效，合成令人惊叹动态图形！...Fusion具有令人难以置信的高级曲线编辑器，可让您创建线性，贝塞尔和B样条动画曲线。甚至还有特定的工具来循环，反向，乒乓，移动，拉伸和挤压关键帧，以便您可以快速制作复杂的动画！
该方案的关键是异步多帧的概念，其将来自多个异步相机的输入图像分组，连续时间运动模型的集成，其将异步多帧中的时空信息关联起来用于联合连续时间轨迹估计。...当选择新的KMF时，局部建图模块在最近的KMF窗口上优化姿态和地图点，以确保局部一致性，而闭合回路模块则检测何时重新访问先前地图的区域，并校正漂移以增强全局一致性，概览见图2。...我们从新图像中提取稀疏2D关键点和相关描述子，并将它们与参考图像关键点进行匹配，以建立与现有3D地图点的关联。...E、 局部建图 当选择新的KMF时，我们运行局部捆集调整以优化3D地图结构，并最小化最近帧中跟踪误差累积的漂移。然后创建并剔除地图点，以反映到最新的地图中。...每个序列从4分钟到18分钟不等，场景多种多样，包括 不同的环境（繁忙的街道、高速公路、居民区和农村地区） 不同的天气，从晴天到强降水； 不同速度的各种运动（高速公路、城市交通、停车场）、轨迹循环和机动，
Ctrl+Insert 将新的关键帧追加到动画结尾处最后一个关键帧之后。 Shift+Insert 更新或设置关键帧。如果当前时间上存在一个关键帧，则该帧将被更新。...否则，将在两个关键帧之间的当前时间插入新的关键帧。 Ctrl+Shift+Delete 删除当前关键帧。...Alt + 单击内容窗格中的图层 缩放至图层范围。 Z 持续缩放。 按住 Z 键同时拖动鼠标按钮，以将活动工具更改为连续放大或缩小模式。 X + 单击 逐步缩小。 单击以从数据逐步缩小。...Alt + 单击内容窗格中的图层缩放至图层范围。 Z持续缩放。按住 Z 键同时拖动鼠标按钮，以将活动工具更改为连续放大或缩小模式。X + 单击逐步缩小。单击以从数据逐步缩小。V + 拖动围绕一点旋转。...模式 用于模型的键盘快捷键 键盘快捷键 操作 Ctrl+N 当模型视图处于活动状态时，创建一个新模型。 Ctrl+S 保存活动模型。 Ctrl+Shift+S 使用其他名称和位置保存活动模型。
从storyboard加载视图后，创建一个上下文并将其设置为视图的上下文属性的值。 GLKit视图会自动创建和配置自己的OpenGL ES帧缓冲区对象和渲染缓冲区。...为了获得最佳性能，应用程序应该在渲染新帧时开始修改OpenGL ES对象，然后提交绘制命令。显示阶段将着色器程序中的统一变量设置为更新阶段计算的矩阵，然后提交绘制命令以渲染新内容。...所有这些方法都需要手动创建帧缓冲区和渲染缓冲区对象来存储OpenGL ES上下文的渲染结果，以及编写其他代码以将其内容呈现在屏幕上，并在需要时运行动画循环。...创建帧缓冲区对象 根据您的应用打算执行的任务，您的应用配置不同的对象以附加到帧缓冲区对象。...通过暗示OpenGL ES您不需要渲染缓冲区的内容，缓冲区中的数据可以被丢弃，并且可以避免昂贵的任务来保持这些缓冲区的内容更新。 在渲染循环的这个阶段，你的应用程序已经提交了该帧的所有绘图命令。
现有方法在推断对象及其效果之间复杂的时空相关性时，只能处理静态背景或带有精确相机和深度估计数据的视频，并且无法补全被遮挡区域，极大限制了可应用范围。...基础视频扩散模型 研究人员基于文本到视频的生成器Lumiere，开发出了一个可用于移除物体及其效果的模型Casper 基础模型Lumiere先从文本提示生成一个80帧、分辨率为128×128像素的视频，...Omnimatte，从现有方法的结果中收集了31个场景，形成输入视频、输入三元掩码和目标背景视频的训练元组。场景大多来自DAVIS数据集，以静态背景和单个对象为特色，包含现实世界视频中阴影和反射。...对象粘贴（Object-Paste），从YouTube-VOS数据集中的真实视频合成了1024个视频元组，使用SegmentAnything2从随机视频裁剪对象，并将其粘贴到目标视频上。...实验结果 定性分析 在下图「船」（boat）的例子中，现有的方法无法将船的尾迹从背景层中分离出来，而文中提出的方法可以正确地将其放置在船的层中。
