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行人被遮挡问题怎么破?百度提出PGFA新方法,发布Occluded-DukeMTMC大型数据集 | ICCV 2019

在新数据集中,所有查询图像都被各种各样遮挡物(例如树木,汽车,其他人)遮挡,而图库图像同时包含整体图像和被遮挡图像。...(2)在匹配阶段,作者将全局特征显式划分为多个部分,并且仅考虑待检索图像图库图像之间共同可见区域。...受这两种策略驱动,作者提出以姿势关键点为引导信息,在图库和待检索图像之间比对提取特征,并将其命名为“ Pose Guided Feature Alignment(PGFA)”方法。...上图是作者提出姿势引导特征对齐(PGFA)方法,该方法包括两个阶段,一个是表征构造阶段,另一个是匹配阶段。...匹配阶段如下图所示,待查询图像图库图像之间最终距离由两部分组成,一个是共享可见区域中局部特征距离,另一个是姿态引导全局特征距离。 ?

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201910个最佳WordPress画廊插件

关于WordPress画廊插件 视觉库插件可让您最好地在WordPress网站上呈现图像或视频。 WordPress占网络上所有网站35%。 它具有标准图库功能,这是其核心功能一部分。...但是,由于其高度灵活性和可定制性,您只需单击几下即可安装WordPress画廊插件,从而可以扩展WordPress画廊功能。 什么是图库插件?...团结画廊 Unite Gallery使您为WordPress网站轻松创建漂亮图像和视频画廊变得轻松。 它非常易于使用 ,而且您所有的画廊都具有充分响应能力和移动友好性 。...它配备了100%响应式触摸滑块 。 它具有允许开发人员添加新外观和动画过滤器。 由于使用了自定义轻量级jQuery脚本,它可以快速加载 。 它具有自定义缓存系统以提高性能 。...它具有许多功能,包括: 过滤以代表部门,工作类型,产品类别等 功能强大,响应Swift内置灯箱,带有图像,Google Maps,YouTube,Vimeo和文本支持 可自定义-间距,边框

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17个最佳WordPress画廊插件

具有完全响应能力,具有字幕支持和AdSense兼容性,是专用WordPress视频库可靠选择。...这个WordPress图像库插件针对大型画廊进行了响应和优化,并且具有延迟加载和画廊缓存功能,可确保为移动和桌面用户提供最佳观看体验。...垂直流将您图像分布在等宽列中,而不会对其进行裁剪;水平流在同一图库中很好地显示纵向和横向图像,而经典网格是正方形图像和徽标的可靠选择。...画廊外观是高度可定制,并且内置灯箱具有图像,Google Maps,YouTube,Vimeo和文本支持。...UberGrid完全具有响应能力,并支持视网膜,并在受支持浏览器中具有快速CSS3动画和效果,无需编码即可使用所有功能。

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局部人脸识别的动态特征匹配(文末附文章及源码地址)

今天就介绍了一种局部人脸识别方法:动态特征匹配(DynamicFeatureMatch,DFM),它可以处理任意尺寸局部人脸,而无需额外预处理,具有较高精度和计算效率。...上图展示出了DFM结构。 全卷积网络(FCNs)适用于任意大小输入图像,同时生成具有相应大小输入图像空间特征映射。首先,应用FCN技术提取给定图库和探测面的空间特征图。...其次,在SWM激励下,建立了一个与探针特征映射相同大小滑动窗口,将图库特征映射分解为几个特征级图库子特征映射(探针特征映射维数与每个图库子特征映射维数相等)。...探针大小等于或小于图库中面部图像大小。“计算机视觉协会”知识星球详细介绍了所提出动态特征构造方法。 ?...Multi-Scale Representation 实现不同探针尺度不变性是识别任意一幅人体图像一个具有挑战性问题。对于整体人脸识别,可以直接调整人脸图像大小,使其具有预定尺度。

