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如何用Transformer分清12位女排运动员?这个「时空路」框架刷群体行为识别SOTA

群体行为识别(Group Activity Recognition)不同于寻常的关于个体动作的行为识别(Action Recognition),需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系,进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例,算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容,综合判断得到场上在进行左侧击球(left-spike)群体行为。 ‍...被忽略的互补建模顺序 由于群体行为识别的多粒度特性以及明确的粒度含义(个体-群体),GCN、transformer以及CNN的attention模块都经常被用作对群体进行建模的工具。...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本,也为了检验模型的鲁棒性,文章提出有限数据设定(limited data),验证模型在有限标注数据(如50%)下的表现;同时,文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

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如何用Transformer分清12位女排运动员?这个「时空路」框架刷群体行为识别SOTA

群体行为识别(Group Activity Recognition)不同于寻常的关于个体动作的行为识别(Action Recognition),需要通过分析视频中所有参与群体活动的个体之间的关系,进一步结合场景信息...以下面排球比赛视频为例,算法需要分析场上12位运动员的动作、交互以及场景内容,综合判断得到场上在进行左侧击球(left-spike)群体行为。 ‍...被忽略的互补建模顺序 由于群体行为识别的多粒度特性以及明确的粒度含义(个体-群体),GCN、transformer以及CNN的attention模块都经常被用作对群体进行建模的工具。...图4 全监督提供12位运动员的精细标注 为了进一步减少标注成本,也为了检验模型的鲁棒性,文章提出有限数据设定(limited data),验证模型在有限标注数据(如50%)下的表现;同时,文章也在弱监督设定...重点从事深度学习与计算机视觉、模式识别与机器学习等人工智能前沿研究。

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    Unity3D中使用Leap Motion进行手势控制

    大家,又见面了,我是全栈君。 Leap Motion作为一款手势识别设备,相比于Kniect,长处在于准确度。 在我的毕业设计《场景漫游器》的开发中。...主要从三个方面: 1.Leap Motion提供的可视化的手势识别界面 2.SDK文档说明 3.Leap商店中的APP 基本能够的得出: 1.Leap Motion的识别对于水平方向或者以水平方向为基础手势可以较好的识别...2.对于握拳或者垂直的行为识别会出现误差。这样的误差和详细的手势行为有关。 3.不应该过分依赖高准确度,Leap Motion能检測到毫米级别是没错的,可是有时候会把你伸直的手指识别成弯曲的。...m_Direction = dir; } } //先被看到的手 public enum E_HandInAboveView { None, Left, Right } 基本数据定义之后...= Mathf.PI*4f / 18 ;//40度 //伸直状态的角度阈值 static readonly float FingerStrightState_Radian = Mathf.PI/12

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    高精度、低成本、使用舒适的便携式眼压检测仪

    还有一个侵入式的是下面这篇14年的natural,是一个微流控系统,眼压会让内部的光学系统改变,外部探测这个光学组件就可以了,我觉得这个是真的。...检查的方法:病人双眼向下注视,检查者用双手食指尖端,同时交替轻轻触压上睑板上方深部的眼球壁,当一指压迫眼球时,另一指即可感触波动感,两手手指轮流交替压迫和感触,以此估量眼球之软硬程度。...该系统可以基于压力-位移耦合算法来识别柔软度,神经网络系统。...这个是有限元的模拟 该传感器由离子活性层(聚偏二氟乙烯-六氟丙烯)(PVDF-HFP)-1-乙基-3-甲基咪唑鎓(三氟甲基磺酰基)亚胺([EMIM][TFSI]))组成夹在扁平聚对苯二甲酸乙二醇酯(...传感器的详细制造描述于图所示 设计了一个原型机来完成传感器测试 样机 里面用了一个位移精度为0.2毫米的微型线性电机来推动传感器 电路的话就是一个2chl的12Bit ADC 这里的设计就和这个传感器一样了

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    智能学习灯“照出”薛定谔的“三角”