1. time表达式 原理: time表示时间，以秒为单位，time*n =时间（秒数）*n （若应用于旋转属性，则n表示角度） 举例: 若在旋转属性上设置time表达式为time*60，则图层将通过1...注意事项: 可直接在现有属性上运行，包括任何关键帧 3. index表达式（索引表达式） 原理: 为每间隔多少数值来产生多少变化 举例: 若为图层1的旋转属性添加表达式index*5 ，则第一个图层会旋转...(type=”continue”)延续属性变化的最后速度， loopOut(type=”offset”,numkeyframes=0)是重复指定的时间段进行循环； numkeyframes=0是循环的次数...，0为无限循环，1是最后两个关键帧无限循环，2是最后三个关键帧无限循环， 以此类推 7. timeRemap表达式（抽帧） 原理: timeRemap*n，n以帧为单位 举例: 将图层设置为timeRemap...n=linear(time, 0, 3, 3, 0)表示从0-3秒数字从3到0，希望数字为整体需添加Math.floor(） 注意事项: 倒计时的用法比较常用，整数M要大写 9.
板载 SD 卡用于存储数据。 在最后阶段，一些功能被FPGA电路和控制FPGA的裸机应用所取代。一些功能还应用了硬件加速，以进一步减少处理时间。...视觉里程计Visual Odometry 视觉里程计计算连续图像帧期间相机姿势的转换。 该算法由以下阶段组成。 1.关键帧选择 实际视觉里程计是在关键帧和新图像帧之间计算的。...每次新的图像帧到达时，该帧中包含的 ORB 描述符都会与现有的视觉词相匹配。如果它与现有单词匹配，则增加该单词的引用计数器。如果不是，则描述符被分配一个新的 ID 并成为一个新的视觉词。...这将消除循环期间累积的里程计误差。 闭环链接将为图形添加额外的约束。通过最小化由此类约束引起的误差，将提高估计姿势的准确性。 默认情况下，闭环检测每 5 帧运行一次。最新的 30 帧也将被忽略。...，打开“创建并打包新IP”对话框。继续进行以下设置。
为FrameRateCounter组件创建一个新的C＃脚本资产。给它一个可序列化的TMPro.TextMeshProUGUI字段，以保存对用于显示其数据的文本组件的引用。 ?...现在，我们将最佳帧速率放在第一行，将平均帧放在第二行，将最差帧速率放在最后一行。通过向SetText添加两个额外参数并向字符串添加更多占位符来实现。...当我们通过SetText创建一个新的字符串时，这将产生一个新的字符串对象，该对象负责分配48个字节。然后，Unity的UI刷新将其增加到5 KB。...（从torus 到wave的切换出现了峰值） CPU图显示，从圆环切换为波浪形后，负载确实减小了。切换发生时，还会出现巨大的帧持续时间尖峰。...但是我们还需要循环回第一个函数才行，否则，当移到最后一个函数在循环时，将得到一个无效的名称。因此，仅当提供的名称小于枚举数时，我们才可以增加它。否则，我们将返回第一个函数，即wave。
该研究证明了扩散自蒸馏法优于现有的零样本方法，并且在广泛的身份保留生成任务上与每个实例的微调技术具有竞争力，而无需测试时间优化。...它适用于任何输入主题和所需的上下文角色一致性，项目、资产适应，场景重照明等等。它甚至可以创建漫画，而无需任何微调或训练个性化模型！...然后，研究者利用这些一致的图像集对相同的预训练扩散模型进行微调，并采用新提出的并行处理架构（3.2 节）来创建条件模型。...生成成对数据集 为了创建用于监督扩散自蒸馏训练的成对数据集，研究者利用预训练文本到图像扩散模型的新兴多图像生成功能，生成由 LLM 生成的提示（第 3.1.2 节）所创建的潜在一致的普通图像（第 3.1.1...如图 2 右所示，本文的架构设计可实现两帧之间的有效信息交换，使模型能够捕捉复杂的语义并执行复杂的编辑，因此可用于通用的图像到图像转换任务。
