频域变换在深度学习中的应用
社区干货
基于大数据、大模型的应用总结与技术心得|社区征文
随着时代的发展和技术人员不断地研究,深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:... 大数据技术在生活工作领域的应用:大数据已经融入我们的工作和生活中,比如智能家居,通过控制和监测家庭中的设备和传感器,可以实现声控开关灯,提前打开热水器等等,提高居家的舒适体验和便利性。 # 大数据、大模型...
万字长文带你弄透Transformer原理|社区征文
> 🍊作者简介:[秃头小苏](https://juejin.cn/user/1359414174686455),致力于用最通俗的语言描述问题>> 🍊专栏推荐:[深度学习网络原理与实战](https://juejin.cn/column/7138749154150809637)>> 🍊近期目标:写好... 即transformer模型在视觉领域的应用,当你对第一篇transformer了解透彻后,这部分难度不大,所谓先苦 后甜,所以大家还是要多花些功夫在第一篇文章理解上。🌾🌾🌾- `第三篇:`梳理VIT的代码,让大家对VIT有一个更加...
一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文
目前在博客网站粉丝已超 5 万,并且获得了该网站 2020 年博客之星评选的季军,也算是无心插柳了。2020 年下半年,一个老同学联系老猿,他开办的公司主要负责计算机视觉应用类软件的开发,例如用于石油行业钻井平台的... 颜色空间转换到图像的算术运算、位运算、腐蚀膨胀等形态变换。在这阶段学习基本都很顺利,但形态变换中的击中击不中变换理解还是有些困难的,这个花了老猿 1 个多星期的时间才真正理解,这些知识的学习到 2020 年 12 ...
「火山引擎」视频云产品月刊-亚运会赛事直播专题
如世界杯比赛中场馆的灯光/草地/球员亮度差异明显,不同镜头跨度极大,而在亚运会游戏类比赛中的CG画面较为稳定,现有的ToneMaping算法无法在多变的场景中取得优秀稳定的效果,而手动调节每场比赛的转换参数也不现实。... **BAS** **采样:** BAS(Byte AI Scaling)算法是字节自研的一种基于深度学习的图片/视频下采样算法,近些年来,深度学习驱动的视频处理算法已经广泛应用于各类点播、直播服务中,涵盖抖音、西瓜视频等诸多业务线。在实...
特惠活动
频域变换在深度学习中的应用-优选内容
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干货|从ETL到ELT,揭秘火山引擎ByteHouse的技术实现
在数仓及分析领域,海量数据则主要采按列的方式储存。因此,将数据从行级转换成列级存储是建立企业数仓的基础能力。 传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型,... 实际生产场景中的“Transform”的case会更多也更复杂。但是通过以上这个“打平”的过程,我们可以分析出这类操作在数据库上的普遍性痛点。 变换操作跟普通查询相比,区别在于: **●** 变...
抖音「神曲」那么多,字节跳动是如何玩转亿级曲库的?
深度学习模型** 。这项技术可被用于视频编辑中的声乐旋律提取和音乐结构分析,达到更好的音频和画面匹配效果。随着技术的不断提升,该技术还将用在音乐标记、和弦识别和节拍跟踪中,不断衍生出多种多样的视频玩法。> > > ISMIR 2021 论文:SpecTNT: a Time-Frequency Transformer for Music Audio> > > SpectTNT 模型的原理是将音频信号经过短时傅立叶变换,得到频谱图。然后,频谱图经过时间和频域的转换模型提取高层次特征。...
抖音「神曲」那么多,字节跳动是如何玩转亿级曲库的?
专为音乐频谱提取设计的深度学习模型**。这项技术可被用于视频编辑中的声乐旋律提取和音乐结构分析,达到更好的音频和画面匹配效果。随着技术的不断提升,该技术还将用在音乐标记、和弦识别和节拍跟踪中,不断衍生出多种多样的视频玩法。`ISMIR 2021 论文:SpecTNT: a Time-Frequency Transformer for Music AudioSpectTNT 模型的原理是将音频信号经过短时傅立叶变换,得到频谱图。然后,频谱图经过时间和频域的转换模型提取高层次特...
AI领域新热点——开放集识别问题总结与展望 | 社区征文
建立模型的过程中人们不需要标记所有的样本信息集辅助信息。近年来,`OSR` 问题吸引了越来越多研究者的关注,成为机器学习领域中的新热点。举一个两类识别差别的案例: **猫狗图像识别问题,测试时传入 🐖 的图像,封... GANs 神经网络也广泛的应用于 `OSR` 问题。基于 `OpenMax` 层的方法根据 KKCs 的 MAV 估计了 UUCs 的伪概率,实现拒绝效果,但并没有实际考虑 UUCs 的先验知识。因此文献《Generative OpenMax for multi⁃class ...
ICASSP 2023 | 解密实时通话中基于 AI 的一些语音增强技术
比如音频场景中,如何在多设备、多人、多噪音场景下,为用户提供听得清、听得真的体验。作为 RTC 方案中不可或缺的技术,语音增强技术正从传统的基于统计学习的方案向基于深度学习的方案融合演进,利用 AI 技术,可以在... 计算其和中间特征所有时间和频带上的相关度 **s**,称作注意力值。该注意力值将被用于对中间特征 **h** 进行缩放规整。其具体公式如下:首先通过全连接和卷积将 e 和 h 变换为 k 和 q: