---- 点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权 【导读】有大佬最近在成人影片中做姿态识别的任务，发帖表示训练集不够用。立刻得到热心网友响应：我赞助140TB数据！ 兄弟们又来学技术啦！ 今天讲的是人体动作识别（Human Action Recognition），也就是通过模型识别出图片、视频中的人体动作姿势。 最近Reddit的一个网友突发奇想，如果把模型用在成人内容领域，那一定可以大大增加色情视频的鉴别和搜索的准确度。 据作者称，他建立的深度学习模型以图像RGB、骨架（S
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】有大佬最近在成人影片中做姿态识别的任务，发帖表示训练集不够用。立刻得到热心网友响应：我赞助140TB数据！ 兄弟们又来学技术啦！ 今天讲的是人体动作识别（Human Action Recognition），也就是通过模型识别出图片、视频中的人体动作姿势。 最近Reddit的一个网友突发奇想，如果把模型用在成人内容领域，那一定可以大大增加色情视频的鉴别和搜索的准确度。 据作者称，他建立的深度学习模型以图像RGB、骨架（Skeleton）和音频作为输
姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。
如今，体育运动的热潮日益流行。同样，以不正确的方式进行运动的风险也在增加。有时可能会导致严重的伤害。考虑到这些原因，提出一种以分析运动员的关节运动，来帮助运动员纠正姿势的解决方案。
本文提出了一种用于密集人体3D动作追踪的模型，该模型使用合成数据进行监督，并利用可微渲染和自监督学习进行训练。该模型在2D姿态估计和3D人体姿势预测方面表现出色，优于其他基准模型，并且可以轻松扩展到其他3D人物重定向任务。
选自arXiv 作者：Thiemo Alldieck等 机器之心编译 想把自己的身体形象投射进电子游戏里？现在已经是很容易的事了。人工智能算法此前已被广泛应用于虚拟现实头像、监视、服装试穿或电影等多种任务的人体建模上，但大多数方法需要特殊的照相设备来检测景深，或从多个角度探查人体。近日，来自德国布伦瑞克工业大学和 Max Planck Institute for Informatics 的研究人员提出了一种新的算法，可以使用单个角度的标准视频素材为人体创建 3D 模型，用时仅需数秒。目前，该研究的论文已被评
Python的一个高级可视化库plotly_express是目前使用和见识过最棒的可视化库，通过这篇文章来入门这个可视化神器。
高维数据是一种非常常见的数据类型，其中包含了多种属性。比如：数值模式输出结果通常包含多种物理参量及多个时次，还有一些空间位置信息。尽管高维数据非常常见，但是高维数据的分析一直是个挑战。那么如何才能有效的分析高维数据呢？就此问题，本文主要介绍一些气象领域的高维数据可视化工具。
一文爱上可视化神器plotly_express目前使用和见识过最棒的可视化库。必须爱上它❤️
原文：Monocular Human Pose Estimation: A Survey of Deep Learning-based Methods
为了更好地了解人体的视频和图像，姿势检测是关键的一步。目前许多人已经在现有模型的支持下尝试了 2D 姿态估计。
有个小哥因为对动漫网红主播太着迷了，于是他用深度神经网络简化了动画生成过程。具体来说，就是将动漫人物的脸部和期望的姿势等图像输入神经网络，从而生成给定姿势的输出图像。
我使用的方法结合了之前两项研究。一是 Pumarola et al. 2018 年的 GANimation 论文《GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image》，我将其用于修改面部的特征（具体来说是闭上眼睛和嘴）。二是 Zhou et al. 2016 年根据外观流实现目标旋转的论文《View Synthesis by Appearance Flow》，我将其用于实现人脸的旋转。
本次分享的文章是2023年收录在计算机视觉领域的顶刊“CVPR”（级别：视觉类TOP）期刊上。该期刊详细信息可关注公众号 AI八倍镜 点击菜单项查询。 论文地址：https://arxiv.org/abs/2305.15692
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
人的骨架是什么？相信没有谁比我们自己更了解我们身体的构造了。通俗地说，人骨架框架包括六个部分——头部、左手、右手、躯干、左脚和右脚。
引言：随着计算机技术的飞速发展以及人们对智能化设备需求的提高，人体行为识别已经成为计算机视觉领域热门研究方向之一，其广泛应用于公共安防、人机交互、虚拟现实、体育运动和医疗健康等领域，具有极高的理论研究价值。早期的方法主要针对于 RGB 视频图像，由于易受复杂背景、光照强度的影响，很难达到理想效果。但随着深度传感器技术的发展，高精度获取三维骨架关节点信息变得方便可行。对比传统 RGB 视频图像数据，骨架姿势信息对行为的描述有其内在优势，它不仅能够更准确地描述人体姿态和运动状态而且不受背景复杂度及光照强度等因素的影响，同时骨架信息也可以被广泛应用于行为识别。