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盘点AI图像合成10年史,那些值得被记住论文和名字

GAN 生成图像第一次变得与自然图像无法区分,至少对于像Flickr-Faces-HQ (FFHQ)这样高度优化数据集来说是这样。...2022 年 4 月 论文《具有 CLIP 潜能分层文本条件图像生成》发表。 该论文介绍了DALL-E 2。...它建立在仅几周前发布 GLIDE论文(《 GLIDE:使用文本引导扩散模型实现逼真图像生成和编辑》基础上。...基于 Transformer 生成模型与后来 GAN 架构(如 StyleGAN 2)真实感相匹配,但允许创建广泛各种主题和图案 2022 年 5-6 月 5月,论文《具有深度语言理解真实感文本到图像扩散模型...2022 年 10 月 最大图库公司之一Shutterstock宣布与 OpenAI 合作提供/许可生成图像,可以预计,图库市场将受到Stable Diffusion等生成模型严重影响。

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Material Design — App bars: topApp bars: top

原则 ·始终保持 Top app bar 出现在 app 中每个屏幕顶部,并且可以在滚动时消失。 ·引导 Top app bars 提供了一种可靠方式来引导用户浏览 app。...Top app bar 可能会在电脑上浓缩以适应更密集布局。 ? Prominent dense 电脑上 prominent top app bars on 可以具有密集状态以适应更密集布局。...Bars 中图像 Bars 可以包含图像。 由于 Prominent top app bars 提供了更多空间,因此推荐在其上使用图像。...Top app bars 可以与内容位于同一高度。 在滚动时,它们会增加海拔并让内容在它们后面滚动 ?...例如,在用户从图库中选择照片时,Top app bar 转换为与选择照片相关动作 contextual app bar。

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.Net 基于GDI+图件绘制平台设计与实现(一)

主要任务是负责系统与绘图程序之间信息交换,处理所有Windows程序图形和图像输出。...在我们图形系统应用程序中,调用.net绘制组件绘制图形图像时,会执行类似上图中展示调用过程。...绘图平台绘图库架构 一、图元 图形文件最小组成和编辑单位,包括对GDI+平台直接提供直线、矩形、折线、多边形、椭圆、文本、图像等基本几何形状装饰而来基本图元,以及由各个基本图元组合而成组合图元...图元中还有如画笔,画刷,高度,宽度等各种绘图属性设置,还提供图形缩放、图形移动等方法,还提供HitTest方法,让用户在图元对象内部HitTest。 ?...还可以提供对图元上UI事件控制与响应

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CVPR2023 | 通过示例绘制:基于示例图像编辑与扩散模型

在形式上,将源图像表示为 x_s \in R^{H \times W \times3} ,其中H和W分别表示宽度和高度。...首先,它具有生成高质量野外图像强大能力,这得益于其潜在空间中任何向量都会生成一个合理图像特性。...参考图像增强 第一个不匹配之处在于在训练过程中,参考图像 x_r 是从源图像 x_s 中派生出来,这在测试场景中几乎不会发生。...其内在原因是示例图像外观在大多数情况下无法直接与源图像匹配。生成模型应该自动转换形状、大小或姿态以适应源图像。在图2最后一列中,作者方法实现了逼真的照片效果,并且与参考图像相似。...4)为了进一步避免陷入平凡解决方案,在训练过程中高度压缩图像信息,增加了重建输入图像难度,作者将其称为内容瓶颈。5)最后,使用无分类器引导进一步提高性能。 表2和图3展示了结果。

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Material Design — 网格列表(Grid lists)

Lists:针对阅读理解进行了优化,特别是在比较一组包含多种数据类型数据时。 Cards:用于格式不一致内容,例如带有可变长度标题照片或具有异质内容数据集,例如照片,视频和书籍混合集合。...---- 内容 Tiles中内容 Tiles中内容由主要内容和辅助内容组成。 主要内容是主要区分元素,通常是图像。 次要内容可以是操作或文本。 为缺少主要内容图像tiles提供默认图像。 ?...不鼓励横向滚动grid lists,因为滚动会干扰典型阅读模式,影响理解。 一个明显例外是水平滚动单行图像grid list,例如图库,它与典型阅读模式相符合。...响应式设计 全屏grid lists应该使用Ratio Keylines导出具有最小和最大宽度流体图像比率。他们应该保留固定高度,margins和padding。...居中grid lists具有最小宽度fluid margins。它们保持固定图像宽度,高度和padding。 margin是指从自身边框到另一个容器边框之间距离,就是容器外距离。

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都2021年了,你不会还没掌握响应式网页设计吧?

