为了收集数据，我们编写了一个流处理器，它使用VLC（多媒体播放器）从任何在线资源流播放视频，并从中捕获帧。流处理器在视频中捕获帧，而不需要等待视频加载。...如果当前播放的视频是2秒，那么流处理器将从4或5秒的标记中捕获帧。作为额外的奖励，你可以在ASCII观看视频，这是观看视频的最酷的方式。...在ASCII上圣诞老人冲浪的视频 下面是我们收集的不同类型的圣诞老人照片的一小部分。所有这些图片都是从YouTube上收集的。正如你所看到的，有不同类型的动画版和真人版圣诞老人。 ?...图像标记的一个常见选择是使用工具贴标签，但是我们使用了“辛普森一家的角色识别和检测(第2部分)”这篇文章中出现的自定义脚本。...我们希望你现在能够为你自己的数据集训练对象检测器。
此外，我们使用两个不同的在线人脸交换应用程序来创建一个由2010年篡改图像组成的新数据集，每个图像包含一个篡改的脸部。 我们在新收集的数据集上评估拟议的双流网络。 实验结果证明了我们方法的有效性。...，而且需要单调乏味的对象边界框注释，因此无法扩展到真实世界的动态应用程序。...另外，目标域中要检测的类是源域中的所有类或其子集。从源域上预先训练好的完全监督对象检测器开始，我们通过在两种人工和自动生成的样本上微调检测器来提出两步渐进域自适应技术。...我们证明，我们的任务驱动SR能够持续显着提高低分辨率图像上物体检测器对各种条件和缩放因子的准确性。...我们评估了我们在从多个可穿戴相机捕获的具有挑战性的数据集上评估我们的方法，并且表明我们提出的方法在人物分割和识别方面的表现明显优于现有技术。
即使使用优化的、预先训练的模型，也需要一定数量的迁移学习。这是因为某些应用程序需要学习图像的细节。例子包括当图像被捕获时光线设置的差异或视角的变化。...希望加速其深度学习应用程序开发的开发人员可以使用ResNet-10、ResNet-18、ResNet-50、GoogLeNet、VGG-16和VGG-19等预先训练的深度学习模型作为基础，以适应其自定义数据集...用于智能视频分析（IVA）的迁徙学习工具包 从事任何IVA应用程序（如停车管理、关键基础设施保护、零售分析、后勤管理和访问控制）的开发人员都可以从使用带有NVIDIA DeepStream SDK 3.0...9个图像分类和检测模型预先打包在迁徙学习工具包中，其中包括在公共可用数据集上经过训练的网络。对象检测模型采用NVIDIA开发的检测技术。...修剪已经证明可以提高IVA应用程序中视频帧的吞吐量。一项研究发现ResNet-50四类检测器以每秒30帧的速度运行，是未修剪和未优化GPU模型吞吐量的3倍。
IP摄像头是利用捕获的数据、分析视频和检测任何重大事件的机会。...所有这些都意味着，尝试提高小元素低检出率的新解决方案是必要的。在不同的新兴研究路线中，这项工作侧重于小物体的探测。特别是，我们的建议旨在从视频监控摄像头捕获的图像中检测车辆。...，因为它们提供多种服务，包括预先构建的模型和算法，否则如果从头构建，会占用大量资源。...虽然大多数以前的工作仅仅关注于少样本类别的性能，但我们声称检测所有类是至关重要的，因为测试样本可能包含现实应用程序中的任何实例，这需要少样本检测器学习新概念而不忘记。...虽然许多自定义解决方案是由电话供应商开发的，但迄今为止没有一个设计的模型是公开可用的。
图6：YOLO应用于车祸视频对象检测 在视频/ GIF中，你不仅可以看到被检测到的车辆，还可以检测到人员以及交通信号灯！ YOLO目标检测器在该视频中表现相当不错。...值得注意的是，在本教程中，YOLO比SSD运行速度慢，大约慢一个数量级。因此，如果你正在使用预先训练的深度学习对象检测器供OpenCV使用，可能需要考虑使用SSD算法而不是YOLO算法。...书中讲述了如何创建对象检测图像数据集、训练对象检测器并进行预测。 在本教程中，使用的YOLO模型是在COCO数据集上预先训练的.。...然后，我们简要讨论了YOLO架构，并用Python实现： 将YOLO对象检测应用于单个图像； 将YOLO对象检测应用于视频流； 在配备的3GHz Intel Xeon W处理器的机器上，YOLO的单次前向传输耗时约...如果你有兴趣在自己的自定义数据集上训练深度学习对象检测器，请务必参阅写的“使用Python进行计算机视觉深度学习”，其中提供了有关如何成功训练自己的检测器的详细指南。或者参看本人之前的博客。
对于计算机而言，“检测对象”意味着处理输入图像（或视频中的单个帧）并使用有关图像上的对象及其位置的信息进行响应。在计算机视觉方面，我们将这两个任务称为分类和定位。...今天，我们将探索一种称为 YOLO 的最先进算法，它可以在实时速度下实现高精度。特别是，我们将学习如何在 TensorFlow / Keras 中的自定义数据集上训练此算法。...YOLO 应用示例 在我们进入本文的实践部分，实现我们自定义的基于 YOLO 的对象检测器之前，我想向您展示几个很酷的 YOLOv4 实现，然后我们将进行我们的实现。...接下来，我将向您展示如何开箱即用地使用 YOLO，以及如何训练您自己的自定义对象检测器。...那里有 80 种对象类型。 如何训练您的自定义 YOLO 对象检测模型 任务说明 要设计对象检测模型，您需要知道要检测的对象类型。这应该是您要为其创建检测器的有限数量的对象类型。
我们的例子中包括 SSD 检测器和 MobileNet 基础网络模型。GitHub 用户 chuanqi305 在 COCO 数据集上训练了这个模型。...同一个类中标签的颜色和矩形框相同，相同类别中的目标将使用相同的颜色（也就是，视频中的“船”，都将使用相同颜色标签和边框） 最后，仍然在 while 循环中，我们将在屏幕上展示我们努力工作的结果： 在第...虽然我们的深度学习目标检测器从技术上仍然检测“人”的类别，但我们后期处理代码能够将这个类别过滤掉。 在运行深度学习目标检测模型时你遇到了错误？ 排除错误的第一步是检查你是否连接了摄像头。...这里是带评论的完整版视频： ▌我如何在深度学习目标检测模型中添加和移除类？...对于大多数深度学习目标检测项目，你将从预先已在目标检测任务（如 COCO ）中训练完成的深度学习目标检测模型开始，然后，通过对模型进行微调获取你自己的检测模型。
一、引言 近年来，弱监督视频异常检测（WSVAD，VAD）因其广阔的应用前景而受到越来越多的关注，在WSVAD任务中，期望异常检测器在仅提供视频级注释的情况下生成的精细化帧级异常置信度。...鉴于CLIP的突破性的潜力，在CLIP之上构建任务专用模型正成为新兴的研究课题，并应用于广泛的视觉任务，这些模型取得了前所未有的性能。...首先，如何进行时序关系建模，捕获上下文的依赖关系； 其次，如何利用视觉信息和文本信息联系； 第三，如何在弱监督下优化基于CLIP的模型。...LGT适配器用于从不同的角度捕获时间依赖关系；设计了两种提示机制来有效地使冻结的预训练模型适应WSVAD任务；MIL对齐实现了在弱监督下对视觉文本对齐范式的优化，从而尽可能地保留预先训练好的知识。...具体来说，我们考虑对齐映射矩阵M（如模型结构图中A-branch所示），因为它表达了帧级视频特征和所有类嵌入之间的相似性。
由于其潜在的工业应用，人们在开发异常探测器方面付出了巨大的努力。...这种低效训练要求的问题已经通过设计一种基于 CLIP 的异常检测器得到解决，该检测器以滑动窗口的方式将提示引导分类应用于图像的每个部分。然而，该方法仍然面临着与已知对象类别进行仔细提示集成的麻烦。...为了引导编码器捕获用于跟踪的不变特征，我们附加了一个轻量级相关屏蔽解码器，该解码器根据相应的屏蔽标记重建原始模板和搜索图像。相关屏蔽解码器用作紧凑变换跟踪器的插件，并在推理中被跳过。...abs/2308.11062 项目代码：https://github.com/google-research/scenic 摘要： 虽然大规模图像文本预训练模型（例如 CLIP）已用于修剪视频上的多个视频级任务...我们为此设计了一种名为 UnLoc 的新方法，它使用预先训练的图像和文本塔，并将标记提供给视频文本融合模型。
things和stuff类别的视觉对象。...通过这种方式，本文的方法实现了细粒度的视频文本的匹配，从而得到更准确的检索结果，并在多个不同的基准模型以及多个公开数据集上应用了该方法，均获得了稳定的性能提升，证明了本文方法的有效性和泛化性能。...通过本文提出的方法，可以根据自定义的文本（如商品名称）检测图片中的物体，对种草图片进行理解和归类。...本文提出了基于网络知识的属性构建方法和属性-类别关系挖掘方法，如下图11所示： 图11 根据视频类别名称在网络中搜集相关的图像，并应用预先训练的物体识别模型对收集的图像进行识别，提取频繁出现的物体作为该视频类别相关的属性...，然而如何在Vision Transformer上实现无损后量化在学界依然是一个没有解决的问题。
这里，我们可以使用OpenCV的Haar人脸检测器或者lbp人脸检测器来检测人脸。 2. 创建Facemark对象 创建Facemark类的对象。...加载landmark检测器 加载关键点检测器（lbfmodel.yaml）。此人脸检测器是在几千幅带有关键点标签的人脸图像上训练得到的。...捕获视频帧并处理。...我们既可以打开一个本地视频(.mp4)，也可以打开网络摄像机（如果电脑有的话）来进行人脸关键点检测。 5. 检测人脸 我们对视频的每一帧运行人脸检测器。...("lbfmodel.yaml"); 33 34 // 设置网络摄像头用来捕获视频 35 VideoCapture cam(0); 36 37 // 存储视频帧和灰度图的变量 38
通过逐步训练的应用，我们引入了第一个利用纯卷积结构编码器的实时端到端对象检测模型，DETR with YOLO（DEYO）。...在不依赖任何补充训练数据的情况下，DEYO在速度和准确性方面都超过了所有现有的实时对象检测器。...使用逐步训练，我们开发了第一个使用纯卷积结构作为编码器的实时端到端对象检测器DEYO，它在速度和准确性方面都超过了当前最先进的实时检测器，并且不需要后处理，因此其推理速度无滞后且稳定。...然而，这种差距可以归因于RT-DETR 并入了更有效的骨架。此外，我们认为COCO数据集上的性能并不能完全概括检测器的优点和缺点。...考虑到DEYO不需要额外的训练数据，它可以利用更强大的数据增强策略，并降低训练成本。因此，DEYO在应用于自定义数据集时具有独特的优势。
你可以构建应用程序，从简单的视频流和回放到复杂的图形来处理AI。...开源插件改编后可以用于自己的应用,包括： H.264和H.265视频解码 流聚合和批处理 基于tensorrt的推理，用于检测、分类和分割 对象跟踪参考实现 JPEG解码 用于突出显示对象和文本覆盖的屏幕显示...，建立在test1之上，显示额外的属性，如跟踪和二级分类属性。...其他Github上的APP例子： 360度智能停车App 演示了一个或者多个360度视角的视频流的矫正功能。从一个CSV文件中读取摄像机矫正参数，然后将矫正后的过道和区域画面，呈现在屏幕上。...如何在调试模式下运行DeepStream示例应用程序?