    然而,减落地之后,这个原本“锦上添花”的行为反而成为了部分K12玩家“自救”的武器,战事骤然升级。...(图源:淘宝) 第二类则是K12赛道里的“弄潮儿”,但过去或多或少也曾是智能硬件的重要参与者之一。...在硬件和内容方面,大力教育研发了“KidsInside自主学习系统”,包括中英文指尖点读、线上自习室、摄视频通话、个性化学情报告等功能,培养孩子自主学习的好习惯。...除此之外,这款产品还配备了“桌面学习分析引擎”,借助有道多年沉淀的像素级指尖追踪、版面分析等多项AI技术,可以自动、实时地分析学生在灯下面与学习有关的行为,检测识别出书本上的各类内容。...被减“催熟”的智能学习灯, 能否成功“结果”?

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    应用性能监控哪家质量 产品常见功能有哪些

    大家当然希望能够拥有更加稳定和安全的网络环境,即使发现一些技术上的问题,找到有效的解决方法,那么就需要应用性能监控了,而应用性能监控哪家质量自然也成为关键性疑问了。...哪家质量更好 应用性能监控哪家质量?当一家企业想要选购和配置应用性能监控系统的时候,一般都会考虑这个问题,产品的品质往往决定了日常使用的体验感和满意度。...常见的功能有哪些 应用性能监控哪家质量?相信大家在体验一段时间后就可以得出结论了,很多的企业用户也变聪明了,选择先试用然后再购买。...分别是系统自动识别公司业务,对应用程序进行跟踪,可智能的识别和定位到故障所在,快速做出诊断,让企业可以发现系统性能的瓶颈,从而加快了系统优化的进程。...以上就是关于应用性能监控哪家质量的相关介绍,通过监控产品,可以实现端对端的事务跟踪,能够把复杂数据可视化,所以还是很有必要配备的。

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    年度AI跳槽指南 | CV公司哪家强?人生巅峰怎么上?(真题第二弹)

    (以及,你知道哪家妹纸最多吗?) 表急,量子位这就给大家送上特别策划的“跳槽指南”系列真题第二弹。帮你检查自身CV技能如何,也帮你挑选更爱哪家公司。 下面,答题开始。...2017年COCO比赛中哪家公司力压劲敌,拿了最多冠军?...12 pix2pixHD这个GAN生成的图像清晰度可达: (视频供参考) A.256 C.2K B.512 D.4K 点击空白处查看答案 答案:C.2K 英伟达去年发表的一篇论文里介绍...2011年带头发起的“视觉与学习青年学者研讨会”,VALSE,是CV圈内公认的规格高、口碑的学术活动。 点击空白处查看答案 赵京雷,阅面科技CEO。...论文地址: https://arxiv.org/abs/1608.06993 03 没有摄像头,如何拍出背景虚化的人像?

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    布里斯托大学与比萨大学联合研发拟人化机械手,可模仿人类手势实现自适应抓握!

    机械手Tactile SoftHand-A采用了肌腱设计,允许主动控制特定的关节(远端或近端指间关节),从而调整手的抓握姿势。...触觉指尖的构成 该触觉指尖主要包括三个核心模块:感知模块、接触模块和驱动模块。...驱动模块则通过安装在指尖骨架两侧的轴承和肌腱机构,为指尖的旋转提供必要的扭矩。 接触模块由指尖骨架、透明窗口、窗口盖、软质透明填充材料、标记物和皮肤表面等多个组件组成。...全 3D 打印触觉指尖的构造和设计。(A)侧视图。(B)分解图。(C)触觉指尖的打印和构造。唯一的手工制造是将视觉相机板插入指尖顶部 指尖骨架上集成了齿轮配合区,与第二指骨形成紧密的齿轮副。...然后采用Hessian行列式(DoH)估计方法进行标记检测,以识别图像中的白色标记。最后通过分析局部标记密度来推断接触区域的位置,并计算该区域内的最低密度点以找到接触面积的中心。

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    应用实例 | 通过手势控制系统音量大小实现步骤(附源码)

