随机分离数据帧，但保持相同的值在一起 - 腾讯云开发者社区

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Dont Look Twice :更快的视频 Transformers与游程长度记号化 !

尽管它很简单，但RLT的工作效果非常好 - 利用它，作者可以在基准ViTs的40%更快的计算时间下微调视频 Transformer ，同时保持性能。...相比之下，作者的方法与具有相同数据量的基本模型匹配性能，并在更短的时间内实现更大的速度提升，可以与随机 Mask 堆叠以获得更大的速度优势。...在作者这里，输入 Token 数量是可变的，但整个网络中的 Token 数量保持不变，更接近NaViT[10]的设置。...作者发现，使用在速度和性能方面提供了最佳折衷：它匹配了 Baseline 性能，同时在训练中实现了的速度提升。较低的值会导致类似性能，但速度提升较小，而较高的值会在牺牲性能的同时提供较大的速度提升。...作者还注意到，是_数据集无关的_：它仅描述了需要多少像素差异才能将两个16x16的 Patch 视为不同，相同值在不同数据集上根据视频内容产生不同的降维。长度编码。

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Playing Atari with Deep Reinforcement Learning

为了缓解数据相关性以及分布的不稳定性，作者使用了一种经验回放机制（experience replay mechanism）来随机采样之前的状态转移，以平滑训练数据的分布。...首先是 TD-gammon，它是一个通过强化学习游玩西洋双陆棋的程序，其使用了一个 model-free 的类似于 Q-learning 的强化学习方法，通过多层感知机来估计值函数，但策略的学习方式是...在本研究的试验中，算法中函数将一个状态序列的最后 4 帧进行上述预处理，并堆叠在一起作为 Q-函数的输入。...实验中使用的具体算法和超参数设置如下：学习率调整：RMSProp 算法小批量大小： 32 策略：前 1,000,000 帧画面中线性地从 1 到 0.1 下降；之后保持 0.1（测试时使用...这两种方法都在手工提取特征的同时，将画面中的不同颜色进行分离并标注。人工玩家的奖励为玩游戏两小时后获得的奖励的中位数。

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强化学习的自然环境基准

第二，通过从现实世界中获取状态空间构成可以实现公平的训练/测试分离，这对RL来说是一个长期的挑战，但本文提出的任务仍然快速和简单易用。...利用动力学数据集中的汽车驾驶视频，通过过滤黑色像素（0，0，0）遮挡Atari帧，用视频帧替换黑色背景。...为保持光流，使用随机选择的视频中的连续帧作为背景，并从同一组840个视频中随机采样用于训练和测试。在OpenAI gym中对MuJoCo任务执行相同操作。...在新基准中，用与Atari域中相同的视频帧替换PixelMuJoCo任务的地板平面。...PPO仍然能够在MNIST和CIFAR10上获得相同的性能，这两个数据集都是10分类任务，但是ACKTR和A2C受到了巨大的影响。没有一个算法在ResNet-18和100分类任务中表现突出。

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Unity可编程渲染管线系列（十）细节层次（交叉淡化几何体）

（对称偏差）消除偏差的不利之处在于，现在在中点出现了明显的视觉变化。当分离但视觉上重叠的对象在不同时间翻转时，这也会导致图案干扰。如果对象过渡到被淘汰，它们的视觉交点可能变得完全不透明。 ?...那不会产生高质量的动画，但足以满足我们的目的。如果速度为正，则填充16个ST向量的数组，这将产生足够的唯一帧。我们将通过每隔两帧水平翻转图案和每两帧垂直翻转图案来创建唯一的帧。...然后，我们每4帧水平偏移一次模式，每8帧垂直偏移一次模式。 ? 尽管这产生了16种独特的配置，但调整是有规律的，并且有很多对称性。我们可以通过使用每帧随机偏移量将其分解。...为了始终使用相同的帧，我们首先初始化随机状态。我们只使用零作为种子。之后，我们恢复了旧的随机状态，因此我们的管道不会与游戏的其余随机状态混为一谈。 ? 我们不是必须量化偏移量吗？...同样，我们不在乎动画的定时精确性，只是在不同的图案帧以大致固定的频率出现。如果一帧花费的时间很长，那么我们只需要转到下一个模式，就无需跳过任何帧来使动画与时间保持同步。

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BEV新SOTA | Sparse4D v3用实例去噪+质量估计+解耦注意力全面提升BEV检测性能

