论文名称：The Garden of Forking Paths: Towards Multi-Future Trajectory Predictio
AI 科技评论按：本文首发于知乎行人重识别专栏，AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。 1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。类比于自然语言处理（nlp）的话，大家或者集中于语义层面的设计（比如设计 loss，triplet loss，identi+verif loss），或者集中于语法层面上（利用人体的内在结构，比如水平切割，pose预测）。 这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数
1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。类比于自然语言处理（nlp）的话，大家或者集中于语义层面的设计（比如设计 loss，triplet loss，identi+verif loss），或者集中于语法层面上（利用人体的内在结构，比如水平切割，pose预测）。 这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。现有大数据集往往采用自动检测的方法，比如 DPM 来检测行人，把行
目标检测算法集锦 📷 YOLO性能对比 📷 行人识别-深度学习算法思维导图笔记 📷 行人识别-机器学习算法思维导图笔记 📷
云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破。同时在Market-1501，CUHK03，DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到96.6%，让跨镜追踪（ReID）在准确率上首次达到商用水平，人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
为了迎合和满足现代化的市场需求，我们开发了支持提供多种协议设备接入的视频平台EasyCVR，前期我们做好了EasyCVR在视频能力上的各项铺垫，包括摄像头的云台控制、语音对讲、告警上报等功能，现在我们踏入了人脸识别的领域，目前也正在测试视频平台的人脸识别功能，如果大家感兴趣可以翻阅我们以前的博文了解一下，欢迎大家关注。
行人检测作为计算机视觉领域最基本的主题之一，多年来被广泛研究。尽管最先进的行人检测器已在无遮挡行人上取得了超过 90% 的准确率，但在严重遮挡行人检测上依然无法达到满意的效果。究其根源，主要存在以下两个难点：
大数据文摘投稿作品 投稿作者｜轩辕智驾涛哥 在美国亚利桑那州坦佩市，当地时间3月18日晚10点，发生了全球首例无人车致行人死亡事件。49岁的Elaine Herzberg被Uber无人驾驶测试车撞倒，抢救无效身亡。（详细报道戳《Uber无人车发生全球首例行人致死事件，自动驾驶技术信度或倒退10年？》） 在当地时间周三，事件有了更新，坦佩市警方最新发布了事故发生的全程视频。 事故视频▼ 这段时长21秒的视频， 由Uber自动驾驶汽车上的摄像头拍摄，包含了车内和车外的画面。在车前道路的画面中可以看到，当行人推
近期我们接了一个关于视频分析行人识别的项目，这段时间也一直在对该项目做测试。该项目中，我们使用python进行行人识别，在刚开始启动行人检测时，程序打印的信息会出现两次log信息：
大家好，很高兴能够参与这次腾讯云AIoT应用创新大赛，非常希望能够在这次比赛中得到收获与提升，同时也希望能够通过这次比赛能与各位交流学习。
内容提要：行人重识别技术，广泛应用于智慧城市、自动驾驶等场景中，近年取得飞速发展。这也得益于训练数据规模的扩大、深度学习的发展。
大众集团日前宣布，将加大投资力度来加强其位于德国慕尼黑AI数据实验室的实力，专门致力于人工智能技术的研发。大众方面称，虽然目前正在削减内部开支，但作为IT计划的一部分，大众在慕尼黑的AI数据实验室并未受到影响，会有更多的人力投入人工智能团队的建设。 据了解，大众数据实验室的研究团队将继续发展无人驾驶技术和机器人学，主要研究方向包括机器学习技术，即引导机器人和传感器加强识别能力，以对行驶中遇到的物体和不同情形作出辨识，换言之，团队希望提高汽车摄像头的检测能力，减少无人驾驶汽车因拍摄盲区等而存在的安全隐患。 另
机器学习（二十四）——从图像处理谈机器学习项目流程 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 这里简单讨论图像处理的机器学习过程，主要讨论的是机器学习的项目流程。采用的业务示例是OCR（photo optical character recognition，照片光学字符识别），通过一张照片，识别出上面所有带字符的内容。 二、机器学习流水线 对于一个业务项目，通常机器学习是其中一部分的内容，对于整个项目而言，相当于一个流水线(pipeline)。 对于OCR，主要流水线为：1-获取照片->2-字符串
自动驾驶四大核心技术，分别是环境感知、精确定位、路径规划、线控执行。环境感知是其中被研究最多的部分，不过基于视觉的环境感知是无法满足无人驾驶要求的。
上周二（5月8日），吴恩达“旗下”的Drive.ai正式开启了无人驾驶出租试运营之旅，地点是德克萨斯州弗里斯克（Frisco）市。