    效果演示 视频实时识别效果演示: 实现思路与步骤 思路:通过识别大拇指和食指指尖的距离来调整系统音量的大小。...具体步骤: (1)提取手部骨架和关键点:基于Google开源项目Mediapipe实现,具体步骤与介绍请查看下面文章↓↓↓: 更稳定的手势识别方法--基于手部骨架与关键点检测 看完上面文章,你可以实现提取手部骨架和关键点效果如下...(2)计算大拇指与食指指尖距离:如上图所示,即计算关键点4与8之间的距离; (3)左边显示部分实现;FPS计算显示、矩形框显示模拟音量大小变化(矩形高度范围与手指距离范围映射对应)、百分比显示; (4)...,(255,0,255),-1, cv2.LINE_AA) cv2.circle(image,normalized_hand_landmarks[8],12,(255,0,255),-1, cv2....destroyAllWindows() hands.close() cap.release() 结尾语 (1) 代码只是完成对应功能,大家可以根据自己的需要来优化,方法仅供参考; (2) 大拇指与食指指尖的距离计算依赖于手距离摄像头的距离

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    聊聊人脸识别支付

    11、618,血拼之后的网友们纷纷表示要剁手,但是,当下仅剁手已不足以解决问题了,传统的刷卡模式已经转变为了“刷脸模式”…… 本文就来聊聊MasterCard公司新推出的支付技术——生物识别技术。...该技术会应用在一个新的移动APP中:当用户选择商品进入支付系统时,它会要求你拍一张自拍照进行验证,是不是感觉比记住密码还要省事呢。...除此之外,MasterCard还和两个银行合作,目前还不清楚哪家银行的客户能体验到这一技术。 MasterCard移动应用程序的使用方法 用户需要下载MasterCard应用程序才能使用该功能。...它就像是pop-up一样,只要有支付的请求,它就会跳出来询问支付认证的方式,比如,是选择人脸识别还是指纹识别。如果你选择了指纹识别,那你只能用手指去触摸相应的按钮。...除了指纹和面部表情识别技术之外,MasterCard还在研发语音识别技术。

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    敦煌研究院与腾讯开启全新战略合作,用AI带你云游数字新丝路

    通过腾讯云AI及腾讯优图实验室的AI技术,用户只需上传自己的照片,就能一键AI云试戴专属于自己的敦煌诗巾,这也是2018年方首创的“敦煌诗巾”升级版。...尤其疫情期间推出的‘云游敦煌’小程序,让千万用户通过指尖云游敦煌。接下来,我们将走进文物保护的深水区,探索用数字科技协助解决壁画保护及修复等难题,并共同助力流失海外敦煌文物数字化及学术交流。...由于壁画病害种类繁多、形态复杂且缺少自动化标注工具,其识别和分割需要耗费大量专业工作人员的人力成本。...针对这一难题,敦煌研究院将引入腾讯AI病害识别技术,通过深度学习敦煌壁画病害的相关数据,让AI学会为壁画“看病”,从而实现自动化且高效的壁画病害分割与识别。...未来,我们期望与更多的人一起,以“科技+文化”为敦煌文物的保护、文化传承赋予更多可能,让敦煌艺术深入人心,用AI将更多中国传统文化带到人们指尖

    1.1K20

    国际机器人与自动化大会重点推介的20种创新机器人技术

    在设计和制造上,这种外手套体还能根据不同人手的大小做调整,保护使用者不受伤,而且透气性,能嵌入特氟龙管来装置线路。 它有两个马达,一个在拇指,另一个在食指或中指。...研究人员利用装在指尖的类传感器,设计了一种集成控制的机器手臂,将手指、手和手臂结合成一个控制整体,能用抓取目标给指尖定位,迅速控制整个手臂的位置和姿势。...当手的位置和姿势出错,无法只通过指尖运动控制时,可以通过手臂来调整错误,变得更平衡后跟随指尖抓取目标。这种设计可防止抓取失败的情况,比如抓物体时却把目标碰到一边,或者把物体碰翻在地。...研究人员展示的新型触觉胶体表面,由12块排列在一起的胶体单位组成,能统一改变形状和力学性质。...“向日葵”式太阳能电池板——轴机器人平台SoRo-Track ?