如果你没能亲临CVPR（IEEE国际计算机视觉与模式识别会议）的现场，无需担心。本文将列出广受关注的前十篇论文，包括深度伪造、面部识别、重建等话题。
原文链接：The importance of preprocessing in data science and the machine learning pipeline I: centering, scaling and k-Nearest Neighbours 作者：Hugo Bowne-Anderson 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 未经许可，谢绝转载！ 数据预处理是一个概括性术语，它包括一系列的操作，数据科学家使用这些方法来将原始数据处理成更方
编译 | 莓酊 编辑 | 青暮生成辐射场的发展推动了3D感知图像合成的发展。由于观察到3D对象从多个视点看起来十分逼真，这些方法引入了多视图约束作为正则化，以从2D图像学习有效的3D辐射场。尽管取得了进展，但由于形状-颜色的模糊性，它们往往无法捕获准确的3D形状，从而限制了在下游任务中的适用性。在这项研究工作中，来自马普所和港中文大学的学者通过提出一种新的着色引导生成隐式模型ShadeGAN来解决这种模糊性，它学习了一种改进的形状表示。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2110.15
在这篇文章中，将从CVPR 2019回顾论文“Pose2Seg：Detection Free Human Instance Segmentation”。本文提出了一种人类实例分割的新方法，该方法基于人体姿势而不是提议区域检测来分离实例。
点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 量子位 授权 一张随便勾画的草图，居然也可以分分钟自动变成逼真的3D模型？！ 360° 无死角不说，转换期间真的不需要任何其它角度姿势的输入。 这就是获得了SIGGRAPH 2022荣誉奖的一个最新3D姿态估计模型： Sketch2Pose。 除了草图，像这样的小猴子，四肢严重不按比例生长，Sketch2Pose也可以办到： 这是如何做到的？ 只要4步，草图人变3D人 将草图上的人物/形象变成3D模型，此前的研究中都还未专
高分辨率网络（HRNet）是用于人体姿势估计的先进神经网络-一种图像处理任务，可在图像中找到对象的关节和身体部位的配置。网络中的新颖之处在于保持输入数据的高分辨率表示，并将其与高分辨率到低分辨率子网并行组合，同时保持有效的计算复杂性和参数计数。
近几十年来，在运动生物力学和康复环境中对人体运动的研究取得了长足的进步。基于视觉的运动分析涉及从顺序图像中提取信息以描述运动，可以追溯到19世纪后期， Eadweard Muybridge首先开发了捕获屈步态图像序列的技术。此后，运动分析相关技术进步很快，与不断增长的需求相平行，这些技术可以捕获从临床步态评估到视频游戏动画在内的各种运动。在运动生物力学和康复应用中，人体运动学的定量分析是一种功能强大的工具，生物力学工具已经从使用图像的人工注释发展为基于标记的光学跟踪器，基于惯性传感器的系统以及使用复杂的人体模型，计算机视觉和机器学习算法的无标记系统，已经取得了长足的发展。
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
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它解决了Stable Diffusion等传统AI绘图工具在画人时图像不连贯、姿态不自然的问题。
数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 一张随便勾画的草图，居然也可以分分钟自动变成逼真的3D模型？！ 360° 无死角不说，转换期间真的不需要任何其它角度姿势的输入。 这就是获得了SIGGRAPH 2022荣誉奖的一个最新3D姿态估计模型： Sketch2Pose。 除了草图，像这样的小猴子，四肢严重不按比例生长，Sketch2Pose也可以办到： 这是如何做到的？ 只要4步，草图人变3D人 将草图上的人物/形象变成3D模型，此前的研究中都还未专门涉及。 该任
本文经机器之心（微信公众号：almosthuman2014）授权转载，禁止二次转载
选自towardsdatascience 作者：Dipanjan Sarkar 机器之心编译 参与：Jane W、乾树、黄小天 数据聚合、汇总和可视化是支撑数据分析领域的三大支柱。长久以来，数据可视化都是一个强有力的工具，被业界广泛使用，却受限于 2 维。在本文中，作者将探索一些有效的多维数据可视化策略（范围从 1 维到 6 维）。 介绍 描述性分析（descriptive analytics）是任何分析生命周期的数据科学项目或特定研究的核心组成部分之一。数据聚合（aggregation）、汇总（summa
