脱离视频编解码.投入计算机视觉一年,这个博客也歇业一年,最近偷些时间回顾一下编解码,毕竟花费了整个研一的时间(虽然这一年基本上在上课). 之前写过几篇H.264标准的几篇介绍文章,详见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/category/615769.html 后来转入HEVC,相关知识就记录在某某云笔记了,最近整理出来重新看看,所以打算把与HEVC相关的.觉得有价值的放在这个博客里,希望对新人有所帮助. 这里只是一个目录,主要包括HEVC标准介绍.HEVC帧间…

AD(Alzheimer’s disease):不可逆的神经退化,患病人员会由于脑部问题的恶化而导致心智功能不健全. ADNI:阿尔茨海默氏症神经成像项目 ADNI的总体目标是验证用于阿尔茨海默病临床治疗试验的生物标记物 Study Design 该研究支持关于减慢和停止AD的恶化进程的治疗方案的发展和研究.最终目标是确证在老年痴呆症的临床治疗中使用的生物指标(生物标记物) 通过研究来自多种形式的ADNI剖面的和纵向的数据已经得到的知识: AD病理在人们外表正常且没有记忆丢失的时候就已经出现,而…

1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,语言模型的作用是为一个长度为m的文本确定一个概率分布P,表示这段文本存在的可能性.在实践中,如果文本的长度较长,P(wi | w1, w2, . . . , wi−1)的估算会非常困难.因此,研究者们提出使用一个简化模型:n元模型(n-gram model).在 n 元模型中估算条件概率时,只需要对当前词的前n个词进行计算.在n元模型中,…

自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 最近,在自然语言处理(NLP)领域中,使用语言模型预训练方法在多项NLP任务上都获得了不错的提升,广泛受到了各界的关注.就此,我将最近看的一些相关论文进行总结,选取了几个代表性模型(包括ELMo [1],OpenAI GPT [2]和BERT [3])和大家一起学习分享. 1. 引言 在介绍论文之前,我将先简单介绍一些相关背景知识.首先是语言模型(Language Model),语言模型简单来说就是一串词序列的概率分布.具体来说,…

PROJECT MANAGEMENT KNOWLEDGE AREAS项目管理知识体系 2 PROJECT LIFE CYCLE / PROJECT MANAGEMENT PROCESS GROUPS项目生命周期及过程组 10 SCOPE范围管理 11 HUMAN RESOURCE人力资源管理 12 COMMUNICATIONS沟通管理 15 TIME时间管理 17 COST成本管理 19 RISK风险管理 22 QUALITY质量管理 23 PROCUREMENT采购管理 23 INTEGRAT…

Bert: Bidirectional Encoder Representations from Transformers. 主要创新点:Masked LM 和 Next sentence prediction. NNLM:参考 :http://d0evi1.com/nnlm/ Bert是一个预训练模型,对比ELMo和GPT,参考:自然语言处理中的语言模型预训练方法(ELMo.GPT和BERT) 预训练的思想:我们知道目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播(BP)算法,通过对网络模型参…

由于HEVC在HM4.0之后,就把ALF去掉,所以ALF的介绍是基于AVS2. <HEVC标准介绍.HEVC帧间预测论文笔记>系列博客,目录见:http://www.cnblogs.com/DwyaneTalk/p/5711333.html   一.基本流程:  1.算法描述:  自适应环路滤波器f 是根据原始信号和失真信号计算得到均方意义下的最优滤波器,即维纳滤波器,如公式(2-1)所示,                          其中,Y是失真信号,X是原始信号,是滤波后估计得信号…

一.学习NLP背景介绍:      从2019年4月份开始跟着华为云ModelArts实战营同学们一起进行了6期关于图像深度学习的学习,初步了解了关于图像标注.图像分类.物体检测,图像都目标物体检测等,基本了解了卷积神经网络(CNN)原理及相关常用模型,如:VGG16.MaxNet等.之后从9月份开始在华为云AI专家的带领指引下,对AI深度学习的另外一个重要领域:自然语言处理(NLP)的学习,到目前为止学习了:命名实体识别.文本分类.文本相似度分析.问答系统.人脸检测.在这一个多月对NLP的处理…

在Google开源SLAM软件cartographer中,相对<SLAM for dummies>使用了更为复杂.性能更好的Scan匹配与UKF算法,这里简单介绍下cartographer中使用的UKF算法. (一)滤波器参数设定 constexpr static FloatType kAlpha = 1e-3; constexpr static FloatType kKappa = 0.; constexpr static FloatType kBeta = 2.; constexpr st…

NAL Unit Stream Network Abstraction Layer,简称NAL. h.264把原始的yuv文件编码成码流文件,生成的码流文件就是NAL单元流(NAL unit Stream).而NAL单元流,就是NAL单元组成的. 标准的Annex B规定了NAL单元组成NAL单元流的方式,下面描述了如何将一个NAL单元打包起来,而多个NAL单元进行组合则形成了NAL单元流. byte_stream_nal_unit( NumBytesInNALunit ) { C Descri…