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  • 理解深度学习中的卷积

    ...。卷积定理要理解卷积,不得不提 convolution theorem,它将时域和空域上的复杂卷积对应到了频域中的元素间简单的乘积。这个定理非常强大,在许多科学领域中得到了广泛应用。卷积定理也是快速傅里叶变换算法被称为 20 世纪最...

    voyagelab 评论0 收藏0
  • 卷积为什么如此强大?理解深度学习中的卷积

    ...。卷积定理要理解卷积,不得不提convolution theorem,它将时域和空域上的复杂卷积对应到了频域中的元素间简单的乘积。这个定理非常强大,在许多科学领域中得到了广泛应用。卷积定理也是快速傅里叶变换算法被称为20世纪最重...

    kaka 评论0 收藏0
  • 基于 Deep Learning 的视频识别方法概览

    ...丢失了时间域的信息,如图6上), 而是让卷积核扩展到时域,卷积在空域和时域同时进行,输出仍然是有机的图像集合(如图6下)。 图6 实现时,将视频分成多个包含16帧的片段作为网络的输入(维数为3 × 16 × 128 × 171)。池...

    Arno 评论0 收藏0
  • CloudBest:科普 | 一图看懂 5G 从哪来的

    ...深度开发该领域,到 3G 里才在这个域里作大文章主要在时域和频域折腾着分配和调度资源图中,水平向右在时间上切分,水平向上是在频率上切分二者交叉以后,就是一个一个的小格子上面说的那些 0 ,1 就是在这些小格子里发...

    Tecode 评论0 收藏0
  • 盲水印和图片隐写术

    ...简单复习下傅里叶变换傅里叶变换简单地说就是将信号在时域或空域的函数转变到频域表示,在和工程学中有许多应用。因其基本思想首先由法国学者约瑟夫·傅里叶系统地提出。再理解下时域和频域那么,傅里叶变换有什么用...

    Tecode 评论0 收藏0
  • 阿里云AI如何助攻世界杯?视频集锦背后的技术实践

    ...的信息分析和视频行为分析结果取权重融合判断,将视频时域、空域网络权重与音频事件、ASR网络自适应累加,从而对射门、进球、犯规、精妙传球等精彩镜头准确捕获;同时,结合实时事件信息分析结果进行合理回溯或预测,...

    BothEyes1993 评论0 收藏0
  • 「不良视频」如何消灭?她手把手教你走出第一步

    ...为了保留时序的信息,对卷积核进行了调整,增加了一维时域深度。如图(c)所示,3D卷积的输出仍是一个三维的特征图。因此通过3D卷积,C3D可以直接处理视频,同时利用表观特征和时序特征。 关于实验效果,C3D在UCF101上的精度...

    Invoker 评论0 收藏0
  • 那些 audio api的事 (一) AudioContext

    ...live audio input using a MediaStream from getUserMedia(). Integration with WebRTC Processing audio received from a remote peer using a MediaStreamAudioSourceNode and [webrtc]. Sending a generated...

    沈俭 评论0 收藏0
  • 深度学习研究综述

    ...。受早期的时间延迟神经网络影响, C N N s 靠共享时域权值降低复杂度。C N N s 是一个利用空间关系减少参数数目以提高一般前向 B P训练的一种拓扑结构, 并在多个实验中获取了较好性能[ 5 ,2 2 ]。在 C ...

    jokester 评论0 收藏0

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