视频描述 顾名思义视频描述是计算机对视频生成一段描述,如图所示,这张图片选取了一段视频的两帧,针对它的描述是"A man is doing stunts on his bike",这对在线的视频的检索等有很大帮助.近几年图像描述的发展也让人们思考对视频生成描述,但不同于图像这种静态的空间信息,视频除了空间信息还包括时序信息,同时还有声音信息,这就表示一段视频比图像包含的信息更多,同时要求提取的特征也就更多,这对生成一段准确的描述是重大的挑战. 一.long-term Recurrent

1.Unsupervised learning of video representations using LSTMs 方法:从先前的帧编码预测未来帧序列 相似于Sequence to sequence learning with neural networks论文 方法:使用一个LSTM编码输入文本成固定表示,另一个LSTM解码成不同语言 2.Describing Videos by Exploiting Temporal Structure 该论文发表在iccv2015,是第一篇使用时间关

看图说话(Image Caption)任务是结合CV和NLP两个领域的一种比较综合的任务,Image Caption模型的输入是一幅图像,输出是对该幅图像进行描述的一段文字.这项任务要求模型可以识别图片中的物体.理解物体间的关系,并用一句自然语言表达出来. 应用场景:比如说用户在拍了一张照片后,利用Image Caption技术可以为其匹配合适的文字,方便以后检索或省去用户手动配字:此外它还可以帮助视觉障碍者去理解图像内容.类似的任务还有Video Caption,输入是一段视频,输出是对视频的

Recurrent Neural Network 2016年07月01日  Deep learning  Deep learning 字数:24235   this blog from: http://jxgu.cc/blog/recent-advances-in-RNN.html    References Robert Dionne Neural Network Paper Notes Baisc Improvements 20170326 Learning Simpler Language

1)批处理脚本:Rhea_HardwareInfoCollector.bat 调用VBScript脚本Rhea_HardwareInfoCollector.vbs,并将结果打印到文件Rhea_Result.txt @if exist Rhea_Result.txt (del Rhea_Result.txt) @cscript Rhea_HardwareInfoCollector.vbs >> Rhea_Result.txt @echo "结果已打印到 Rhea_Result.txt&

本系列文章由 @yhl_leo 出品,转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/yhl_leo/article/details/51736830 Noisy Activation Functions是ICML 2016年新发表的一篇关于激活函数的论文,其中对以往的激活函数进行了深入的分析,并提出了训练过程中添加噪声的新方法,效果不错,觉得很有意义,目测会在今后的深度学习领域产生比较大的影响,因此将其原论文翻译,并略作注解(计划分两篇博客来写,本文涵盖从摘要到第三节的

JVM内存模型入门 本文是学习笔记,原文地址在:https://www.bilibili.com/video/av62009886 综述 其实没有太多新东西 JVM主要分为五个区域:栈区.堆区.本地方法栈.程序计数器和方法区(元数据空间). 本地方法栈是存储C++的native方法运行的栈区 程序计数器指向程序运行的位置 方法区主要存储静态的方法和变量,类加载器classloader等等全局的数据 堆区主要存对象,栈区存储对象的引用类型 栈.本地方法栈和程序计数器合起来是线程私有的,堆区和方法区

<style type="text/css"> /**hide mediaplayer logo*/ .amp-default-skin .amp-content-title { display: none; } /**revise video caption style*/ .vjs-text-track-display > div { margin-left: 0 !important; margin-right: 0 !important; margin-bot

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIwMTc4ODE0Mw==&mid=2247484014&idx=1&sn=4a053986f5dc8abb45097fed169465fa&chksm=96e9ddeea19e54f83b717d63029a12715c238de8d6af261fa64af2d9b949480e685b8c283dda&scene=21#wechat_redirect PaperWeekly 第二十二

在CKEditor中,我点击media browser,选择video型的media,并在caption中输入video的名字.当我保存后发现在前台页面的video消失了,只留下video的名字,点击其标题上方,会看到一个非常小的小黑框,这个就是video.如下所示: 解决方案: 在/admin/config/content/formats/manage/rich_text下,改变Filter processing order中的优先级(权重).至于怎么改你看着试探,我并不清楚其过滤优先级的原理