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    腾讯教育联合暗物智能发布AILA智能作业灯

    然而,要打造一款的智能教育硬件产品,需要教育产业链条上的各个角色通力合作,比如内容侧的出版社、软硬件厂商、教育科技公司等,大伙充分整合与发挥各自的优势能力,才能为学校、老师、学生、家长提供体系化的软硬件产品与解决方案...李学朝 提供一站式作业服务,AILA智能作业灯融合“AI+教育” AILA智能作业灯聚焦小学生作业场景,内置腾讯作业君APP,为小学生带来一站式作业服务,并融合人工智能与大数据等信息技术,具备智能对话、指尖点读...对孩子来说,基于腾讯自研的OCR课文识别技术,AILA智能作业灯支持中英文指尖点读,点读识别率和发音清晰度业界领先;支持作业拍照上传,完整覆盖A4纸的作业拍照,让孩子不接触手机也能提交作业。...与教育行业有着天然的契合性,在教育中,理解学生的学习个性,教师的教育方法,知识内容的因果逻辑关系,以及多模态的教学方式,都需要认知AI来实现”,并向与会者展示了暗物智能旗下AILA爱拉智能系列产品,以及涵盖学前教育、K12...早在去年10月,腾讯教育就与惠普、英特尔合作推出面向K12人群的“惠普智能教育本”,满足学生听课、作业、自主学习、口语评测等全方位需求;同时,腾讯教育和生态伙伴联合发布的“Magicpie智能电子纸”,

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    拧灯泡,煲鸡汤,抓豆腐!韩国这款“工业实用型软体抓手”厉害了!

    研究表明,当指尖的形状和抓取物贴合度非常的时候,形闭合抓取的稳定性要远高于力闭合。SAC抓手就是一款通用型(universal),借助软体机器人技术,能提供形闭合抓取的抓手。 图7....力闭合抓取和形闭合抓取比较 SAC抓手基于传统的平行抓手改造而成,加装了两个软指尖结构。软指尖结构由内部的软支撑层,和外部的两层定形变刚度支撑层构成。...图11.SAC抓手倒杯咖啡 图12.稳稳地递一杯咖啡给您 SAC抓手可以抓取柠檬,并且挤压出柠檬汁,调配一杯柠檬鸡尾酒!这个展示真的赞!...首先先用外力将目标物推向指尖,然后在软状态下物体和指尖实现最大限度的贴合,然后抽取真空,实现最终的抓取。...即提供4N或者8N的正压力,抓取力可以达到12N或者20N。这样的话,只要施加很小的压力,就可以抓住很重的物体。

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    对标英伟达,依图发布AI芯片“求索”

    朱珑介绍,questcore™ 基于拥有自主知识产权的 ManyCore™ 架构,针对其算法做了专门优化,适用于人脸识别、视频结构化分析、行人再识别等多种图像和视频实时智能分析任务。...在进行视频解析时,1 台依图原子服务器(搭载 4 核 questcore™芯片,除此之外无需其他配置),与 8 卡英伟达 T4 服务器(含核英特尔 x86 CPU)对比,单路视频解析功耗仅为后者的 20%...,与 8 卡英伟达 P4 服务器(同样含核英特尔 x86 CPU)相比,功耗约为后者的 10%。...他就此提出三点: 没有典型场景应用没有意义 没有超越 NVIDIA 的芯片没有意义 没有世界级的算法没有意义 在底层技术上,依图科技已经在机器视觉、语音识别、语义理解三大领域建立了优势。...而随着机器智能开始大规模普及,从云到指尖人工智能让计算产业走到历史节点,对依图来说,“造芯”的时机到了。

