近年来,由于视频理解成为实现 VR/AR 以及视频共享社交网络服务等实际应用的关键组件,学术界对该领域的研究越来越感兴趣。每天有数百万个视频上传到 TikTok、抖音和西瓜视频进行处理。但是,视频流的爆炸式增长对执行视频理解所需的高准确率和低计算成本提出了挑战。 作为视频理解的一个基本问题,动作识别在内容审核和推荐等视频相关的应用中被提出了越来越高的要求。随着 VR 等技术的飞速发展,与时序相关的动作识别也成为了近年来的研究热点。 时空性、特征和运动模式是视频动作识别任务的重要组成部分。目前,学界主流方法
选自Google Research 机器之心编译 参与:路雪 视频人类动作识别是计算机视觉领域中的一个基础问题,但也具备较大的挑战性。现有的数据集不包含多人不同动作的复杂场景标注数据,今日谷歌发布了精确标注多人动作的数据集——AVA,希望能够帮助开发人类动作识别系统。 教机器理解视频中的人类动作是计算机视觉领域中的一个基础研究问题,对个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用十分必要。尽管近几年图像分类和检索领域实现了很大突破,但是识别视频中的人类动作仍然是一个巨大挑战。原因在于动作本质上没有物体那么明
遇到了一个棘手的问题:点击优惠详情时总是跳转到药店详情页面中去。再加一层地址解决了,但是后来发现问题还是来了:
几天不见,Crossin 又去做什么游戏去了呢?这次我做的不是游戏,而是游戏机!而且是体感游戏机。
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在计算机视觉研究中,识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中,都会用到这项至关重要的技术。 尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上,我们已经取得了令人振奋的突破,但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说,视频中人的行为更难被明确定义,而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集,比如 UCF101、ActivityNet 和 DeepMind Kinetics,采用基于图像分类的标签方案,为数据集中的每
AI科技评论按:在计算机视觉研究中,识别视频中人的动作是一个基础研究问题。个人视频搜索和发现、运动分析和手势交流等应用中,都会用到这项至关重要的技术。尽管过去的几年里在图像中分类和识别物体的技术上,我们已经取得了令人振奋的突破,但识别人类的动作仍然是一个巨大的挑战。从本质上来说,视频中人的行为更难被明确定义,而物体的定义更为明确。所以构建精细动作标记的视频数据集非常困难。目前虽然有许多基准数据集,比如UCF101、ActivityNet和DeepMind Kinetics,采用基于图像分类的标签方案,为数据
选自IEEE Spectrum 作者:Prachi Patel 机器之心编译 编辑:袁铭怿 不需要繁琐的设备、键盘,也不需要佩戴笨重的手环,只需在手上打印一条线就能实现凭空打字?近日,一项由斯坦福大学的研究人员开发的智能皮肤系统登上 Nature 子刊,它可以精确定位用户在键盘上想输入的位置,还可以与应用程序甚至是物体交互。 图源:KYUN KYU “RICHARD” KIM / 斯坦福大学 新的 AI 学习机制结合了智能皮肤,可以破译人手的动作,以识别打字、手语,甚至是简单日常物体的形状。开发人员说,这
多模交互融合是普适计算和自然交互中最重要的组成部分。笔者认为,实现完整的多模交互融合需要分成四个阶段,分别为独立工作阶段、初步融合阶段、语义理解阶段和任务自适应阶段。
作者: Chunhui Gu & David Ross 编译:魏子敏,龙牧雪,谭婧 就在昨天,谷歌blog发布了一个堪比“视频版”ImageNet的数据集-AVA(A Finely Labeled Video Dataset for Human Action Understanding ),为视频动作识别这一图像识别中的重大课题提供了新的“原材料”。这个崭新的数据集填补了在复杂的场景下,多人执行不同操作的标注空白。 以下为google blog原文,大数据文摘对其进行了编译: 在计算机视觉领域,教会机器在视
本文是对我们 CVPR 2021 接收的工作 "ACTION-Net: Multipath Excitation for Action Recognition" 的介绍。主要针对强时序依赖行为识别这个场景,设计了一组卷积模块。
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虽然本文的题目叫做“订阅通知”,但是呢,本文却主要介绍「观察者模式」如何在真实业务场景中使用。是不是有些不理解?解释下:
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最近,来自加州大学伯克利分校和挪威奥斯陆大学的Anat Perry 、Jamie Lubell 等学者在Brain杂志上发表了一项研究,表明即使是单侧损伤前额叶皮层,无论是否涉及到镜像神经元的关键区域额下回(IFG),都会导致情绪识别能力的降低,而对动作识别能力的影响只体现在反应时延长,并且情绪识别能力与β节律抑制成显著负相关。 实验分别选用了17位单侧脑损伤被试和18位年龄匹配的健康对照组被试。为了进一步验证镜像神经元核心区域IFG的在动作和情绪识别中的作用,将这17位脑损伤被试分为IFG损伤的被试(n=
目前,比奇创新正在进行Pre A轮的融资,预计到7月结束。 相信很多人是听过心电、脑电的,但是,你听说过肌电吗? 比奇创新创始人&CEO李玮琛告诉你,肌电不仅是生物电的一种,我们还能利用它感知人体行为
动作识别已成为研究界的主要关注领域,因为许多应用程序都可以从改进的建模中受益,例如视频检索、视频字幕、视频问答等。基于 Transformer 的方法最近展示了最先进的技术 在多个基准测试中的表现。 虽然与 ConvNet 相比,Transformer 模型需要数据来学习更好的视觉先验,但动作识别数据集的规模相对较小。 大型 Transformer 模型通常首先在图像数据集上进行训练,然后在目标动作识别数据集上进行微调。
人体姿态分析/行为分析/动作识别AI算法,是一种利用人工智能技术对人体行为进行检测、跟踪和分析的方法。通过计算机视觉、深度学习和模式识别等技术,可以实现对人体姿态、动作和行为的自动化识别与分析。
“陪伴是最好的表白。”科幻电影中的智能机器人,早已可以满足人类的心灵需求。因为更加智能,相比宠物,未来的机器人应该是最好的玩伴。那么,现阶段机器人发展到什么程度?人类应该以什么样的目光看待这些机器人呢
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AI 科技评论按:本文为上海交通大学林天威为 AI 科技评论撰写的独家稿件,未经许可不得转载。 在视频行为识别(action recognition)方向,目前最常见的网络框架有两类,一类是直接将视频作为输入的3D卷积网络,另一类即是将图像以及光流(optical flow)分别作为输入的two-stream网络。目前two-stream类的方法在效果上还是明显要优于3D卷积类的方法,本文主要讨论two-stream类方法中光流的应用。 虽然光流在two-stream类的方法里被广泛应用并且具有很好的效果,
为VR/AR量身打造,下一代iPhone或采用竖向双摄像头 资讯网站iDrops爆料称,苹果十周年款iPhone将会命名为iPhone Edition,搭载优化版Siri的iOS11、无线充电以及苹果
关于人机交互,关于AI和AR的未来,我们应该如何看待? 2017年7月9日,由镁客网、振威集团联合主办的“3E‘硬纪元’AI+产业应用创新峰会”在北京国家会议中心盛大开幕。现场200位来自全球AI行业的顶级专家、知名创投机构、创业公司团队和知名媒体齐聚一堂,共谋AI+行业的创新应用,探讨AI的当下与未来。 现场,华捷艾米联合创始人沈瑄给我们带来了主题为“3D视觉系统——打造AR&AI生态”的内容分享。沈瑄表示,未来的人机交互一定是回归到人与人之间交流的本质,即视觉+语音的交互,如此才能相互理解,继而进行充分
大家眼中的技术宅小哥哥,应该是带着黑款眼睛,整天只会和电脑谈恋爱。不,你错了,作为技术宅的我,我可是朋友圈里的红人,发圈的点赞人数和评论人数都是过百
PS:没有上传过的老铁可能很迷茫,其实这个流程并不复杂,先小程序上传,然后审核,重点是类目和代码的官方审核,审核通过后,需要手动完成上线流程。
陶建华, 巫英才, 喻纯, 翁冬冬, 李冠君, 韩腾, 王运涛, 刘斌. 2022. 多模态人机交互综述. 中国图象图形学报, 27(6): 1956-1987