从13年11月初开始接触DL,奈何boss忙or 各种问题,对DL理解没有CSDN大神 比如 zouxy09等 深刻,主要是自己觉得没啥进展,感觉荒废时日(丢脸啊,这么久....)开始开文,即为记录自己是怎么一步一个逗比的走过的路的,也为了自己思维更有条理.请看客,轻拍,(如果有错,我会立马改正,谢谢大家的指正.==!其实有人看没人看都是个问题.哈哈) 推荐 tornadomeet 的博客园学习资料 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/category/4976

计算机视觉和机器学习领域 近两年部分综述文章,欢迎推荐其他的文章,不定期更新.   [2015]   [1].    E.Sariyanidi, H. Gunes, A. Cavallaro, Automatic Analysisof Facial Affect: A Survey of Registration, Representation, and Recognition,IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGE

1.video <video src="kitties.mp4" poster="fluffy.jpg"(display before video is played) width="300" height="200" loop muted autoplay controls> <img src="hahahaha.jpg" alt="Hilarious cat and capt

Deep Learning论文笔记之(八)Deep Learning最新综述 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09 自己平时看了一些论文,但老感觉看完过后就会慢慢的淡忘,某一天重新拾起来的时候又好像没有看过一样.所以想习惯地把一些感觉有用的论文中的知识点总结整理一下,一方面在整理过程中,自己的理解也会更深,另一方面也方便未来自己的勘察.更好的还可以放到博客上面与大家交流.因为基础有限,所以对论文的一些理解可能不太正确,还望大家不吝指正交流,谢谢.

不管是否承认,flash早已不像过往那样如日中天了.亚马逊全面放弃flash.苹果放弃flash.安卓也放弃了移动端的flash支持.事实上flash已经不太适合web开发了,因为HTML5中的video和audio这两个API为web开发提供了更高效的音频视频控制.或许你可以看看这篇文章. video标签 为何需要多个格式的视频文件 在HTML5页面中,我们可以使用video标签来实现对视频文件的控制.但是在浏览器中打开视频并没那么简单,不仅浏览器要支持标签,而且还要有编码译码器来播放视频.显

这里翻译下<Deep face recognition: a survey v4>. 1 引言 由于它的非侵入性和自然特征,人脸识别已经成为身份识别中重要的生物认证技术,也已经应用到许多领域,如军事,进入,公共安全和日常生活.FR自然在CVPR会议中也占据了十分长的时间.早在1990年代,随着特征脸的提出[157],FR就成为了一个比较热门的研究领域.过去基于特征进行FR的里程碑方法在图1中有所展示 如图1所示,其中介绍了4个主流技术的发展过程: holistic 方法:通过某种分布假设去直接

本文转自:http://mp.weixin.qq.com/s/aAHbybdbs_GtY8OyU6h5WA 专题 | 深度强化学习综述:从AlphaGo背后的力量到学习资源分享(附论文) 原创 2017-01-28 Yuxi Li 机器之心 选自arXiv 作者:Yuxi Li 编译:Xavier Massa.侯韵楚.吴攀   摘要 本论文将概述最近在深度强化学习(Deep Reinforcement Learning)方面喜人的进展.本文将从深度学习及强化学习的背景知识开始,包括了对实验平台的

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head>     <meta charset="utf-8">     <title>使用video实现实时字幕的效果</title>     <style>         #box{             border: 1px solid red;             width: 400px;    

转自:https://www.linuxtv.org/downloads/legacy/video4linux/API/V4L2_API/spec-single/v4l2.html Video for Linux Two API Specification Revision 2.6.32 Michael H Schimek <mschimek@gmx.at> Bill Dirks Original author of the V4L2 API and documentation. Hans V

转自:http://blog.csdn.net/jmq_0000/article/details/7536805#t136 Video for Linux Two API Specification Revision 0.24 Michael H Schimek <mschimek@gmx.at> Bill Dirks Hans Verkuil Martin Rubli Copyright © 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 20

视频分割在移动端的算法进展综述 语义分割任务要求给图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签,视频语义分割任务是要求给视频中的每一帧图像上的每一个像素赋予一个带有语义的标签. 视频分割是一项广泛使用的技术,电影电视特效.短视频直播等可以用该技术将场景中的前景从背景中分离出来,通过修改或替换背景,可以将任务设置在现实不存在不存在或不易实现的场景.强化信息的冲击力.传统方式可通过视频图像的手工逐帧抠图方式(摄影在带绿幕的专业摄影棚环境摄制,后期特效完成背景移除切换图 1),比如<复仇者联盟><