其中介绍了一种名为前向ICP流动的方法，利用点到平面距离找到对应现有平面的新的扫描点，而不是在每次扫描中找到平面。...为了解决这个问题，我们引入了一种基于视角的循环关闭检测方法，灵感来自文献[15]中的投影技术，以改善对应搜索。图4说明了基于视角的循环检测的一个例子。...当与前一个关键帧匹配时，我们使用这种基于分布的测量协方差在退化情况下插入因子。然而，在循环关闭等高概率错误匹配的情况下，如果检测到退化，我们避免插入循环因子以确保稳定性。...在上一次姿态图优化结果中反映出的偏差IMU测量值被整合，以在IMU速率下持续估计当前帧。如果当前帧与上一帧之间的姿态差异超过某个阈值，则会插入新的关键帧。...NV-LIO利用从激光雷达扫描中提取的法向量进行云配准、退化检测和闭环检测，以确保在狭窄的室内环境中具有鲁棒的SLAM性能。所提出的方法通过公开数据集和我们的数据集进行了评估，涵盖了各种类型的建筑。
VisTR从相似性学习的角度对实例进行分割和跟踪，大大简化了整个流程，与现有方法有很大的不同。 VisTR在现有的VIS模型中速度最高，在YouTubeVIS数据集上使用单一模型的方法中效果最好。...该框架与现有方法大不相同，大大简化了整个流程。 •VisTR从相似性学习的新角度解决了VIS。实例分割就是学习像素级的相似度，实例跟踪就是学习实例之间的相似度。...对于每一帧，对象预测O和相应的编码特征映射E被馈送到模块中以获得初始attention maps。...在下表中，研究人员将VisTR与一些最新的视频实例分割方法进行了比较。从精度和速度两方面进行了比较。前三行中的方法最初用于跟踪或VOS。研究人员引用了其他研究中针对VIS的重新实现所报告的结果。...下图显示了YouTube VIS验证数据集上VisTR的可视化，每一行包含从同一视频中采样的图像。
需要显示的图像经过CRT电子枪以极快的速度一行一行的扫描，扫描出来就呈现了一帧画面，随后电子枪又会回到初始位置循环扫描，形成了我们看到的图片或视频。...为了让显示器的显示跟视频控制器同步，当电子枪新扫描一行的时候，准备扫描的时发送一个水平同步信号(HSync信号)，显示器的刷新频率就是HSync信号产生的频率。...然后视频控制器会按照HSync信号逐行读取帧缓冲区的数据，经过可能的数模转换传递给显示器，就显示出来了。具体的大家自行查找资料或询问相关专业人士，这里只参考网上资料做一个简单的描述。...指定了以上属性，标记了它在新的图形上下文中，在未愈合之前，不可以用于显示的时候就出发了离屏渲染。...离屏渲染消耗性能的原因 ●需要创建新的缓冲区 ●离屏渲染的整个过程，需要多次切换上下文环境，先是从当前屏幕（On-Screen）切换到离屏（Off-Screen）；等到离屏渲染结束以后，将离屏缓冲区的渲染结果显示到屏幕上
这适用于VR和机器人技术。本文使用单眼RGB图像在手周围创建3D手姿势和3D网格，如下所示。 ? 从单个图像的3D手网 本文使用Graph CNNs重建手的完整3D网格。...最后，每个区域的增强功能用于以端到端的方式提高分类和本地化的性能。下图显示了模型架构。 ?...实际上，可以构建一个系统来检测面部，识别它们并通过8行代码理解它们的情感。 然而，还存在持续欺骗面部检测以获取非法访问的风险。面部防欺骗旨在防止面部识别系统将假面部识别为真正的用户。...虽然开发了先进的面部反欺骗方法，但也正在创建新类型的欺骗攻击并且对所有现有系统构成威胁。本文介绍了将未知恶搞攻击作为零镜头反欺骗（ZSFA）进行检测的概念。...本文建议使用深树网络来学习欺骗的语义嵌入无人监管的图片。嵌入在这里可以模拟人类凝视之类的东西。它创建了一个欺骗图像数据集来学习这些嵌入。在测试期间，未知攻击被投射到嵌入以找到最接近欺骗检测的属性。
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