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关键词

中的迁移学习

最近,在网上搜索关于“”及“”等关键词,发现几乎都是关于检测的内容。对于“重(”技术能找到的资料很少,这可能是因为“重(”技术最近才刚刚兴起吧。 概念解释 “重(”,首先从字面上将就是对“”进”。其中的“重()”则是指“重新”、“一次”的意思。 “重(”技术主要是应用在视频监控方面。 问题中的图片来源于不同的摄像头,然而,由于不同摄像头所处的角度、光照等环境的影响,问题具有以下几个特点: 1. 首先讲解下“重(”与“检测”的区: 主要应用领域的区: “重(”主要应用于刑侦工作、图像检索等方面。 “检测”主要用于智能驾驶、辅助驾驶和智能监控等相关领域。 主要目的区: “重(”主要目的是:判断某个摄像头中的某个是否曾经出现在其他的摄像头中,即需要将某个特征与其他特征进对比,判断是否属于同一个

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【首次超越类】旷视(ReID)突破,后创新纪录

编辑:闻菲 【新智元导读】(ReID)是近年来计算机视觉的一个研究重点,给定一个监控图像,跨设备检索该的图像。 :实际意义重大,目前仍依赖大量力投入 (Person Re-Identification,简称 ReID),从字面意思理解就是对重新,是对不同的、没有视野重叠覆盖的(non-overlapping 因此,强调的是在跨摄像机的视频中对特定检索。 ? :将图像中某个的特征与其他图像中特征进对比,判断是否属于同一个,相比检测难度更大。 如果说检测是要机器判定图像中是否存在,那么就是要机器出不同摄像机拍摄的特定员的所有图像。 然而,受限于业水平,目前的精准度并不高,很多工作仍依赖于大量力的投入。

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    学界 | ICCV 2017 spotlight论文解读:如何提高的准确率

    AI科技评论按:本文作者孙奕帆,首发于知乎专栏「」,AI科技评论获其授权转载。 arxiv.org/abs/1703.05693 代码链接:https://github.com/syfafterzy/SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval 一、背景简介 近年来,问题 与相比,它在采集图像时不需要主动配合,在安防等领域具有极大的应用潜力。基于深度学习的方法,在近几年快速进步,在绝大部分公开数据集上,深度学习特征均超过了手工设计特征。 这篇文章的工作主要围绕利用如何更好地学习的深度特征,提高的准确率进。 然而,这篇文章实际上没有具体针对的特有问题进分析、优化,笔者认为该方法在小数据集问题上,该方法具有一般性意义,并且,该方法对CNN特征的物理意义开展了一些有趣的思考。

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    干货 | 清华博士生孙奕帆:论文介绍及最新进展

    是利用计算机视觉技术在图像或视频中检索特定的任务,面临着视角变化大、关节运动复杂等诸多困难,是一个极富挑战的课题。本文就来为大家重点介绍一下的一些基础知及最新研究进展。 我先简单介绍一下这个任务本身,希望从事计算机视觉的其他研究领域的也能参与到的研究当中。 检测最大的区是工作在非合作状态下,也就是说所采集的不需要配合你做一些动作。 由于图像相对难标注,获得的训练数据也是相对较少,以及一些的原因,目前的准确率要高一点。 ? 的应用领域 比如可以通过做跨视角的嫌疑犯追踪。 中学习到了很多经验和做法。研究中的一些新做法是否可能应用于? 以上就是我的所有分享。

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    DeepChange:一个新的超大规模的换衣数据集

    传统的限定了研究范围是短时范围的(short-term re-id),即假设数据集中的的衣服不会发生变化。 近年来,可换衣的研究引起了学者的兴趣,其关注长时间范围内的(long-term re-id),即允许数据集中的更换衣服。 可换衣的更加贴近实际应用场景,更具有挑战性,逐渐成为了领域的研究热点之一。 然而,可换衣作为一个相对新兴的研究子社区,虽已经有了一些数据集,但仍急缺一个大规模的且公开的数据集。 ★身份和服装多样性 含有广泛的年龄和职业范围,例如,哺乳婴儿,青年,老,工,学生,送货,宗教士,含有丰富的服装和为动作(含日常活动,工作,休闲等)。

