1、什么是语义分割（semantic segmentation）？ 图像语义分割，简而言之就是对一张图片上的所有像素点进行分类，将所有属于同一类的物体标记为同一像素点。 SegNet基于FCN，修改VGG-16网络得到的语义分割网络。 2、SegNet（A Deep Convolutional Encoder-Decoder Architecture for Image
注意力是你所需要的 摘要：占优势的序列转换模型基于复杂的循环或卷积神经网络，其中包括一个编码器和一个解码器。表现最好的模型还通过注意力机制连接编码器和解码器。我们提出了一种新的简单的网络架构，即Transformer，它完全基于注意力机制，完全摒弃了递归和卷积。在两个机器翻译任
这里推荐一个小工具——DXVA Checker（官网下载地址） 这个免费的小软件可以检测GPU支持的DXVA硬解标准，其中SD代表DVD级别的标准清晰度，HD代表1280x720级别的高清晰度，FHD就是1080p全高清了，QFHD则是4K级别的超高清晰度了。 先上两张图，分别对应的是我电脑两张显卡intel显卡和AMD显卡
上一篇文章详细解释了ChannelHandler的相关构架设计，版本和设计逻辑变更等等。 这篇文章主要在于讲述Handler里面的Codec，也就是相关的编解码器。原本想把编解码器写在上一篇文章里面的。后来想想Netty里面的编解码器太多了。想要一次写完比较困难。于是重新开了一
参考地址 概述 本文主要针对ffmpeg支持的硬解码做一个总结阐述。 许多平台提供对专用硬件的访问，以执行一系列与视频相关的任务。使用此类硬件可以更快地完成某些操作，例如解码、编码或过滤，或者使用更少的其他资源（尤其是 CPU），但可能会产生不同或较差的结果，或者施加仅使
【深度学习】Transformer在语义分割上的应用探索 文章目录 1 Segmenter 2 Swin-Unet：Unet形状的纯Transformer的医学图像分割 3 复旦大学提出SETR：基于Transformer的语义分割 4 Cell-DETR：基于Transformer的细胞实例分割网络 5 总结 1 Segmenter 图像分割在单个图像patches级别通常
摘要：多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十四：基于transformer的多
摘要：多目标跟踪这个具有挑战性的任务需要同时完成跟踪目标的初始化、定位并构建时空上的跟踪轨迹。本文将这个任务构建为一个帧到帧的集合预测问题，并提出了一个基于transformer的端到端的多目标跟踪方法TrackFormer。 本文分享自华为云社区《论文解读系列十四：基于transformer
目录 介绍 为什么？ MT很难 大纲 统计机器翻译 早期机器翻译 统计MT 语言 vs 翻译模型 如何学习LM和TM？ 翻译模型 对齐 对齐的复杂性 统计 MT：总结 神经机器翻译 介绍 神经机器翻译 训练神经机器翻译 语言模型训练损失 神经 MT 训练损失 训练 测试时解码 曝光偏差 贪心解码 穷
上一篇我们介绍了如何打开文件读取帧，现在，我们需要将成功读取的帧解码出来，所以，这里我们就需要要到以下几个结构体： AVCodecContext：这个结构是一个解码器上下文，跟上一篇的formatContext一样。 AVCodec：这个结构是解码器。 下面我就进行一个简单的解码过程讲解： 1、首先我们需要申明一个
文章目录 一、实验目的二、实验内容1.JPEG编解码原理2.JPEG文件格式2.1 Segment 的组织形式2.2JPEG 的 Segment Marker2.3JPEG文件格式介绍 三、JPEG 的解码流程3.1 读取文件3.2 解析 Segment Marker3.2.1 解析 SOI3.2.2 解析 APP03.2.3 解析 DQT3.2.4 解析 SOF03.2.5 解
文章目录 JPEG原理分析及其解码器的调试一·、实验原理1. 标题JPEG编码器2.JPEG文件格式3. JPEG 的解码流程 二、程序实现三、实验结果 JPEG原理分析及其解码器的调试 一·、实验原理 1. 标题JPEG编码器 1）零偏置：即把[0,255]的像素值减128变为[-128,127]；（对于灰度级是2n
1.ffmpeg解码 从本地读取 AAC 码流，然后解码 大致流程 解码需要理解四个结构体AVStream、 AVPacket 和 AVFrame 以及 AVCodecContext， 其中AVPacket 是存放是编码格式的一帧数据， AVFrame 存放的是解码后的一帧数据。 解码的过程其实就是从AVCodecContext 取出一个AVPacket
