1.15 目标检测效果图 图 1.16 语义分割效果图 视频理解(Video Understanding) 随着深度学习在 2D 图片的相关任务上取得较好的效 果，具有时间维度信息的 3D 视频理解任务受到越来越多的关注。常见的视频理解任务有 视频分类、行为检测、视频主体抽取等。常用的模型有 C3D、TSN、DOVF、TS_LSTM 等。 图片生成(Image Generation) 基本的维度变换操作函数包含了改变视图 reshape 操作、插入新维度 expand_dims 操 作、删除维度 squeeze 操作、交换维度 transpose 操作、复制数据 tile 操作等，下面将一一 介绍。 4.7.1 改变视图 在介绍改变视图 reshape 操作之前，先来认识一下张量的存储(Storage)和视图(View)的 概念。张量的视图就是人们理解张量的方式，比如 个样本，每个样本的特征是长度为 24 的向量。同一个存储，从不 同的角度观察数据，可以产生不同的视图，这就是存储与视图的关系。视图的产生是非常 灵活的，但需要人为保证是合理且合法的。 我们通过 torch.arange()模拟生成一个向量数据，并通过 torch.reshape()视图改变函数产 生不同的视图，例如： In [67]: x=torch.arange(96) # 生成向量

���� �� ������ �� �� �� �� �� ������ ������ ����� ���� ���� ������ ���� ���� ���� ���� ���� 视频结构化视图 视频的时序关联性 视频的阶段性

2015-2017 l单机、简易分布式人脸检测、跟踪、比对平台 l处理数十路到数百路监控摄像头数据 l千万级别深度学习特征检索 l行业试水 2018-2019 l云原生Cloud-Native超大规模视图存储、处理、检 索 l处理数万到数十万路，城市范围级别监控、门禁摄 像头数据 l10-100 Billion级别深度学习特征检索 - PB以上级别数据库存储 - 100PB级别抓拍图片存储

• 双目摄像头 • 多目摄像头 • 其它辅助传感器 • 廉价IMU、GPS • 深度传感器 • 优势 • 硬件成本低廉 • 小范围内定位精度较高 • 无需预先布置场景 基本原理：多视图几何 投影函数 主要模块 • 特征跟踪 • 获得一堆特征点轨迹 • 相机姿态恢复与场景三维结构恢复 • 求解相机参数和三维点云 • 如何处理循环回路序列和多视频序列？ • 如何高效高精度地处理大尺度场景？

组，其中 None 表示可能为任何正整数)。在 input_shape 中不包含数据的 batch 大小。 • 某些 2D 层，例如 Dense，支持通过参数 input_dim 指定输入尺寸，某些 3D 时序层支持 input_dim 和 input_length 参数。 • 如果你需要为你的输入指定一个固定的 batch 大小（这对 stateful RNNs 很有用），你可以 传递一个 batch_size model.output_shape == (None, 3, 32) 参数 • n: 整数，重复次数。 输入尺寸 2D 张量，尺寸为 (num_samples, features)。 输出尺寸 3D 张量，尺寸为 (num_samples, n, features)。 5.2.9 Lambda [source] keras.layers.Lambda(function, output_shape=None • bias_constraint: 运用到偏置向量的约束函数 (详见 constraints)。 关于 KERAS 网络层 67 输入尺寸 3D 张量 ，尺寸为 (batch_size, steps, input_dim)。 输出尺寸 3D 张量，尺寸为 (batch_size, new_steps, filters)。由于填充或窗口按步长滑动，steps 值可能已更改。 5.3.2

����I��� �P��������I�M����U�� ��M�C�������� ��(������� ���)����� ����������� ������� DeepMapTM 3D Map for Localization 9 ● ������������ ● ����������� ������������������������ ����������������������� Detection) ��� 3D������ �����������������������(��������������������) � � ���D����������A� D�� ��������O� ���������� 3D������ ���(��������D���� ��� ��� ���(��������������)2��1��������� 3D������ ���

Geometrically, when n = 1, h✓(x) is actually a line in a 2D plane, while h✓(x) represents a plane in a 3D space when n = 2. Generally, when n � 3, h✓(x) defines a so-called “hyperplane” in a higher dimensional y(i)⌘2 1 Figure 1: 3D linear regression. Specifically, we aim at minimizing J(✓) over ✓. We give an illustration in Fig. 1 to explain linear regression in 3D space (i.e., n = 2). In the 3D space, the hypothesis

mplot3d 是一个基础 3D绘图（散点图、平面图、折线图等）工具集，也是 matplotlib 库的一部分。同时，它也支持轻量级的独立安装模式。 数据分析（2D） seaborn.lmplot 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（2D） seaborn.lmplot 方法专门用于线性关系的可视化，适用于回归模型。 数据分析（3D） Axes3D.scatter3D scatter3D 方法专门用于绘制3维的散点图。 数据归一化（3D） 数据处理：NumPy NumPy 是一个 BSD 开源协议许可的，面向 Python 用户的基础科学计算库，在多 维数组上实现了线性代数、傅立叶变换和其他丰富的函数运算。 X y 创建线性回归模型（数据流图） 创建会话（运行环境） 使用 TensorBoard 可视化模型数据流图 TensorBoard 可视化工具

visualize the relationship between the parameters θ ∈ R2 and J(θ). In this problem, we’ll plot J(θ) as a 3D surface plot. (When applying learning algorithms, we don’t usually try to plot J(θ) since usually θ use the orbit tool to view this plot from different viewpoints. What is the relationship between this 3D surface and the value of θ0 and θ1 that your implementation of gradient descent had found? Visualize

information Predict the age of a viewer watching a given video on YouTube Predict the location in 3D space of a robot arm end effector, given control signals (torques) sent to its various motors Predict efficiently when there are many parame- ters. Visualization Understanding what’s happening is hard, 2D? 3D? All these challenges become greater when there are many variables or parameters —-the so-called “curse