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- 进入到2020 年,COVID-19 给全球带来了前所未有的冲击,全球化的背景下,从学习、工作到娱乐,都不得不搬到网上,这直接导致实时音视频(RTC)一下子成为了生活的必须品。 进入到2020 年,COVID-19 给全球带来了前所未有的冲击,全球化的背景下,从学习、工作到娱乐,都不得不搬到网上,这直接导致实时音视频(RTC)一下子成为了生活的必须品。
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- 云VR游戏演进及对应技术探讨。 云VR游戏演进及对应技术探讨。
- 作为一个图像算法工程师,有时候也要处理视频。再经过算法处理之前,可能要对视频进行抽帧、格式转换、裁剪、合并等操作,虽然网络上有很多视频处理软件,但是要么是要收费、要么是不好用。其实作为程序员,可以用鼎鼎大名的开源工具FFmpeg来做视频的编辑处理。在我看来,FFmpeg是最强大的视频编辑处理开源工具,没有之一。其官网是http://ffmpeg.org/,在官网可以下载FFmpeg的源码,也... 作为一个图像算法工程师,有时候也要处理视频。再经过算法处理之前,可能要对视频进行抽帧、格式转换、裁剪、合并等操作,虽然网络上有很多视频处理软件,但是要么是要收费、要么是不好用。其实作为程序员,可以用鼎鼎大名的开源工具FFmpeg来做视频的编辑处理。在我看来,FFmpeg是最强大的视频编辑处理开源工具,没有之一。其官网是http://ffmpeg.org/,在官网可以下载FFmpeg的源码,也...
- 云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术飞速发展及传统产业数字化的转型,一方面媒体数据量呈现几何级增长,据IDC预测,全球数据总量预计 2020 年达到44ZB;另一方面,媒体的生产、传播和消费形式升级。巨量数据中,70%将会以图片和视频的形式存储和传播。这些数据从生产、传播到用户消费,传统方式运营成本居高不下。人工智能在视觉领域发展趋于成熟,基于AI人工智能的视频内容分析能从根本上解决传... 云计算、大数据、物联网、人工智能等信息技术飞速发展及传统产业数字化的转型,一方面媒体数据量呈现几何级增长,据IDC预测,全球数据总量预计 2020 年达到44ZB;另一方面,媒体的生产、传播和消费形式升级。巨量数据中,70%将会以图片和视频的形式存储和传播。这些数据从生产、传播到用户消费,传统方式运营成本居高不下。人工智能在视觉领域发展趋于成熟,基于AI人工智能的视频内容分析能从根本上解决传...
- Abstract受深度学习在实例分割和对象跟踪方面的最新进展的启发,我们引入了视频对象分割问题作为引导实例分割的概念。我们的模型在每帧的基础上继续,由前一帧的输出引导到下一帧中感兴趣的对象。我们证明了视频中的高精度对象分割可以通过使用仅使用静态图像训练的connet来启用。我们的方法的关键要素是离线和在线学习策略的组合,前者用于从先前的“帧估计”中产生精细的掩码,后者允许捕获特定对象实例的... Abstract受深度学习在实例分割和对象跟踪方面的最新进展的启发,我们引入了视频对象分割问题作为引导实例分割的概念。我们的模型在每帧的基础上继续,由前一帧的输出引导到下一帧中感兴趣的对象。我们证明了视频中的高精度对象分割可以通过使用仅使用静态图像训练的connet来启用。我们的方法的关键要素是离线和在线学习策略的组合,前者用于从先前的“帧估计”中产生精细的掩码,后者允许捕获特定对象实例的...
- Abstract本文提出了一种端到端的可训练网络 SegFlow,用于同时预测视频中的像素级对象分割和光流。 提出的 SegFlow 有两个分支,其中对象分割和光流的有用信息在统一框架中双向传播。 分割分支基于全卷积网络,在图像分割任务中已被证明是有效的,光流分支利用了FlowNet模型。统一框架离线迭代训练以学习通用概念,并针对特定对象在线微调 . 对视频对象分割和光流数据集的大量实验表... Abstract本文提出了一种端到端的可训练网络 SegFlow,用于同时预测视频中的像素级对象分割和光流。 提出的 SegFlow 有两个分支,其中对象分割和光流的有用信息在统一框架中双向传播。 分割分支基于全卷积网络,在图像分割任务中已被证明是有效的,光流分支利用了FlowNet模型。统一框架离线迭代训练以学习通用概念,并针对特定对象在线微调 . 对视频对象分割和光流数据集的大量实验表...
- Abstract视频语义分割的一个主要挑战是缺乏标记数据。 在大多数基准数据集中,仅对视频剪辑的一帧进行了注释,这使得大多数监督方法无法利用来自其余帧的信息。 为了利用视频中的时空信息,许多以前的工作使用预先计算的光流,对时间一致性进行编码以改善视频分割。 然而,视频分割和光流估计仍然被视为两个独立的任务。 在本文中,我们提出了一种用于联合视频语义分割和光流估计的新框架。 语义分割带来了语... Abstract视频语义分割的一个主要挑战是缺乏标记数据。 在大多数基准数据集中,仅对视频剪辑的一帧进行了注释,这使得大多数监督方法无法利用来自其余帧的信息。 为了利用视频中的时空信息,许多以前的工作使用预先计算的光流,对时间一致性进行编码以改善视频分割。 然而,视频分割和光流估计仍然被视为两个独立的任务。 在本文中,我们提出了一种用于联合视频语义分割和光流估计的新框架。 语义分割带来了语...
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