求助：非压缩域镜头分割

weixin_44676574 2019-04-07 05:09:52

用像素比较法、块匹配法、直方图法实现非压缩域镜头分割并进行关键帧提取，在c或matlab平台实现，求代码

...全文

27 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

Title MSeg: A Composite Dataset for Multi-domain Semantic Segmentation 标题 MSeg:用于多域语义分割的复合数据集 pdf http://vladlen.info/papers/MSeg.pdf 评价没有提出新的模型或者损失函数什么的；工作量大，将几个语义分割数据集合并，需要合并或者拆分类，进而联合训练；可想而知，联合训练结果不会比单独训练效果好；奈何文中说你看我在这几个测试数据集上的平均值，要比你单独训练的模...

尽管卷积神经网络（CNN）正在推动医学图像分割的进步，但标准模型仍然存在一些缺点。首先，使用多尺度方法，即，编码器-解码器架构导致信息的冗余使用，其中在多个尺度上多次提取类似的低级特征。第二，长距离的特征依赖关系没有被有效地建模，从而导致与每个语义类相关联的非最佳的判别特征表示。在本文中，我们试图克服这些限制与建议的架构，通过捕获更丰富的上下文依赖关系的基础上使用引导自我注意机制。该方法能够将局部特征与其相应的全局依赖性相结合，并以自适应的方式突出相互依赖的通道映射。

精进：如何成为一个很厉害的人作者：采铜文章目录精进：如何成为一个很厉害的人序用更勇敢的方式去生活01 时间之尺我们应该怎样对待时间活在“全部的现在” 从当下出发，联结过去与未来那么，一个人应该怎样对待时间呢？不同场合，不同的时间视角由当下向过去与未来延伸对五年后的自己提问如何解决远期未来与近期未来的冲突？两种未来视角下的思维差异如何解决生活里两种未来的冲突？我们总是在重复地抓起沙子把时...

边缘计算与深度学习综述摘要背景，度量与框架深度学习的背景深度学习性能的度量 DNN推理和训练的可用框架深度学习在边缘侧的应用计算机视觉自然语言处理网络功能 IOT 虚拟现实和增强现实(VR and AR) 边缘侧的快速推理设备端计算边缘端计算跨边缘设备计算隐私性推理边缘侧的训练训练更新的频率训练更新的大小去中心化的通信协议隐

图1。我们的统一框架支持高分辨率的通话人脸生成，通过驾驶视频或音频解除纠缠控制，以及灵活的人脸编辑。我们的方法首次将一次性会说话的人脸生成的分辨率提高到1024×1024。第一行显示了一个视频驱动的交叉身份再现的合成视频。第二行显示了一个由音频驱动的嘴唇运动生成的合成视频。第三行显示，在谈话视频生成过程中，我们可以通过GAN倒置在任何时间戳上一致地自由编辑面部属性。第四行显示，我们可以基于嵌入式3DMM执行直观的人脸编辑以及会说话的人脸生成。

其它技术问题

3,881

社区成员

9,054

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章