如何掌握响应式网页设计 知道响应式设计与自适应设计 反应灵敏 适应性强 使用相对单位 将设计划分为断点 引导响应断点 了解最大值和最小值 使用嵌套对象 移动端或PC端优先 理解Web VS System...字体 Bitmap vs vector 图像 你是否仍然在努力使网站具有响应能力。...我知道初学者可以在网上冲浪(我之前已经这样做过),以使网站具有响应性,但是他们这样得到只是对小概念解释。 在本文这篇文章中,我将谈谈有关如何掌握响应式网页设计所有知识。...引导响应断点 小型设备= @media (min-width:576px) {...} 中型设备= @media (min-width:768px) {...}...用户界面丰富 专注于复杂和增强视觉效果 具有生产力工具或与业务相关服务网站 高度精致用户体验 什么时候“移动端优先”合适 简单而简约网站 用户体验针对移动设备进行了优化 娱乐,新闻或其他移动类别之类网站

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Query Generation Module-NTU用多样性query生成,涨点基于文本实例分割(已开源)

另一个挑战是由于图像多样性以及语言不受限制表达,造成了数据高度随机性。...作者使用视觉引导从语言特征中生成一组查询向量,并使用这些向量来“查询”给定图像,并从响应中生成分割mask,如上图所示。...如果在Decoder中使用固定查询,必须有一个假设,即输入图像对象是在一些统计规则下分布 ,这与RES随机性不匹配。...该模块旨在输出个查询向量,每个查询向量都是在视觉信息引导具有不同注意权值语言特征(也就是视觉特征作为query, 语言 作为key、value )。...因此,作者提出了一个查询平衡模块来自适应地分配每个查询向量一个置信度量,该置信度反映了它与预测和图像上下文匹配程度。结构如上图所示。

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3D线段SFM建图

尽管具有明显优势,但当前基于线段重建方法远远落后于基于点方法。在本文中,我们旨在通过引入LIMAP(3D线地图库)来填补这一差距,该库能够从多视角图像中鲁棒高效地创建3D线地图。...该框架具有灵活性,研究人员可以轻松更改组件(例如检测器、匹配器、消失点估计器等)或集成其他传感器数据(例如深度图或其他3D信息)。...方案概述,给定一组具有姿态图像和可选3D点,将附近点与线关联起来,匹配线段,使用4种不同策略进行三角测量,对3D线段提出建议进行评分,构建线段轨迹,在获得最终重建之前对所有特征进行联合优化。...这可以通过将已知三维点作为三角测量方程附加约束,或将其用作线段匹配和三角测量参考来实现。点引导线三角测量可以帮助克服线三角测量中固有的模糊性和退化性,并提高重建线段整体质量。...交叉点结构和线线关系,例如平行和垂直关系,如图6所示 图7显示我们方法生成了具有清晰结构可靠线段图 评分和轨迹构建,首先研究了像L3D++一样使用穷举线匹配效果,为了进行直接比较,我们只使用线三角测量方案

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钻芒博主首个汉化主题-Gliu – 创意WordPress博客主题

