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经过怎样的算法改造，普通摄像头才能拍摄超高速***？
慢速摄影（Slo-mo）不仅是智能机上的一项趣味功能，因为科学家们也在借助这项技术，去捕捉令人难以置信的实验细节，比如更好地理解火箭发射、闪电模式、以及毒蛇攻击等。
近日，来自瑞士洛桑联邦理工学院（EPFL）的一支研究团队，展示了他们最新开发的成像技术。其特点是能够借助普通的摄像头，捕获令人难以置信的超高速影像。
【研究配图 - 2：虚拟帧技术可让普通摄像头捕获令人难以置信的高速***。via：Optics Express】
据悉，这项被称作“虚拟帧”的技术，由 EPFL 软界面工程力学实验室和哈佛大学的研究人员们共同打造。其开发出了一种全新的成像方法，可捕捉令人难以置信的一闪而过的细节。
在深入“虚拟帧”之前，我们先来描述下这样一个场景。当一滴水撞击水面、织物被撕碎、或是气球被弹出的时候，普通相机难免会拍下模糊的画面。
但若能够在拍摄时，以恰当的方式去照亮主体，科学家们就可以***用全新的方法，去描述这些高速发生的***。EPFL 工程学院教授 John Kolinski 解释称：
初始照明必须恰当地完成，以便图片模糊部分包含的正确信息可被使用。基于此，物体必须具有可量化的瞬时状态 —— 要么完全遮挡住光线，要么完全让它通过。
【研究配图 - 5：像素分辨率与帧速率之间的权衡。via：Optics Express】
普通摄像头不能拍摄超高速***，能够做到的只是在***中间插值实现提高帧率的效果。不过插值数量不宜过多，比如30fps的***，提速成60fps都会相当失真了。这个算法由NVIDIA提出。
***分析领域有哪些有前景的算法？
学术界的算法侧重精度，很多工作是对一些主流框架进行改进的。对工业应用而言，更看重速度、算力、能耗，很多场景下使用的还是成熟的传统方法，如DSP上做检测的DPM、手机上做人脸特征点定位的AMM、Dlib。基于CNN的方法，检测的话如Faster R-CNN/SSD 以及增强版FPN/RetinaNet/Mask R-CNN都是比较好的。
分割的话，最近比较热的是Deeplab v3+，google已经放出了code。Tracking部分我们用的是DeepSort，行为识别，像比赛用的比较多的 TSN+I3D/C2D+TSN等，而FAIR去年出的Non-local NN也比较有意思。
短***算法是什么意思？
短***算法是先给用户画像，然后给用户推送相匹配的信息，***上传后会给一个初始流量，也便是先给匹配用户引荐，看看这部分用户对该***的反应，这个反应首要体现在播放量、点赞量、谈论量、转发量等等。
刚学算法，在看算法导论，有些地方看的很慢，所以是不是可以找***看看？
CLRS 有 MIT 的***公开课，可以去看看。
不过：talk is cheap，show me the code。
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