AAAI 2021 J Zhu, X Zhang, S Zhang, J Liu 论文地址 一、简介 我们提出了一种具有多个提示并设计了用于异构特征融合的FGM模块的纹理标签，FGM模块使用两种类型的具有丰富语义信息的高级特征，以指导一种具有丰富细节的低级特征。 我们介绍了用于双向特征优化的FGD解码器，其中分
数据压缩实验五 实验目的 掌握JPEG编解码系统的基本原理。初步掌握复杂的数据压缩算法实现，并能根据理论分析需要实现所对应数据的输出。 实验原理 JPEG(Joint Photographic Experts Group)是联合图像专家组的英文缩写。 该组织从1986年正式开始制订静止数字图像的压缩编码标
VIT视觉tansformer（一） transform介绍 博主近期受到2021顶刊CVPR、ICCV等有关transformer的启发，考虑结合到自课题组的相关工作于是开始学习一下这个新的网络。 本总结参考知乎大佬深度眸，本系列通过介绍transformer的基本结构，结合VIT的相关成果如vision transformer和detr进行分
第一次观看我文章的朋友，可以关注、点赞、转发一下，每天分享各种干货技术和程序猿趣事 前言 随着移动终端的快速发展，Android开发人员也越来越多，Android开发市场也进入了一个饱和的状态，Android开发人员也面临着难找一份好工作的处境。 而找工作的第一关就是面试，一个好的面试往
Enconder-Decoder with Atrous Separabel Convolution for Semantic Image Segmentation（deeplabv3+） 本人对语义分割的部分论文使用有道进行翻译，其中有错误的地方望大家谅解，只作为个人学习的笔记。 文章目录 Enconder-Decoder with Atrous Separabel Convolution for Seman
目录 一、JPEG格式解析1.JPEG简介2.JPEG编码流程2.1 颜色模式转换2.2 采样2.3 零电平偏置下移2.4 分块2.5 DCT变换2.6 量化2.7 直流：DPCM2.8 直流：Huffman编码2.9 交流：Zigzag 扫描排序2.10 交流：游程编码 RLC（Run Length Coding）2.11 交流：霍夫曼编码 3. JPEG格式解析 二、JPG解
文章目录 1.实验名称2.实验目的3.主要设备4.实验内容4.1 JPEG文件格式4.2 JPEG编解码原理4.2.1 编码流程4.2.2 解码流程 5.实验步骤5.1 逐步调试JPEG解码器程序5.1.1 理解程序设计的整体框架5.1.2 理解三个结构体的设计目的5.1.3 理解在视音频编解码调试中TRACE的目的和含
一、解决问题 传统的基于语法的方法，是通过符号分割、符号识别和结构分析来识别数学公式。许多HMER的DNN模型把HMER作为一个图像到序列的问题，如Image-2-Markup、WAP、Pattern generation strategies和paired adversarial learning。 这些方法通常将识别文本标准化到某个固定的高
JPEG编解码原理及解码器的调试 一、实验目的 掌握JPEG编解码系统的基本原理。初步掌握复杂的数据压缩算法实现，并能根据理论分析需要实现所对应数据的输出。 二、JPEG编解码原理 1、编码原理 （1）0偏置电平下移 例如从（0，255）变为（-128，127）,对于灰度级为2^n 的像素，通过减去2^n-1无符
JPEG原理分析及其解码器的调试 目录 JPEG原理分析及其解码器的调试一、实验目的二、实验内容（一）实验原理1、JPEG文件介绍及格式（1）JPEG简介（2）JPEG文件格式 2、JPEG编码过程 （二）程序实现1、读取文件2、解析DQT3、解析SOF04、解析DHT5、解析SOS6、MCU7、tinyjpeg.c完整程序8、tiny
概述 我们以FFmpeg简单使用：视频解码 ---- 提取yuv为例，研究一下h264的解码过程。 这里主要涉及两个方面： 1.解析器【ff_h264_parser】：使用av_parser_parse2解析出一帧NALU 2.解码器【ff_h264_decoder】：使用avcodec_send_packet送入NALU，通过avcodec_receive_frame获取AVFrame ff_h
前言 将 Transformer 与轻量级多层感知 (MLP) 解码器相结合，表现SOTA！性能优于SETR、Auto-Deeplab和OCRNet等网络，代码即将开源！ 注1：文末附【视觉Transformer】交流群 想看更多CVPR 2021论文和开源项目可以点击： CVPR2021-Papers-with-Code SegFormer SegFormer: Simple and Ef