说说改动高度汉化,符合国人使用逻辑新增国内QQ微信微博等社交媒体图标,并保留了之前Twitter和facebook等国外社交提前预告第二个汉化主题-ContentBerg即将发布。简约强大。...卓越经验我们仔细研究了Gliu惊人体验,以增加“WOW”效果。完成设计一切都是这种影响一部分。有创意!Gliu具有创意博客主题必须具备所有新功能和吸引人功能。...要选择其中一个,请在添加/编辑帖子时选中或取消选中右侧框。可用样式是:经典(特色图片)英雄与灯光标题黑暗标题英雄没有特色图片画廊帖子将您图库添加到帖子中,然后选择“图库”帖子格式。...所以你将有更多时间来享受这个主题!一般特征100%响应儿童主题包括在内无需知道任何编码。您可以将所有Google字体与主题一起使用。...控制/更改您在滑块中看到闪光计数。Off-Canvas边栏您可以更改特色图像尺寸。“英雄特色图像”选项可用于深色或浅色标题。上传您自己徽标并更改其大小。您可以显示/隐藏大部分元素。

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CVPR2021|用于立体匹配可学习双边网格

相关工作 基于深度学习立体匹配网络研究已经持续了很多年。MC-CNN [1]首次使用卷积神经网络(CNN)来计算两个图像块之间匹配代价,但后续步骤(如代价聚合、视差后处理等)仍然使用传统方法。...其中, 分别表示图像宽度,图像高度,视差范围和特征通道数。我们使用一个3*3*33D卷积完成向双边网格转换,其中维度为 , 为引导特征通道数。...为了得到维度为 三维高分辨率代价空间(其中 和 分别是图像宽度和高度, 是给定最大视差值),我用双边网络中slicing操作进行上采样。...其中为低分辨率代价空间相对于高分辨率代价空间宽度或者高度比例, , 是生成引导图特征,范围为[0,255]。不同于双边网格[9]原文,我们双边网格是从低分辨率代价空间中学习得到。...此外,我们还用一个更大型IRS数据集对网络进行了训练,其结果表明,具有真实感合成数据集对于提升网络泛化性能具有显著作用。

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目前最全,可视化数据工具大集合

数据可视化技术基本思想是将数据库中每一个数据项作为单个图元元素表示,大量数据集构成数据图像, 同时将数据各个属性值以多维数据形式表示,可以从不同维度观察数据,从而对数据进行更深入观察和分析。...图表库 C3 – 以 d3 为基础构建可重用图表库 Chart.js – 带有 canvas 标签图表 Chartist.js – 具有强大浏览器兼容能力响应式图表 Dimple – 适用于业务分析面向对象...API Dygraphs – 适用于大型数据集交互式线性图表库 Echarts – 针对大型数据集高度定制化交互式图表 Epoch – 可以完美创建即时图表 Highcharts – 基于SVG...许可瓷砖覆盖式为基础展示和交互地图库 d3 参见 Awesome D3 dc.js dc.js 是一个多维图表构建工具,其能够与 crossfilter 完美地配合工作 angular-dc – dc.js...科学可视化库 matplotlib – 2D 绘图库 pygal – 一个动态 SVG 图表库 PyQtGraph – 交互式和实时 2D/3D/图像 绘制以及科学/工程工具 seaborn – 一个能够制作极具吸引力和展现翔实统计信息数据图表库

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都2021年了,你不会还没掌握响应式网页设计吧?

如何掌握响应式网页设计 你是否仍然在努力使网站具有响应能力。我知道初学者可以在网上冲浪(我之前已经这样做过),以使网站具有响应性,但是他们这样得到只是对小概念解释。...在本文这篇文章中,我将谈谈有关如何掌握响应式网页设计所有知识。 知道响应式设计与自适应设计 反应灵敏 网站外观动态变化。 取决于设备屏幕尺寸和方向。...引导响应断点 小型设备= @media (min-width:576px) {...} 中型设备= @media (min-width:768px) {...}...用户界面丰富 专注于复杂和增强视觉效果 具有生产力工具或与业务相关服务网站 高度精致用户体验 什么时候“移动端优先”合适 简单而简约网站 用户体验针对移动设备进行了优化 娱乐,新闻或其他移动类别之类网站...矢量图像:比Bitmap图像更具可扩展性,能够增加图形大小而不会产生像素化和更好质量。