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    超阿里、大华,澎思科技(ReID)技术刷新三大数据集记录

    ,澎思科技 ReID算法的三大突破 起源于多摄像头跟踪,指在非重叠视角域多摄像头网络下进匹配,即确认不同位置的摄像头在不同的时刻拍摄到的目标是否为同一涉及计算机视觉、机器学习、模式等多个学科领域。 ReID 算法持续优化,加速技术在多业应用落地 ReID 算法加速技术在多业应用落地 近年来受益于深度学习的发展,(ReID)技术水平得到了巨大提升,超越能力,并达到了商用的水平。 在公共安全领域,技术在警务实战中可以作为技术的有力补充,帮助公安视频侦查实现脸、体图像与数据联结,强化轨迹追踪功能,深化公安视频图像应用能力。 在智慧零售领域,技术可以帮助商超收集“”与“场”之间的关系数据并以可视化的方式重现。

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    通过注意力金字塔进(CS)

    本文提出了一种用于的注意力金字塔方法。与传统的基于注意力的方法只学习全局注意力地图不同,我们的注意力金字塔以多尺度的方式利用注意力区域,因为类的注意力在不同的尺度上是不同的。 我们的注意力金字塔模仿了类视觉感知的过程,即在杂乱的背景上注意到前景的,并进一步密切观察到衬衫的特定颜色。具体来说,我们用“分裂-参与-合并-堆叠”的原则来描述我们的注意力金字塔。 我们在四个大型基准上评估我们的方法,包括Market-1501、DukeMTMC、CUHK03和MSMT17。实验结果表明,该方法在计算量有限的情况下,大大优于现有的方法。 通过注意力金字塔进.pdf

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    基于视频的新进展:区域质量估计方法和高质量的数据集

    【导读】近日,针对基于视频的中局部噪声大、数据集质量低的问题,来自商汤科技(SenseTime)、中国香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集 ▌详细内容 的目的是通过比较探针图像和图像库之间的相似性来。 另一个问题是目前的数据集(Wang等2014; Hirzer等2011; Li等2014; Zheng等2015)在规模或干净度方面都存在缺陷。 提出联合训练多级特征的工作流程,使基于区域的质量预测器能够在iLIDS-VID和PRID 2011上对区域质量进适当估计,从而实现基于视频的。 分数从[0 -1]分映射到不同的颜色(蓝色-红色) ▌结论 本文针对基于视频的问题,提出一种基于区域的质量估计网络(RQEN)。

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    【干货】基于视频的新进展:区域质量估计方法和高质量的数据集

    【导读】近日,针对基于视频的中局部噪声大、数据集质量低的问题,来自商汤科技(SenseTime)、中国香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集 ▌详细内容 ---- ---- 的目的是通过比较探针图像和图像库之间的相似性来。 另一个问题是目前的数据集(Wang等2014; Hirzer等2011; Li等2014; Zheng等2015)在规模或干净度方面都存在缺陷。 提出联合训练多级特征的工作流程,使基于区域的质量预测器能够在iLIDS-VID和PRID 2011上对区域质量进适当估计,从而实现基于视频的。 分数从[0 -1]分映射到不同的颜色(蓝色-红色) ▌结论 ---- 本文针对基于视频的问题,提出一种基于区域的质量估计网络(RQEN)。

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    今日 Paper | 旋转不变混合图形模型网络;体移动轨迹;;基准成像系统等

    目录 用于二维手势估计的旋转不变混合图形模型网络 从体移动轨迹中学习具有空间层次的细粒度位置嵌入 中等服装变化下基于轮廓草图的 基准成像系统的综合数据库 基于双向语言模型的半监督序列标注 中等服装变化下基于轮廓草图的 论文名称:Person Re-identification by Contour Sketch under Moderate Qize /Wu Ancong /Zheng Wei-Shi 发表时间:2020/2/6 论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.02295v1 推荐原因 这篇论文要解决的是问题 与以往只考虑同一个着装的问题不同,这篇论文定义了跨服饰问题,即在不同着装下的任务。 这些脸图像是从Tufts大学的学生、教职员工及其家属那里采集的,能够为相关的研究提供更加鲁棒的算法测试。同时这篇论文也回顾了目前已有的其他相关的数据集。 ? ? ?