原标题 | New Datasets for Action Recognition
这篇论文应该是3DCNN的鼻祖,对于视频数据来说,作者认为3D ConvNet非常适合于时空特征学习,这里也就是视频分析任务上。 摘要: 我们提出了一种简单而有效的时空特征学习方法,该方法使用在大规模有监督视频数据集上训练的深层三维卷积网络(3D ConvNets)。我们的发现有三个方面:1)与2D ConvNet相比,3D ConvNet更适合时空特征学习;2)具有小的3×3×3卷积核的同质结构是3D ConvNet中性能最好的结构之一;3)我们学习的特征,即C3D(卷积3D),在4个不同的基准上优于最先进的方法,并在其他2个基准上与当前最好的方法相媲美。此外,特征紧凑:在只有10维的UCF101数据集上达到了52.8%的准确率,而且由于ConvNets的快速推理,计算效率也很高。最后,它们在概念上非常简单,易于培训和使用。
PhotoMaker 是由腾讯与南开大学联合开发的 AI 图像生成工具,不仅能够捕捉人物的面部特征,还能根据喜好生成逼真的人物图像,将个性化定制推向了新高度。无论是想要一个全新的社交媒体头像,还是为游戏设计独特的角色都能满足。
之前我们公众号报道了一个项目,看这个天才老爸如何用Jetson NANO做一个带娃机器人, 文章中的爸爸叫:
本文盘点所有CVPR 2020 动作识别(Action Recognition )相关论文,该方向也常被称为视频分类(Video Classification )。从后面的名字可以看出该任务就是对含人体动作的视频进行分类。
手势是人类表达信息的重要途径之一,通过手势识别,我们可以获得表达者所要表达信息(例如对方竖起大拇指,表达了对方的表扬之意)。本项目将基于PaddleVideo来训练一个手势识别模型,利用模型对七种手势进行识别,分别是点击、放大、向下滑动、向上滑动、缩小、旋转以及抓取。
据CBC新闻网(CBC News)2016年5月报道,零售商店正在越来越多地使用面部识别技术。 面部识别技术此前主要被用于安保,该技术可扫描购物者并在商店扒手数据库内进行检索,在商店扒手进店时自动提醒管理员。但现在,商家开始将面部识别技术用于识别客户,FaceFirst等公司已针对店内部署调整其面部识别系统,帮助零售商跟踪客户行为,甚至用于促进优惠活动,例如向常客提供优惠价等;另外,还可将面部识别系统用于识别客户的人口统计学信息,以便相应定制店内营销。 报道称,英国的市场研究表明该国30%的零售商店都在使用
近期一款名为幻兽帕鲁的游戏爆火,以迅雷不及掩耳之势拳打csgo,脚踢dota2,登顶steam同时在线第一名。
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第一行:每个人拥有的优惠券数量(数量取值范围为[0, 10]),按满减、打折、无门槛的顺序输入。 第二行:表示购物的人数n(1 <= n <= 10000)。
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。
js中并没有声明常量的关键字,在es6中,出现了可以声明常量的关键字,const
在大数据可视化领域,国内的发展也已经逐渐走向成熟,每年都有许多可视分析系统不断涌现。近年,沉浸式大数据可视化得到了发展,浙江大学的探索了如图 1所示的无缝结合羽毛球比赛数据绘制的2D和3D可视化视图的问题,Chu等人(2022)探索了结合高度来凸显羽毛球数据中多个战术之间存在的差异性问题,如图 2所示。由此可以看出,沉浸式大数据可视化对数据分析和展示问题提出了有效的解决方法。
百度工程师用 PaddlePaddle 训练出一套模型,能够对吸烟人群进行识别和适当提示。当摄像头捕捉到正在吸烟的同学,就会投射到大屏幕上。图为李彦宏和某个员工的对话,对话员工的头像正是周围某个吸烟员工的「吸烟照」,而且其面部用表情包替换了。
DDD 核心思想就是让正确的领域模型发挥作用。DDD 指导开发将不同子业务单元划分为不同子领域,在各个子领域内部分别建模应对业务的复杂性。
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而我,最尴尬的事,是在菲律宾团建,扯着嗓子叫着:“waiter(服务员)!waiter(服务员)!”全店里的服务员,都在埋头刷微视
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