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A Unified Multi-scale Deep Convolutional Neural Network

这是通过引入一个反卷积层来实现,它可以提高特征图分辨率(见图4),使小目标产生更大响应区域。这可以减少内存和计算成本。...由于检测器基本上是一个学习模板与图像区域之间点积,因此模板必须与识别目标的空间支持匹配。实现这一目标主要有两种策略。首先,学习单个分类器,对图像进行多次缩放,使分类器能够匹配所有可能对象大小。...需要注意是,输入上采样并不能丰富图像细节。相反,它是必要,因为较高卷积层对小目标的响应非常微弱。...各个检测层作用:表2显示了各个检测层检测精度作为目标高度(以像素为单位)函数。正如预期那样,每一层对于匹配其规模对象都具有最高精度。...虽然跨尺度个体召回率较低,但是所有检测器组合可以实现对所有目标尺度高召回率。?输入大小影响:从图5可以看出,对于汽车和行人输入图像大小,该建议网络具有较强鲁棒性。

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统一图像和文字生成MiniGPT-5来了:Token变Voken,模型不仅能续写,还会自动配图了

这对于生成具有连贯文本描述图像具有重要意义。 大模型正在实现语言和视觉跨越,有望无缝地理解和生成文本和图像内容。...然而,同时生成具有连贯文本叙述图像仍然是一个有待发展领域。...MiniGPT-5 与 CLIP 约束等模型相匹配,巧妙地将扩散模型与 MiniGPT-4 融合在一起,在不依赖特定领域注释情况下实现了较好的多模态结果。...由于生成式符号特征直接由图像引导,因此该方法不需要全面的图像描述,从而实现了无描述学习。...虽然生成图像质量相似,但与基准模型相比,MiniGPT-5 在 MM 相关性方面更胜一筹,表明其可以更好地学习如何适当定位图像生成,并生成高度一致多模态响应。 效果如何呢?

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当页面加载完运行jsv_yixinla(转)

这意味着页面上全部元素对js而言都是可以操作,也就是说页面上所有元素加载完毕才会执行。这种情况对编写功能性代码非常有利,因为无需考虑加载次序。...举一个例子: 假设有一个表现图库页面,这种页面中可能会包含许多大型图像,我们可以通过jQuery隐藏、显示或以其他方式操作这些图像。...如果我们通过onload页面设置界面,那么用户在能够使用这个页面之前,必须要等到每一幅图像都下载完成。...更糟糕是,如果行为稍微添加给哪些具有默认行为元素(比如链接),那么用户交互可能会导致意想不到结果。...使用$(document).ready(){ }一般来说都要优于试用onload事件处理程序,但必须要明确一点是,因为支持文件可能还没有家在完成,所以类似图像高度和宽度这样属性此时不一定有效。

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基于OpenCV实战:车牌检测

拥有思维导图或流程将引导我们朝着探索和寻找实现目标的正确道路方向发展。如果要给我一张图片,我们如何找到车牌并提取文字? 一般思维步骤: 识别输入数据是图像。...扫描图像以查看由边缘定义所有不同形状。 假设车牌是矩形,则在与之前步骤不同所有形状中,找到与矩形最匹配形状。 一旦找到矩形,该形状内信息即为车牌号。 ? 1、识别输入数据是图像。...另外,我们想使用Imutils将图像大小标准化为512像素(我们选择512像素,因为它是图像大小与图像细节之间中间点,Imutils库将自动调整其高度匹配其原始比例)。 ?...3.假定车牌是矩形,从与前面步骤不同所有形状中找出与矩形最匹配形状 当给人一张带有牌照图像时,我们眼睛就能从其他所有形状中找出牌照,因为我们先验知识告诉我们这是一个矩形形状,具有四个相连角...然后,为了可视化它们,我们应用了drawContours函数将轮廓绘制到原始图像上。 ? ? 如图6所示,它具有许多轮廓,其中大多数轮廓形状不正确或没有被认为是矩形区域。

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