它不需要提供真实ID，但实现了预定义的实例到跟踪回归。作者的跟踪实现最大限度地将检测器和跟踪器集成在一起，不需要修改检测器的训练过程，也不需要额外的微调。...此外，作者将上述的单帧噪声实例通过时间传播扩展，以更好地与稀疏循环训练过程对齐。在每一帧的训练中，作者从噪声实例中随机选择 M' 组，并将它们投影到下一帧。...时间传播策略与无噪声实例的对齐方式相同 - Anchor经历自位姿和速度补偿，实例特征作为后续帧特征的直接初始化。需要注意的是，作者保持每组实例之间的相互独立性，噪声实例和正常实例之间没有特征交互。...训练、验证和测试的数据分布分别为700、150和150个场景。每个场景包含一个20秒的2帧/秒视频片段和6个视角图像。除了3D边界框标签外，该数据集还提供了车辆运动状态和相机参数的数据。...每次训练步骤从单个帧的输入数据和来自历史帧的实例缓存中获取数据。时间模型的训练持续时间和GPU内存消耗与单帧模型相似，允许作者有效地训练时间模型。

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LR-ASD：轻量级鲁棒主动说话人检测网络详解

数据集上达到了 94.45% 的 mAP。...4.3 训练时的数据增强训练阶段对音频和视觉各有专门的增强策略：音频增强：以 50% 的概率随机叠加同 batch 内其他样本的音频作为噪声，SNR 在 -5dB 到 +5dB 之间随机采样，模拟真实环境中的背景干扰...视觉增强：随机选择以下四种方式之一： orig：保持原样 flip：水平翻转 crop：随机裁剪 70%~100% 区域并 resize 回原尺寸 rotate：随机旋转 -15° 到 +15° 5....性能表现 AVA-ActiveSpeaker 验证集指标值 mAP 94.45% 参数量 0.84M 权重大小 3.4MB Columbia ASD 数据集使用 AVA 预训练权重直接测试（zero-shot...设计亮点总结空间-时间分离卷积：音频和视觉编码器都采用了先空间后时间的分离卷积策略，在保持特征表达能力的同时大幅减少参数量。

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Brain:功能网络分离与阿尔茨海默病的认知弹性相关

总之，将功能连接分离成不同的大规模网络支持了阿尔茨海默病的认知弹性。 1. 简述认知弹性被定义为在出现与年龄相关的大脑衰退或大脑病变时保持相对良好认知能力的能力。...提出了多图理论指标来量化网络的分离。这里，我们关注的统计数据称为系统隔离(SyS)，它量化了主要功能网络彼此隔离的程度(即网络内的高连接，但网络间的低连接)。...为了验证我们的主要假设，我们确定了系统隔离和EYO对整体认知或记忆的交互作用，控制性别、教育程度、平均运动在rs-fMRI扫描(即帧位移;固定效应)、家庭联系和随机截距(随机效应)。...与我们在DIAN中的分析类似，我们随后测试了SyS和tau-PET复合在整体认知、记忆上的交互作用，控制了年龄、性别、教育、诊断和平均帧位移(固定效应)以及研究中心和随机截距(随机效应)。...当使用模块度Q的替代指数时，我们发现了相同的结果模式。尽管计算方法不同，但通过量化功能连接隔离到紧密连接网络的程度，这两个指数在概念上是密切相关的。

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ECCV2020 oral | 基于语义流的快速而准确的场景解析

高层特征和底层特征都有各自的弱点，各自的分割问题如图１所示，第二行高层特征的分割结果保持了大的语义结构，但小结构丢失严重；第三行低层特征的分割结果保留了丰富的细节，但语义类别预测的很差。 ?...首先通过双线性插值将Fl上采样到与Fl-1相同的大小，然后使用空间大小为3×3的两个核将它们连接在一起形成一个卷积层，并预测Flow Field。...所有网络都在相同的设置下训练，其中批量大小为16的随机梯度下降（SGD）被用作优化器，动量为0.9，重量衰减为5e-4。所有模型都经过50K迭代训练，初始学习率为0.01。...数据扩充包含随机水平翻转，缩放范围为[0.75,2.0]的随机大小调整以及裁剪大小为1024×1024的随机裁剪。 ? 表1.以ResNet-18为骨干的基线方法的消融研究 ?...由于我们的网络非常高效，并且具有与光流方法相同的思路来对齐不同的地图（即不同视频帧的特征图），因此它可以自然地扩展到视频语义分割中，从而在层次上和时间上对齐特征图。

