农历2014年底了,将前段时间工作中研究的FFMPEG解码H264流程在此做一下整理,也算作年终技术总结了! H264解码原理: H264的原理参考另一篇博文 http://blog.csdn.net/rootusers/article/details/43563133 H264分为NAL(网络抽象层)和VCL(视频编码层) 解码器的总框架: 解码器的流程为:将NAL数据位流输入到H264的解码器中,熵解码模块解码后输出量化系数X:系数经过反量化和反变换得到残差数据R:解码器使用从码流中解码的头

live555+ffmpeg如何提取关键帧(I帧,P帧,B帧)开发流媒体播放器的时候,特别是在windows  mobile,symbian(S60)平台开发时,很可能遇到需要自己开发播放器的情况.S60平台提供了CVideoPlayUtility接口可以实现流媒体播放器,但由于非开源,所以相对于自己开发播放器,很多操作受到限制.live555主要用于网络流接收,ffmpeg则是对接收到的数据进行编码/解码.I帧,P帧,B帧是视频流中三种分类,其中I帧也就是关键帧是基础帧,P帧一般根据I帧确定,

今日各大播放器的版权控制越来越严格.导致很多歌曲无法听,但是MV却可以听.这样很蛋疼有木有? 然而,我们可以利用ffmpeg工具提取MV的音频,比如做成MP3格式,这样就可以听了.--哈哈(邪恶地笑) 参考:https://blog.csdn.net/csm201314/article/details/83247566 具体步骤: 1.下载MV 2.下载ffmpeg,并配置环境变量 3.打开cmd,进入下载的MV文件的文件夹中,输入命令ffmpeg -i temp.mp4(MV文件路径) -f

有时候,我们获得一段视频,需要将其中的每一帧都提取出来,来进行一些相关的处理,这时候我们就可以需要用到ffmpeg.exe来进行视频帧的提取. ffmpeg简介:FFmpeg是一套可以用来记录.转换数字音频.视频,并能将其转化为流的开源计算机程序.采用LGPL或GPL许可证.它提供了录制.转换以及流化音视频的完整解决方案.它包含了非常先进的音频/视频编解码库libavcodec,为了保证高可移植性和编解码质量,libavcodec里很多code都是从头开发的.(百度百科) ffmpeg.exe下

构造数据集的流程 视频文件  >>  ffmpeg处理  >>  图片集  >>  labelImg进行标注  >>  标注好的数据集 准备ffmpeg 通过官方下载地址进行下载,根据自己的机器类型进行选择 将下载好的压缩包解压(为了方便,我将文件重命名了)         >>>>>>>>>>>>>         将ffmpeg下的bin目录添加到系统的Path中(配置环境变量

一.背景 1)梯度消失问题 我们发现很深的网络层,由于参数初始化一般更靠近0,这样在训练的过程中更新浅层网络的参数时,很容易随着网络的深入而导致梯度消失,浅层的参数无法更新. 可以看到,假设现在需要更新b1,w2,w3,w4参数因为随机初始化偏向于0,通过链式求导我们会发现,w1w2w3相乘会得到更加接近于0的数,那么所求的这个b1的梯度就接近于0,也就产生了梯度消失的现象. 2)网络退化问题 举个例子,假设已经有了一个最优化的网络结构,是18层.当我们设计网络结构的时候,我们并不知道具体多少层

参考:Pearson Residuals 这些概念到底是写什么?怎么产生的? 统计学功力太弱了!

转自:http://blog.csdn.net/solomonlangrui/article/details/52455638   ABSTRACT:           神经网络的训练因其层次加深而变得愈加困难.我们所提出的残差学习框架可以更轻松的对比前人所提深很多的网络进行训练.相对于之前网络所学习的是无参考的函数,我们显著改进的网络结构可根据网络的输入对其残差函数进行学习.我们提供的详实经验证据表明对这样的残差网络进行寻优更加容易,并且随网络层次的显著加深可以获得更好的准确率.我们利用Im

1. 什么是残差(residual)? “残差在数理统计中是指实际观察值与估计值(拟合值)之间的差.”“如果回归模型正确的话, 我们可以将残差看作误差的观测值.” 更准确地,假设我们想要找一个 $x$,使得 $f(x) = b$,给定一个 $x$ 的估计值 $x_0$,残差(residual)就是 $b-f(x_0)$,同时,误差就是 $x-x_0$. 即使 $x$ 不知道,我们仍然可以计算残差,只是不能计算误差罢了. 2. 什么是残差网络(Residual Networks,ResNets)?