安妮 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 科学图表能简洁地概括趋势、速率和比例等有价值的信息，让我们直观地了解概念。而机器对这种结构化视觉信息的理解能帮助我们从大量文献中提取信息。 这不
给定一个人类表演活动的单个视频，我们希望能够在任何一帧暂停，并围绕表演者旋转360度，以便在那个时刻从任何角度观看（图1）。这个问题——移动物体的自由视点渲染——是一个长期存在的研究挑战，因为它涉及到合成以前看不见的相机视图，同时考虑布料褶皱、头发运动和复杂的身体姿势。这个问题对于在本文中所讨论的用单个相机拍摄的“现场”视频（单目视频）来说尤其困难。以前的神经渲染方法通常假设多视图输入、仔细的实验室捕捉，或者由于非刚体运动而在人类身上表现不佳。特定于人类的方法通常假设SMPL模板作为先验，这有助于约束运动空间，但也会在服装中引入SMPL模型无法捕捉到的伪影和复杂运动。最近可变形的NeRF方法对于小的变形表现良好，但在舞蹈等大型全身运动中表现不佳。本文介绍了一种称为HumanNeRF的方法，该方法将移动的人的单个视频作为输入，在每帧、现成的分割（通过一些手动清理）和自动3D姿势估计之后，优化人体的标准体积T姿势，以及通过后向扭曲将估计的标准体积映射到每个视频帧的运动场。运动场结合了骨骼刚性运动和非刚性运动，每种运动都以体积表示。其解决方案是数据驱动的，标准体积和运动场源自视频本身，并针对大型身体变形进行了优化，端到端训练，包括3D姿势细化，无需模板模型。在测试时，可以在视频中的任何一帧暂停，并根据该帧中的姿势，从任何视点渲染生成的体积表示。
摘要：行为识别是当前计算机视觉方向中视频理解领域的重要研究课题。从视频中准确提取人体动作的特征并识别动作，能为医疗、安防等领域提供重要的信息，是一个十分具有前景的方向。
这段「看到停不下来」的 demo 来自一位用户名为「zh-plus」的 GitHub 网友。他用 CVPR 2019 接收论文中的一项技术实现了这种效果。
在代码的世界中，隐藏着一座神秘而神奇的画图殿堂，它就是Matplotlib。这座殿堂矗立在数据的海洋中，每一行代码都是一笔神奇的咒语，让数据在图像之间舞动，展现出无限可能。Matplotlib的大门上镶嵌着闪烁的彩虹宝石，每当有开发者走近，便散发出五彩斑斓的光芒，仿佛在诉说着这里的神秘。而在宫殿深处，站立着一座巨大的绘图笔，它拥有操控数据之力，将每一次绘图都变成了一场奇妙的冒险。当你走进Matplotlib的殿堂，就像踏入了一个充满魔力的世界，数据的颜色与形状便开始跃然纸上，呈现出无限可能的未来。
通常情况下，我们通过观看来知道别人的动作。从视觉数据中自动进行动作识别的过程已成为计算机视觉界众多研究的主题。但是如果太暗，或者人被遮挡或在墙壁后面怎么办？
RGB-D相机作为一种特殊形式的相机，主要通过主动发射红外结构光或计算飞行时间（TOF）来直接获得图像深度。它使用方便，但对光线敏感，大多数情况下只能在室内使用。
文章：Road Mapping and Localization using Sparse Semantic Visual Features
PoseC3D是一种基于 3D-CNN 的骨骼行为识别框架，同时具备良好的识别精度与效率，在包含 FineGYM, NTURGB+D, Kinetics-skeleton 等多个骨骼行为数据集上达到了SOTA。不同于传统的基于人体 3 维骨架的GCN方法，PoseC3D 仅使用 2 维人体骨架热图堆叠作为输入，就能达到更好的识别效果。
CVPR引领计算机视觉领域的顶尖人才，每年都有很多非常令人印象深刻的论文。对CVPR中的论文进行了分析，以了解研究的主要领域和纸质标题中的常用关键词。这可以表明研究的进展。
怎样，这个理由是不是好有说服力？觉得没有说服力的话请点赞，赞多的话我下次再想一个更清新脱俗的偷懒借口……
我是Python语言的忠实粉丝，它是我在数据科学方面学到的第一门编程语言。Python有三个特点：
OVE6D: Object Viewpoint Encoding for Depth-based 6D Object Pose Estimation
文章：LiDARTag: A Real-Time Fiducial Tag System for Point Clouds
与三维激光雷达相比，四维雷达的点云噪声更大、更稀疏，因此提取几何特征（边缘和平面）更具挑战性。作者提出了一套完整的4D雷达SLAM系统，所提出的系统在电脑仿真上实现了2.05%的相对误差 (RE)、0.0052deg/m和2.35m的绝对轨迹误差 (ATE)，并具有实时性能。
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