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第十一章：离散余弦（正弦）变换

图 1.H.265/HEVC 系统中视频帧编码的主要阶段然后对残差信号的频谱傅里叶系数进行逐级量化。最后，将四个阶段中每个阶段所执行的所有操作的数据发送到熵编码器的输入端。...\quad(6)\\\end{array} 因此，卡胡宁-洛埃夫变换可以将数字图像表示为一组不相关的随机变量。但这有什么用呢？这种表示有什么特别之处？K.R. Rao 和 P.C....图 5.卡尔胡宁-洛埃夫变换后的散点图图 6（摘自本书）显示了和值的直方图。图 6. 从直方图中可以看出，值的动态范围与初始值几乎相同（即值的范围）。然而，第二个分量的动态范围却大不相同。...数值解法虽然可行，但计算量非常大，因此在视频图像处理中使用卡胡宁-洛埃夫变换实际上是不切实际的。随机过程的一个特例是 I 型马尔可夫过程，已知卡尔胡宁-洛埃夫变换核方程的解析解。...使用 DCT 的原因显而易见：对于大多数图像，包括通过相互预测获得的图像，即对于残留信号，这种变换是卡尔胡宁-洛埃夫变换的良好近似值。但正弦变换从何而来？

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Unity基础教程系列（六）——更多的游戏状态（Saving All That Matters）

如果你使用相同的种子开始一个新的序列，你将得到完全相同的数字。 1.1 记录随机状态只存储初始种子值是不够的，因为这将把我们带回到序列的开始，而不是游戏被保存时序列中的点。...甚至可以在加载后开始一个新游戏，并且在那之后仍然创建相同的形状。所以我们是可以通过在一个新游戏开始之前，先加载一个状态来影响它的随机性，但这是不太好的实现方式。...可以用Random.value，但必须确保这些值来自它们自己的随机序列。为此，在游戏中添加一个主随机状态字段。在游戏开始时，将其设置为由Unity初始化的随机状态。 ?...2 持久化关卡数据我们可以保存游戏中产生的形状，可以保存正在玩的关卡，还可以保存随机状态。当然我们也可以使用相同的方法来保存可比较的数据，例如产生和破坏了多少个形状，或者在播放时可以创建的其他东西。...在写入随机状态之后进行。 ? 加载时，请在适当的时候读回它们。 ? 4.2 确切时间我们仍然没有完全相同的时机。那是因为我们游戏的帧频不是很稳定。每个帧的时间增量是可变的。

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深度学习图语义分割的综述

语义分割的目标是像素级分类，将属于同一对象类的图像像素聚类在一起。这项工作的重点是语义图像分割，其目标是像素级分类，属于同一对象类的图像像素被聚类在一起。像素级分类的一个例子可以在图1中看到。...条件随机域（CRF）是一种概率框架，可用于标记和分割数据，包括一元成本和成对成本来模拟像素之间的相互作用，最终目标是找到一个总体成本最小的配置。...图6 增强的语义分割网络架构 3.5 生成对抗性网络生成对抗网络（GAN）最初用于无监督学习生成模型，生成与训练集具有相同统计特性的新数据，在图像、天文图像、3D对象重建和图像超分辨率等多个领域产生影响...一种方法是独立分割每一帧，但由于视频帧的高度相关性，这似乎是一种低效的方法。...在Bi-Real Net中，作者研究了1位卷积神经网络的增强，通过在二进制激活之前采用批归一化层的实值输出并将其连接到下一块的实值激活来提高性能。

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NCS+NC｜湖南大学DrugAI实验室同一天发表两项重要成果

以ABL2蛋白为例，图3a显示了预测值与真实值的比较，两者曲线接近，表明模型能准确捕捉贡献系数的相对大小。图3b展示了结合位点的估计贡献值普遍高于其他残基。...图5 在结合亲和力优化实验中，作者选取了CrossDocked 2020测试集中目标受体“F16P1 (3kc1)”并从ChEMBL数据集中随机选择5,000个小分子进行优化。...如图5a所示，同一视频帧集中在一起，不同视频帧分离明显，DB指数为0.197，这证明其能识别相同分子的不同帧。...利用GradCAM热图分析，VideoMol能在视频播放时始终聚焦相同的分子子结构，同时在不同帧中关注多样的结构信息。...尽管计算复杂度增加，但VideoMol仍具有广阔的改进和应用潜力，如通过数据剪枝、模型剪枝或结合更多生物医学数据来提升表现。