在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。...基于区域的检测器 单点检测器 在基于区域的方法中，第一个目标是找到所有有对象的区域，然后将这些区域传递给分类器，分类器为我们提供所需对象的位置。所以，这是个过程分为 2 步。...所以现在，当你在一个样本图像上运行这个检测器时，你将得到检测到的文本字段的边界框，从中你可以很容易地裁剪该区域。 ?...虚拟 PAN 卡上的文本检测 文本识别 现在我们已经实现了用于文本检测的自定义文本检测器，接下来我们将继续进行文本识别。你可以构建自己的文本识别器，也可以使用开源的文本识别器。...我鼓励你在不同的图像集上尝试这种方法，并为你的应用程序使用不同的检测器，看看什么样的方法最有效。
来源：AI开发者 在本文中，你将学习如何在深度学习的帮助下制作自己自定义的 OCR 来读取图像中的文字内容。我将通过 PAN-Card 图像的示例，带你学习如何进行文本检测和文本识别。...基于区域的检测器 单点检测器 在基于区域的方法中，第一个目标是找到所有有对象的区域，然后将这些区域传递给分类器，分类器为我们提供所需对象的位置。所以，这是个过程分为 2 步。...所以现在，当你在一个样本图像上运行这个检测器时，你将得到检测到的文本字段的边界框，从中你可以很容易地裁剪该区域。 ?...虚拟 PAN 卡上的文本检测 文本识别 现在我们已经实现了用于文本检测的自定义文本检测器，接下来我们将继续进行文本识别。你可以构建自己的文本识别器，也可以使用开源的文本识别器。...我鼓励你在不同的图像集上尝试这种方法，并为你的应用程序使用不同的检测器，看看什么样的方法最有效。
接下来我们将一步步的完成该应用程序的构建。 首先，我们将通过网络摄像头捕获第一帧，并将它视为基准帧，如下图所示。通过计算该基准帧中的对象与新帧对象之间的相位差来检测运动。...并且，我们将应用一些复杂的图像处理技术，例如阴影消除、扩张轮廓等，以完成在阈值帧上提取对象物体。以下是您要实现的目标： 被探测对象 当这个对象进入帧和退出帧时，我们能够很容易的捕获这两帧的时间戳。...在下面的代码中，我们将会了解到在什么时候需要使用上面涉及到的每一项。 第三步：使用网络摄像机捕获视频帧： ? 在OpenCV中有能够打开相机并捕获视频帧的内置函数。...然后，我们使用这些坐标在彩色帧上绘制一个特定颜色、特定厚度的矩形。此矩形描述了实际检测到的对象。 第九步：捕获对象进入帧（场景）和退出帧（场景）时的时间戳 ?...我们同时需要在按下“Q”的同时捕获最后一个时间戳，因为这将帮助程序结束从摄像机捕获视频的过程，并生成时间数据。 下面是使用该应用程序生成的实际图像输出。
在本文中，作者提出了Align and Prompt：一个新的视频和语言预训练框架（ALPRO），该框架在稀疏采样的视频帧上运行，在没有显式目标检测器的情况下实现更有效的跨模态对齐。...尽管有人尝试使用目标检测器生成伪标签作为监督，但它们的检测不精确，并且物体类别数量有限。例如，在MSCOCO上训练的检测器识别不到100个不同的类别。...实例级对齐是通过在单模态特征上应用视频文本对比损失（VTC）来学习的，这鼓励成对的视频文本实例具有相似的表示。...VTC强调捕获视频文本对的实例级对齐，PEM鼓励模型将局部视频区域与文本实体对齐。...除了效率低下之外，使用图像训练的检测器往往会在视频输入上产生不可靠的检测结果。此外，检测器通常使用受限的目标类别（例如，小于100）进行训练，限制模型的性能。
在这种情况下，照相机完全有可能将其识别为正确的人脸，从而让未经授权的用户骗过人脸识别系统！ 如何识别这些真假人脸呢？如何在人脸识别应用中使用反人脸欺骗算法？...，并将其应用于实时视频。...最后一步是将各个部分组合在一起： 访问网络摄像头/视频流 将面部检测应用到每一帧 对面部检测的结果应用活体检测器模型 打开 liveness_demo.py 并插入以下代码： ?...为了完成这项任务，我们： 首先用智能手机录制了一段自己的视频（即「真实」面部）； 将手机放在笔记本电脑或桌面上，重播同样的视频，用网络摄像头录制重播的视频（即「伪造」面部）； 在这两段视频上使用面部检测器...为了演示完整的活体检测流程，我们创建了一个 Python+OpenCV 的脚本，它可以加载我们的活体检测器，并且可以将它应用在实时的视频流上。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