图像文字识别应用所作的事是，从一张给定的图片中识别文字。这比从一份扫描文档中识别文字要复杂的多。
对不同的场景，标注技术是完全不同的，比如：视线分类的标注、身体姿态估计的标注、SegFuse 比赛中图片像素级的标注。
2016年6月初，美国国防在线（DefenseOne）网站报道称，国家情报总监办公室（ODNI）正在开展一项名为深度多式联运视频分析（DIVA）的研究项目，旨在利用多摄像头的现场录像自动检测可疑行为。 高级情报研究计划署（IARPA）的官员表示DIVA项目将会为多镜头网络下的活动检测、人/对象检测和识别制定一个通用框架和软件原型，这将促进取证分析以及用户定义威胁场景的即时报警工具的发展。 换言之，该技术将从具有威胁或有过犯罪经历的人、对象的范围内搜寻正在传入的视频监控和人体摄像机画面。一些视频分析专家表示，
安全是一切发展的基石和前提，在工业领域中，部分工业原料具有易燃、易爆、腐蚀、有毒有害等不同的危险特性，对于这些原材料的运输、储存、加工等行为，都需要遵循严格的安全规章制度。
视频监控技术是指通过安装摄像头和其他相关设备，对特定区域进行实时的视频监控和录制。视频监控技术主要包括视频采集、视频传输、视频存储和视频回放等功能。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度神经网络模型，主要用于图像识别、语音识别和自然语言处理等任务。它通过卷积层、池化层和全连接层来实现特征提取和分类。
在低方差的模型中，增加数据集的规模可以帮助我们获取更好的结果。但是当数据集增加到100万条的大规模的时候，我们需要考虑：大规模的训练集是否真的有必要。获取1000个训练集也可以获得更好的效果，通过绘制学习曲线来进行判断。
本周主要是介绍了两个方面的内容，一个是如何进行大规模的机器学习，另一个是关于图片文字识别OCR 的案例
【新智元导读】Yann LeCun日前在法国大学做了系列讲座。这篇演讲中他结合大量实例，全面系统梳理了深度学习关键知识点和待解决的问题。其中，LeCun简单讲解了如何有效实现无监督学习，并详细比较了不同深度学习的特点。LeCun指出目前实现强人工智能还是一个科学问题，并非技术挑战；同时，要区分“智能”与“自主”的概念，大部分的智能系统将不会是自主性的。 第一部分 LeCun以“我们应该拷贝大脑来发展智能机器吗？”这一问题作为开题，随后给出否定答案，对于智能机器的发展，我们“应该从自然中获得动力，但不
父老们，乡亲们！你知道人脸、商品、车辆识别，以图搜图乃至自动驾驶，背后的技术是什么嘛？
谈到人工智能，大众最耳熟能详的当属人脸识别技术，它已经渗透到了我们生活的方方面面。但在计算机视觉领域，另一项技术的重要性也不遑多让，那就是行人重识别（ReID）技术。
内容概要：麻省理工学院在近日发出通知，永久下线著名微小图像数据集 Tiny Images Dataset ，原因是被指出涉嫌种族歧视和女性歧视。
论文名称：CARS: Continuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search
---- 新智元报道 作者：朱小佩 编辑：好困 【新智元导读】众所周知，打印一张图揣身上就能骗过图像识别，那你知道如何才能骗过红外识别么？ 在疫情期间，红外行人识别系统被广泛应用。 这得益于热红外识别的系统的两个重要的优势： 1. 对于温度敏感，红外图像的成像利用了物体的热辐射，所以可以反映出物体的温度，这一特性对于人体的非接触式测温具有重要的应用。 2. 红外成像具有一定的「透视」特性，即使人体被一些衣物遮挡，但是热辐射依然可以透过衣物被接收器感知到，所以可以透过遮挡进行成像。 尽管目前红外行
📷 作者 | 袁余锋 编辑 | 明 明 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 【导读】跨镜追踪（Person Re-Identification，简称 ReID）技术是现在计算机视觉研究的热门方向，主要解决跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。该技术能够根据行人的穿着、体态、发型等信息认知行人，与人脸识别结合能够适用于更多新的应用场景，将人工智能的认知水平提高到一个新阶段。 本期大本营公开课，我们邀请到了云从科技资深算法研究员袁余锋老师，他将通过以下四个方面来讲解本
文章内容整合来自云从科技资深算法研究员袁余锋老师，通过以下四个方面来讲解本次课题：
编著注：9月6日，360和滴滴围绕司乘安全保证、专车服务方面达成战略合作。滴滴专车将率先装备360行车记录仪，确保行车安全。 其实在8月份于深圳召开的2016 CCF-GAIR 全球人工智能与机器人峰
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
今天我们就从技术的角度，来剖析一下如何技术上实现“开四停四”的判定执法。
一、深度学习算法可以完成大多数智能计算任务 伊恩（Ian Goodfellow）“老爷子”在《深度学习》一书的引言中讲了一个有趣的结论：“神经学家们发现，如果将雪貂的大脑重新连接，使视觉信号传递到听觉区域，他们可以学会用大脑的听觉处理区域去‘看’。这暗示着大多数哺乳动物的大脑使用单一的算法就可以解决他们大脑可以处理的大部分不同任务。” 而他所说的“大部分”不同任务，就是类似于人类能够很容易的从复杂的环境中找出活动的人，判断出他在做什么运动、大概年龄，以及更深层的理解是否健康、心情如何等，目前传统计算机算法很