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清华团队新算法玩转频域时域，压缩95%计算量实现语音分离新SOTA！

尽管许多高性能的语音分离方法被提出，但仍有两个关键问题未能得到充分解决：一是许多模型计算复杂度太高，未充分考虑实际应用场景的需求；二是常用的语音分离数据集与真实场景存在较大差距，导致模型在真实数据上的泛化能力不足...传统的语音分离模型通常直接在时域或频域进行处理，但往往忽略了时间和频率维度之间的交互信息。...同样以频率路径为例，首先采用二维卷积将输入特征转换为查询（Query）、键（Key）和值（Value），然后将特征维度和时间维度合并，得到每个频带对应的全帧信息。...为了更真实地模拟复杂声学环境中的语音分离任务，研究团队提出了 EchoSet 数据集，该数据集不仅包含噪声，还模拟了真实的混响效果（如考虑物体遮挡和材料特性），并且说话人之间语音重叠比例是随机的。...通过随机采样语音和噪声，并考虑房间的几何形状和材料特性，EchoSet 数据集生成了包含 20,268 条训练语音、4,604 条验证语音和 2,650 条测试语音的高保真数据集。

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音频基础知识

WMA (Windows Media Audio)：WMA 格式是以减少数据流量但保持音质的方法来达到更高的压缩率目的，其压缩率一般可以达到 1:18 RealAudio：最大的特点就是可以实时传输音频信息...帧长相同，帧长由编码格式决定，PCM 没有帧长的概念，开发者自行决定帧长。为了和主流音频编码格式的帧长保持一致，推荐采用 20ms 为帧长。...位深（Bit-Depth）或采样格式 (Sample Format) 相同，承载每个采样点数据的 bit 数目要相同。声道数相同，必须同样是单声道或者双声道 (立体声)。...三要素：采样频率、量化位数、声道数、音频编码三类方法波形编码是尽量保持输入波形不变，即重建的语音信号基本上与原始语音信号波形相同，压缩比较低；参数编码是要求重建的信号听起来与输入语音一样，但其波形可以不同...⑤、音源分离音源分离就是从一堆混合的音频信号中分离出来自不同音源的信号，它最常见的应用之一就是识别同时翻译音频中的歌词（如卡拉 OK）。

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视频分割技术：方法、挑战与应用

它还可以在视频处理管道的不同阶段进行，从原始视频数据到提取的特征或注释。下图总结了用于视频分割的几种方法和技术。SOT方法旨在跨帧跟踪单个目标对象，并在其移动时保持边界框。...图结构（如条件随机场（CRF）或马尔可夫随机场（MRF））优化跨帧的标签传播，旨在实现标签一致性和时间连贯性，同时解决遮挡和快速运动等复杂视频动态。...尽管对时间不一致具有鲁棒性，但基于CNN的方法可能难以应对快速的外观变化，需要在自适应外观建模方面进一步创新以在多样化的视频场景中保持稳定性能。...基于图的方法（如图割和随机游走算法）通过基于用户定义的标记分割帧来定义对象，而活动轮廓模型使用初始点演化曲线以捕捉帧进展中的对象边界。...这种方法允许模型基于用户输入逐帧调整，在不需每一帧反馈的情况下提高精度。模型在帧之间插值，适应对象外观或位置的变化以在整个视频中保持准确的分割。

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速度狂飙12倍！清华FlashVSR：首次实现超高清视频实时超分辨率，超越所有扩散VSR模型

教师强制（以真实值为条件）会在推理时造成误差累积，而学生强制（以预测潜变量为条件）虽能缓解此问题，但需要顺序展开，从而降低效率。...由于内存限制，每次迭代随机选择两个潜变量进行解码，之前的潜变量从梯度中分离。由于训练和推理仅依赖于低分辨率（LR）帧和噪声，因此训练与推理之间的差距被消除。...TC 解码器在保持相当质量的同时，实现了比原始 VAE 解码器快近 7 倍的解码速度，并且在相同参数预算下始终优于无条件的小型解码器。...合成 LR 帧使用与训练相同的降质管线生成。...使用 PSNR、SSIM、LPIPS、MUSIQ、CLIPIQA 和 DOVER对具有真实值的数据集（YouHQ40、REDS、SPMCS）进行评估，而对于没有真实值的数据集（VideoLQ、AIGC30