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    MediaPipe实现手指关键点检测及追踪,人脸识别及追踪

    waitKey(1) 结果见图示: 2.mediapipe实现手掌拖拽屏幕中的方块(转载于恩培大佬) 效果如示: 源码如下: """ 功能:手势虚拟拖拽 1、使用OpenCV读取摄像头视频流; 2、识别手掌关键点像素坐标...; 3、根据食指和中指指尖的坐标,利用勾股定理计算距离,当距离较小且都落在矩形内,则触发拖拽(矩形变色); 4、矩形跟着手指动; 5、两指放开,则矩形停止移动 """ # 导入OpenCV import...self.active_index] = new_x - self.L1 self.rect_left_y_list[self.active_index] = new_y - self.L2 # 识别控制类...middle_finger_tip = landmark_list[12] middle_finger_tip_x...control.recognize() 3.mediapipe实现手势控制音量大小(转载于恩培大佬) 效果如示: 源码如下: """ 功能:手势操作电脑音量 1、使用OpenCV读取摄像头视频流; 2、识别手掌关键点像素坐标

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    ISUX「八月」行业设计趋势速递

    推出网页版及首款AR游戏(11)Whatsapp在线状态支持设置可见范围及语音状态(12)WhatsApp 发布 Windows 桌面版应用程序(13)Meta 聊天机器人 BlenderBot 3 登场...三、Apple 申请 VR 指尖追踪设备专利  Apple 正在申请一项新专利,此种手套可用于手势控制,在某些场景还能提供触觉反馈。...指环可以戴在指尖,由指甲固定住,以便判断是一根手指还是多根手指进行互动,而信息将反馈到手背上的控制单元,従而连接到计算机。 ...五、YouTube支持视频指缩放  近 YouTube 推出了【指缩放影片】的功能,能夠直接放大来观看影片细节,并开放给会员抢先试用。 ...在派对房里,用户不仅可以和好友语音聊天、互动,当开启AI人脸识别功能后,AI会识别用户的眨眼、说话等状态,虚拟化身的表情也会与玩家的表情同步。

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    跌了2个京东,又跌了2个小米,苹果手机终于卖不动了

    库克觉得中国果粉会一如既往为产品买单,为创新买单,但谁又会轻轻松松闭眼买一个一年一换的万元产品呢?...他们说,最大的客户之一要求该公司在截止12月的第二财季“大幅减少出货量”。 于是业绩预测称可能会减少7000万美元。...尽管Lumentum并未指出这个客户是哪家公司,但在其2018财年年报中将苹果列为最大的客户,30%的总收入来自于苹果。 现在,一荣俱荣,一损俱损。 ?...英国《每日邮报》报道称,一些用户升级iOS12之后,iPhone出现了新的Bug,续航时间明显变短。...比如国产手机厂商的大爆炸分词技术,以及各种各样的图像识别、实时翻译技术等等,iPhone都没跟上。 最最最能体现“不懂中国心”的,还要属闹钟设置。 ?

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    机器人与触觉传感技术的碰撞,一文初探人类与机器人的触觉传感

    不过,人类的触觉感知更适合于感知物体的物质属性,而不是感知物体的形状,特别是在当物体较大、超过了手指接触区域大小(7-12 mm)的情况下。...目前针对触觉感知的研究主要包括物体识别、形状识别、姿态识别、感知融合等。 [物体识别] 物体表面的材料特性是机器人与周围环境进行有效交互所需要的最重要的信息之一。...一个 UR-5 机器人,同时手臂配备了 Robotiq 指 85 夹持器和 FT-300 力 / 扭矩感应手腕。每个夹持手指都有一个 7×4 的触觉传感器阵列和一个有图案的定向粘合剂皮肤。...图 12. 真实世界中 3 个物体的姿态跟踪实验 图 12 给出真实世界中的实验结果。...由图 12 可以看出,没有优化器能够有效跟踪玩具香蕉的真实数据,由于物体(香蕉)的长力臂和低摩擦系数,使得其滑动行为难以精确建模。

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