facebook怎么查看个人facebook二维码怎么生成

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2022-10-14 07:15 标签： facebook二维码怎么生成 
输入一方面指输入的数据类型和格式，也包括数据增强的相关操作。

双流网络中，空间网络通道的输入格式通常为单RGB图像或者是多帧RGB堆叠。

空间流上 改进 提取关键帧 

空间网络主要捕捉视频帧中重要的物体特征。 目前大部分公开数据集其实可以仅仅依赖单图像帧就可以完成对视频的分类， 而且往往不需要分割，那么，在这种情况下， 空间网络的输入就存在着很大的冗余，并且可能引入额外的噪声。

是否可以提取出视频中的关键帧来提升分类的水平呢？下面这篇论文就提出了一种提取关键帧的方法。 

虽然上面的方法可以集成到一个网络中训练， 但是思路是按照图像分类算法RCNN中需要分步先提出候选框，挑选出关键帧。 既然挑选前需要输入整个视频，可不可以省略挑选这个步骤， 直接在卷积/池化操作时，重点关注那些关键帧，而忽视那些冗余帧呢？ 去年就有人提出这样的解决方法。 
注：AdaScan的效果一般，关键帧的质量比上面的Key Volume Mining效果要差一点。不过模型整体比较简单。

时间流 上输入的改进 光流信息 

输入方面，空间网络目前主要集中在关键帧的研究上。 而对于temporal通道而言，则是更多人的关注焦点。 首先，光流的提取需要消耗大量的计算力和时间（有论文中提到几乎占据整个训练时间的90%）； 其次，光流包含的未必是最优的的运动特征。

cnn网络自学习 光流提取 

那么，光流这种运动特征可不可以由网络自己学呢？ 
该论文主要参考了flownet，即使用神经网络学习生成光流图，然后作为temporal网络的输入。 该方法提升了光流的质量，而且模型大小也比flownet小很多。 有论文证明，光流质量的提高，尤其是对于边缘微小运动光流的提升，对分类有关键作用。 另一方面，该论文中也比较了其余的输入格式，如RGB diff。但效果没有光流好。

目前，除了可以考虑尝试新的数据增强方法外，如何训练出替代光流的运动特征应该是接下来的发展趋势之一。 

这里连接主要是指双流网络中时空信息的交互。 一种是单个网络内部各层之间的交互，如ResNet/Inception； 一种是双流网络之间的交互，包括不同fusion方式的探索，目前值得考虑的是参照ResNet的结构，连接双流网络。 
空间和时序网络的主体都是ResNet， 
行为识别的关键就在于如何很好的融合空间和时序上的特征。 作者发现，传统双流网络虽然在最后有fusion的过程，但训练中确实单独训练的， 最终结果的失误预测往往仅来源于某一网络，并且空间/时序网络各有所长。 论文分析了错误分类的原因： 空间网络在视频背景相似度高的时候容易失误， 那么能否通过交互，实现两个网络的互补呢？

该论文重点在于STCB模块，详情请参阅论文。

通过结构化的时间金字塔对每个行为实例的时间结构进行建模。 包含两个分类器：用于分类行为（针对recognition）和确定完整性（针对localization）。 集成到统一的网络中，可以以端到端的方式高效地进行训练。

这两篇论文从pooling的层面提高了双流的交互能力

基于ResNet的结构探索新的双流连接方式

CDC 用于未修剪视频中精确时间动作定位的卷积-反-卷积网络

基于3D卷积C3D做帧分类，然后预测存在行为的视频段并分类

五篇Untrimmed(精细分割)相关论文论文汇总简介 

CDC网络[13]是在C3D网络基础上，借鉴了FCN的思想。 在C3D网络的后面增加了时间维度的上采样操作，做到了帧预测(frame level labeling)。

1、第一次将卷积、反卷积操作应用到行为检测领域，CDC同时在空间下采样，在时间域上上采样。

3DCNN能够很好的学习时空的高级语义抽象，但是丢失了时间上的细粒度， 众所周知的C3D架构输出视频的时序长度减小了8倍 在像素级语义分割中，反卷积被证明是一种有效的图像和视频上采样的方法， 用于产生与输入相同分辨率的输出。 对于时序定位问题，输出的时序长度应该和输入视频一致， 但是输出大小应该被减小到1x1。 经过C3D网络后，时间域上L下采样到 L/8, 空间上图像的大小由 112x112下采样到了4x4 CDC6: 时间域上上采样到 L/4, 空间上继续下采样到 1x1 CDC8：时间域上上采样到 L，而且全连接层用的是 4096xK+1, K是类别数 对于任意的输入视频L，先进行Proposal，然后用3D-pooling，最后进行分类和回归操作。 文章主要贡献点有以下3个。1、可以针对任意长度视频、任意长度行为进行端到端的检测2、速度很快(是目前网络的5倍)，通过共享Progposal generation 和Classification网络的C3D参数3、作者测试了3个不同的数据集，效果都很好，显示了通用性。