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ReVideo: 使用运动和内容控制重新制作视频

，但这些方法并不支持运动编辑。...大量实验证明，ReVideo 在精确的视频编辑应用中表现出色，包括在保持运动不变的同时改变特定区域的内容、在保持内容的同时适应新的运动轨迹，以及同时修改内容和运动轨迹。...具体来说，本方法将训练样本中的待编辑部分和未编辑部分设置为两个不同的视频，即和。和通过编辑 mask 结合在一起，即。...在第二和第三个训练阶段，在视频中随机选择一个最小尺寸为64 × 64的矩形编辑区域，在其中进行轨迹采样。...SAFM中时间适应的有效性在这一部分，去掉了 SAFM 模块中的时间条件，即在每个扩散采样步骤中使用相同的融合权重来融合内容和运动控制。

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ICCV`25 | 视频交互“随心所欲”！复旦&通义万相等开源DreamRelation:让想象力从此无边界

将关系信息与主体外观信息分离。...给定潜在代码（源自视频数据）及其文本提示，优化过程定义为：其中是来自高斯分布的随机噪声，是基于和预定义噪声调度在时间步的噪声潜在代码。...DiT 中，以保持学习到的关系。...随后，本文从表现相同关系的其他视频中采样个一维关系动态特征作为正样本。对于中的每一帧，本文从单帧模型输出中采样个一维特征作为负样本，这些特征捕获了外观信息但排除了关系动态。...本文的目标是学习包含关系动态的表征，方法是将描绘相同关系的不同视频的成对差分拉近，同时将它们推离单帧输出的空间特征，以减轻外观和背景的泄露。

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FPGA 通过 UDP 以太网传输 JPEG 压缩图片

如果线路发生冲突，以太网控制器能够检测到冲突并执行随机退避。随机退避仅仅意味着在检测到冲突时，在尝试另一次发送之前等待随机的时间。...该项目通过选择每个像素的绿色值来获得灰度图像，而不是从 RGB 到 YUV 的转换。这种简化虽然并不完全正确，但该项目的重点不是图像，而是压缩，因此没有必要在转换操作上浪费额外的计算。...这使得模块能够更快地进行数据处理。 2-D DCT 2-D DCT 是可分离运算，意味着它可以通过对 8x8 块的每一行应用 1-D DCT，然后再将其应用于 8x8 块的列来获得最终结果。...将第一个值存储为有效负载中的字节数。告诉硬件控制器将存储多少字节，包括以太网标头。将以太网帧作为数据发送到DM9000A。将负载发送到DM9000A。通过中断等待传输完成。返回空闲状态。...其他值（例如 IP 标头校验和）是动态计算的，因为标头值不一定每次都相同。完成后，控制寄存器复位并返回等待状态。

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视频也能PS！谷歌CVPR 2021发布史上最强视频P图模型omnimatte

，例如，一个人和一条狗，但Google提出的方法可以分离和提取与主体相关的其他细节，包括投射在地面上的阴影。...例如下图中可以看到，有一个图层用于人，一个图层用于狗，还有一个图层用于背景，当合并在一起使用传统的阿尔法混合方法，这些层可以重新合成这个输入视频。...使用现成的分割网络(如 MaskRCNN)提取每个主体的分割遮罩，并使用标准的摄像机稳定工具找到相对于背景的摄像机转换。在背景参考帧中定义随机噪声图像，并利用摄像机变换进行采样，生成每帧噪声图像。...噪声图像提供是随机但一致的图像特征，随着时间的推移，能够为 CNN 学习重建背景颜色提供一个自然的输入。...CNN 从随机初始化权重开始训练，通过寻找并关联蒙版中未捕捉到的效果(例如阴影、反射或烟雾)与给定的前景层来重建输入帧，并确保主体的 alpha 大致包括分割蒙版。

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Dont Look Twice :更快的视频 Transformers与游程长度记号化 !

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强化学习的自然环境基准

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LR-ASD：轻量级鲁棒主动说话人检测网络详解

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第十一章：离散余弦（正弦）变换

Unity基础教程系列（六）——更多的游戏状态（Saving All That Matters）

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