之前提到,深度神经网络在训练中容易遇到梯度消失/爆炸的问题,这个问题产生的根源详见之前的读书笔记.在 Batch Normalization 中,我们将输入数据由激活函数的收敛区调整到梯度较大的区域,在一定程度上缓解了这种问题.不过,当网络的层数急剧增加时,BP 算法中导数的累乘效应还是很容易让梯度慢慢减小直至消失.这篇文章中介绍的深度残差 (Deep Residual) 学习网络可以说根治了这种问题.下面我按照自己的理解浅浅地水一下 Deep Residual Learning 的基本思想,并

在使用Fluent进行求解的时候,有时候我们需要将求解的残差提取出来,进行后续的处理,我们可以采用下面的方法将Fluent求解残差输出.下面我们用一个简单的二维算例来说明(算例来源于:https://confluence.cornell.edu/display/SIMULATION/FLUENT+-+Laminar+Pipe+Flow),算例的具体设置见上面链接 方法一:使用Transcript 初始化算例以后,在进行计算以前(也就是点击“Calculate”按钮以前),我们先点击File->W

4.2深度卷积网络 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 [残差网络]--He K, Zhang X, Ren S, et al. Deep Residual Learning for Image Recognition[J]. 2015:770-778. 2.3残差网络Residual Networks(ResNets) 非常非常深的网络是很难训练的,因为存在梯度消失和梯度爆炸的问题.使用跳远连接(skip connections) 它可以从某一网络层获取激活,然后

统计学上分布有很多,在R中基本都有描述.因能力有限,我们就挑选几个常用的.比较重要的简单介绍一下每种分布的定义,公式,以及在R中的展示. 统计分布每一种分布有四个函数:d――density(密度函数),p――分布函数,q――分位数函数,r――随机数函数.比如,正态分布的这四个函数为dnorm,pnorm,qnorm,rnorm.下面我们列出各分布后缀,前面加前缀d.p.q或r就构成函数名:norm:正态,t:t分布,f:F分布,chisq:卡方(包括非中心) unif:均匀,exp:指数,wei

卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),权值共享(weight sharing)网络结构降低模型复杂度,减少权值数量,是语音分析.图像识别热点.无须人工特征提取.数据重建,直接把图片作输入,自动提取特征,对平移.比例缩放.倾斜等图片变形具有高度不变形.卷积(convolution),泛函数分析积分变换数学方法,两个函数f和g生成第三个函数数学算子,表征函灵敏f与g翻转.平移重叠部分面积.f(x).g(x)为R1两个可积函数.积分新函数为函数f与g卷积.∫

catalogue . 引言 . 一些基本概念 . Sequential模型 . 泛型模型 . 常用层 . 卷积层 . 池化层 . 递归层Recurrent . 嵌入层 Embedding 1. 引言 Keras是一个高层神经网络库,Keras由纯Python编写而成并基Tensorflow或Theano 简易和快速的原型设计(keras具有高度模块化,极简,和可扩充特性) 支持CNN和RNN,或二者的结合 支持任意的链接方案(包括多输入和多输出训练) 无缝CPU和GPU切换 0x1: Kera

一.CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客:http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二.LeNet-5网络 输入尺寸:32*32 卷积层:2个 降采样层(池化层):2个 全连接层:2个 输出层:1个.10个类别(数字0-9的概率) LeNet-5网络是针对灰度图进行训练的,输入图像大小为32*32*1,不包含输入层的情况下共有7层,每层都包含可训练参数(连接权重).注:每个层有多个Feature Map,每个Featu

本文译自2018CVPR DeepBack-Projection Networks For Super-Resolution 代码: github 特点:不同于feedback net,引入back projection net 结果:state of the art,尤其在大尺度上面,例如x8倍 摘要: 近来提出的前馈网络结构学习低分辨输入的表征和由SR(low-resoluton)至HR(high-resolution)的非线性映射.然而这种方法并没有完整处理SR和HR图像的相互依赖.我们提

就是想保存下来,没有其他用意 原博文:http://blog.csdn.net/qq_26898461/article/details/53467968 3. 空间定位与检测     参考信息<基于深度学习的目标检测研究进展> 3.1 计算机视觉任务 3.2 传统目标检测方法 传统目标检测流程: 1)区域选择(穷举策略:采用滑动窗口,且设置不同的大小,不同的长宽比对图像进行遍历,时间复杂度高) 2)特征提取(SIFT.HOG等:形态多样性.光照变化多样性.背景多样性使得特征鲁棒性差) 3)分类

『PyTorch × TensorFlow』第十七弹_ResNet快速实现 要点 神经网络逐层加深有Degradiation问题,准确率先上升到饱和,再加深会下降,这不是过拟合,是测试集和训练集同时下降的 提出了残差结构,这个结构解决了深层网络训练误差反而提升的情况,使得网络理论上可以无限深 bottleneck网络结构,注意Channel维度变化: ,宛如一个中间细两端粗的瓶颈,所以称为“bottleneck”.这种结构相比VGG,早已经被证明是非常效的,能够更好的提取图像特征. 残差结构 截

论文标题:Faster R-CNN: Down the rabbit hole of modern object detection 论文作者:Zhi Tian , Weilin Huang, Tong He , Pan He , and Yu Qiao 论文地址:https://tryolabs.com/blog/2018/01/18/faster-r-cnn-down-the-rabbit-hole-of-modern-object-detection/ 论文地址:Object detect

​ ​其中: 1.VGG 网络以及从 2012 年以来的 AlexNet 都遵循现在的基本卷积网络的原型布局:一系列卷积层.最大池化层和激活层,最后还有一些全连接的分类层. 2.ResNet 的作者将这些问题归结成了一个单一的假设:直接映射是难以学习的.而且他们提出了一种修正方法:不再学习从 x 到 H(x) 的基本映射关系,而是学习这两者之间的差异,也就是「残差(residual)」.然后,为了计算 H(x),我们只需要将这个残差加到输入上即可. 假设残差为 F(x)=H(x)-x,那么现在我