在科学研究中，从方法论上来讲，都应先见森林，再见树木。当前，人工智能科技迅猛发展，万木争荣，更应系统梳理脉络。为此，我们特别精选国内外优秀的综述论文，开辟“综述”专栏，敬请关注。
人工智能的飞速发展，让“黑科技”一词深入人心。目不暇接的各种前沿技术，一再刷新人们的认知世界。所谓“黑科技”，不仅仅要够炫酷，更要有足够的“生活温度”，实现真正的人性化。让我们一起来感受这些“黑科技”的魅力吧。
目前安智已经完成了77Ghz全功能毫米波雷达的自主研发，并且已经有产品搭载于量产车。 说到ADAS领域，镁客君前后接触过不少公司，只是这些公司的产品目前仅仅是能够监测和提醒，并不能控制车辆。 而我们今
自 2012 年以来，经过视觉领域诸多学者们的不懈努力，「物体识别」、「人脸检测」等传统任务的性能在一定程度上达到饱和，因此纵观本届 979 篇入选论文，我们会看到研究者们纷纷将目光转向近年来的一些新兴问题。在今年，商汤的研究者们就大规模分布式训练、人体理解与行人再识别、三维场景理解与分析、底层视觉算法、物体检测、识别与跟踪、深度生成式模型、视频与行为理解等多个问题展示了自己的最新工作。
计算机视觉世界三大顶会之一的ICCV 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被录取，录用率约为25.9%。此次ICCV 2021接收的论文分为检测、分割、跟踪、视觉定位、底层图像处理、图像视频检索、三维视觉等多个方向。本次腾讯优图实验室共有17篇论文被收录，其中Oral论文2篇，涵盖跨模态检索、分割、行人识别、神经网络、人群计数、车辆识别、物体识别、视频偏好推理、多标签识别等前沿领域（本文转载自：腾讯优图实验室）。
计算机视觉世界三大顶会之一的ICCV 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被录取，录用率约为25.9%。此次ICCV 2021接收的论文分为检测、分割、跟踪、视觉定位、底层图像处理、图像视频检索、三维视觉等多个方向。本次腾讯优图实验室共有17篇论文被收录，其中Oral论文2篇，涵盖跨模态检索、分割、行人识别、神经网络、人群计数、车辆识别、物体识别、视频偏好推理、多标签识别等前沿领域。
近期，中山大学发布了一种基于可微图学习的弱监督行人重识别（person re-ID）方法和一个大型数据集。该方法结合可微图学习和弱监督学习方法，为行人重识别深度神经网络加入自动生成训练标签的模块并与其一体训练。相比普通的行人重识别方法，该方法不需要高昂的人工标注成本，并且几乎不增加计算复杂度也能达到领先的模型性能。
行人重识别，又称行人再识别，是利用 CV 技术判断图像或视频序列中是否存在特定行人的技术。常规的行人重识别方法往往需要高昂的人工标注成本，计算复杂度也很大。在本文中，中山大学研究者提出的弱监督行人重识别方法恰恰克服了这两方面的障碍，并发布了一个大型行人重识别数据集。
人脸识别在LFW超越人的识别能力之后，就很少有重大的突破了，逐渐转向视频中人脸识别或人脸属性学习等方向。CV顶级会议的接受论文量也出现了逐渐平稳的趋势。 而行人重识别（Person re-identification）也称行人再识别，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行人的技术。广泛被认为是一个图像检索的子问题。 给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。旨在弥补目前固定的摄像头的视觉局限，并可与行人检测/行人跟踪技术相结合 ，可广泛应用于智能视频监控、智能安保等领域。 行人重识
行人检测、行为分析、跨镜跟踪、属性识别等能力在工业、安防、金融、能源等行业中可谓是核心财富密码！一套综合目标检测、跟踪、关键点检测等能力的开源实时行人分析工具，就是把握这些高价值场景的关键！ PP-Human多功能全景图 说来容易，但它真的切实可用，需要企业真实场景数据打磨优化，拥有人体属性分析、行为识别与流量技术与轨迹留存三大能力，兼容单张图片、单路或多路视频等多种数据输入类型，还需要适应不同光线、复杂背景及跨镜头场景。 今天给大家介绍的，就是这样一套不仅拥有上述能力，还直接提供目标检测、属性分析、关
今日介绍10篇论文，来自腾讯旗下视觉研发平台腾讯优图，涉及数学速算批改、视频识别、语义分割等技术领域，跨越识别、交通、教育和医疗等场景，是腾讯优图最新研发成果。
一分钟AI 谷歌开放AlphaGo教学工具，网友可与AI在线围棋直接对垒。 BBC记者挑战中国行人自动识别系统“天网工程”，潜逃7分钟后被抓获。 微软宣布投资5000万美元，用于解决世界最大环境问题的地球人工智能计划。 百度在广州开发区投资20亿元，设立国内最大规模的人工智能专项风投基金。 DeepMind开发了一项简单的测试，用于检测算法安全。 谷歌连续发布Storyboard、Selfissimo！、Scrubbies三款摄像应用AI，涉及对象识别、人物分割、程式化算法，高效图像编码和解码等技术。
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