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    CVPR 2020 Oral | 将SOTA系统精度降至1.4%,中大、暗物智能等向视觉模式匹配的鲁棒性发起挑战

    机器之心专栏 作者:Hongjun Wang、Guangrun Wang等 系统(re-ID)无处不在,可以在不同摄像头拍摄的视频中精确地找出同一个,但这种系统也很容易被对抗样本所欺骗,因此检验 (re-ID)——一种个身份鉴技术和继之后的又一重要算法,随着深度学习的发展进入了一个新时代。在 Market-1501 上,各大公司玩命刷榜,甚至达到了超类的水平。 github.com/whj363636/Adversarial-attack-on-Person-ReID-With-Deep-Mis-Ranking 背景 深度神经网络(DNN)的成功使许多计算机视觉任务受益,例如 通过研究 re-ID 系统的对抗样本,我们可以这些系统的漏洞并帮助提高鲁棒性。例如,我们可以确定体的哪些部分最容易受到对抗性攻击,并要求将来的 re-ID 系统注意这些部分。 由于现实中的身份无穷无尽,被查询通常不属于数据库中的任何类,因此 re-ID 被定义为排序问题而不是分类问题。用于图像分类、分割、检测和面部的现有攻击方法不适合排序问题。

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    【论文推荐】最新5篇(ReID)相关论文—迁移学习、特征集成、重排序、 多通道金字塔、深层生成模型

    【导读】专知内容组整理了最近五篇(Person Re-identification)相关文章,为大家进介绍,欢迎查看! Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatial-Temporal Patterns(基于迁移学习时空模式的无监督跨数据集的 0522841c63093f56ebca3f6847d4368b 2.Virtual CNN Branching: Efficient Feature Ensemble for Person Re-Identification(虚拟CNN分支:高效特征集成的 framework with updateable joint images re-ranking for Person Re-identification(一个可更新的重新排序的联合图像的框架以供 22a54aca7c06d061e6a595674f580665 4.Multi-Channel Pyramid Person Matching Network for Person Re-Identification(多通道金字塔型匹配网络进

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    【论文推荐】最新六篇(ReID)相关论文—和谐注意力网络、时序残差学习、评估和基准、图像生成、三元组、对抗属性-图像

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    【导读】既昨天推出六篇文章,专知内容组今天又推出最近七篇(Person Re-Identification)相关文章,为大家进介绍,欢迎查看! 1. MaskReID: A Mask Based Deep Ranking Neural Network for Person Re-identification(用于的一种基于深度排序的神经网络 Camera Style Adaptation for Person Re-identification(基于相机风格自适应的) 作者:Zhun Zhong,Liang Zheng,Zhedong Adversarial Binary Coding for Efficient Person Re-identification(高效的对抗性的二进制编码) 作者:Zheng Liu,Jie Efficient and Deep Person Re-Identification using Multi-Level Similarity(高效、深度的,使用多层次的相似性) 作者:Yiluan

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    ,下一个风口

    (Person re-identification)也称,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 和 的异同 是用一个摄像头下的照片 去认其他摄像头下是否次出现了这个落地的产品很少, 而的大量应用已经落地 ? 之前学界研究的少 多摄像头/跨摄像头问题。 以上是造成 在学界火的原因吧。 为了更好的理解这个问题,我们思考几个补充问题: 1. 能不能用做重? 理论上是可以的。但是有两个原因导致较难应用:首先,广泛存在后脑勺和侧脸的情况,做正脸的难。 测试方式 主要有两种方案:a.测试的输入是一对,输出为这对的相似度,然后按相似度排序;b.输入单个,提取特征,计算与其他的欧式距离,然后按距离排序。

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