R-C3D网络可以分为4个部分 

1、特征提取网络：对于输入任意长度的视频使用C3D进行特征提取； 
骨干网络作者选择了C3D网络，经过C3D网络的5层卷积后， 这里不同于C3D网络的是，R-C3D允许任意长度的视频L作为输入。

2、时序候选区段提取网络 

类似于Faster R-CNN中的RPN，用来提取一系列可能存在目标的候选框。 这里是提取一系列可能存在行为的候选时序。 
 Step1：候选时序生成

文章将分类和回归联合，而且联合两个子网络。分类采用softmax，回归采用smooth L1。 

非局部网络优势：在深层神经网络中，捕获长期依赖关系是至关重要的。对于连续的数据（例如演讲中语言），循环操作是时间域上长期依赖问题的主要解决方案。对于图像数据，长距离依赖关系是对大量的卷积操作形成的大的感受野进行建模的。

卷积操作或循环操作都是处理空间或者时间上的局部邻域的。

将非局部操作作为一个高效的、简单的、通用的组件，并用深度神经网络捕捉长距离依赖关系。

非局部操作在视频分类应用中的有效性。

4 月 6 日，据外媒报道，Facebook 的支付功能 Facebook Pay 将推出二维码支付功能，用户可通过扫描二维码来实现收付款功能。

在此之前，Facebook Pay 就已经支持用户通过 Messenger 和 Facebook App 进行线上付款，而如今二维码功能更多是覆盖面对面付款为主的线下支付场景。

不过目前Facebook Pay的二维码功能仅对部分用户开放测试，尚未正式全面启动。

要知道在此之前的数年时间里，" 歪果仁 " 们对二维码支付都并不 " 感冒 "，而 Facebook 的带头尝试，有望改变这样的传统局面。

在承载起支付功能前，二维码更多出现在各类营销场景中，例如商家将附有更多产品信息的二维码放在宣传海报中展示，帮助提升产品营销效果等。

支付宝、微信支付等平台在国内市场普及二维码支付功能后，各类收付款二维码开始广泛进入到用户的各类生活场景中，极大地改变了用户的交易习惯，提升了生活便利性。

不过对于 " 歪果仁 " 来说，出门不用带钱包，随时随地扫一扫的支付方式，多年来仍然是个新奇 " 玩意 "。

首先是支付习惯的不同。长江证券此前发布的研报指出，西方国家的信用卡体系已经非常健全完善，例如美国信用卡体系近百年的发展历史深刻地培养了用户刷卡消费的支付习惯。

除主流的信用卡支付外，NFC、apple pay 等支付方式的出现，也从侧面削弱了二维码支付对于用户的吸引力。

其次是安全问题，欧美用户普遍认为使用二维码会引发隐私泄露等诸多网络安全问题。

例如金融情报分析网站 The Financial Brand 曾发文称，所有的支付 App 都会与第三方共享一些用户个人数据，这也意味着或将存在支付平台与银行或欺诈机构合作，侵害用户隐私数据的风险。

也有媒体指出，无论是静态还是动态的二维码，其内容在被扫描生成前都是未知的，因此用户在扫码前，根本无法判断隐藏在二维码背后的信息或网页是安全的还是恶意的。

另一方面，在欧美市场中，以银行系统为代表的传统金融体系持续抑制着第三方支付市场的发展；相比于中国市场完善的移动网络建设而言，许多海外市场较低的手机信号覆盖率及速率，也均限制了二维码支付的大范围普及。

实际上，虽然在欧美等市场中二维码支付还存在较多的发展障碍，但这一支付方式还是逐渐成为了势不可挡的全球性发展趋势。

德国数据公司 Statista 的研究显示，仅 2020 年，大约有 1100 万美国家庭使用了二维码，这大大超过了 2018 年记录的 976 万次。该研究结论也指出，二维码支付未来将大概率成为全球普及的支付方式。

对此也有媒体指出，在疫情特殊时期，二维码作为非接触的支付方式，能够更好的避免人与人之间直接的接触。例如酒店业便要求用户扫描二维码来完成 " 无接触式 " 的预订和付款，极大地减少了病毒传播的风险。

不仅如此，为实现公司发展和业务的连续性，许多海外企业与行业更多依赖于在线上平台中通过二维码等方式完成收付款行为。

而随着 Facebook 这类拥有海量用户的社交平台不断入场，二维码支付有望在欧美等海外市场实现进一步的普及推广。

不过值得注意的是，上述提及的影响二维码支付发展的种种问题并非已不复存在，Facebook 还需要通过各种手段来改变用户的传统成见，让二维码支付对用户产生更多的吸引点，才能让其 Facebook Pay 拿下更多的市场份额。

Facebook模仿微信扫一扫在过去几个月正在测试这项功能，尝试为实体零售业带来客流。该公司表示：“为了帮助商户连接消费者，我们正在启动小规模测试，在用户通过某些商店购物时帮助他们通过去收集并兑现奖励。”作为用户，消费者可以直接获得折扣。此外通过这项功能，Facebook将可以了解关于用户购物的更多数据，进而提升广告瞄准的准确性和消息流内容的相关性。


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