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用于大规模行人识别行人对齐网络

AI 科技评论按:本文首发于知乎行人识别专栏,AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。 1.Motivation 近年来,对行人识别(person re-ID)问题的研究也越来越多了。 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。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候,行人人体是高亮的(可以见如下的热度图),背景中不含重要信息,自然就区分出来了。 而反过来,当行人数据对齐得好的时候,行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。 下图为对齐的效果 (上一行为原始检测,下一行为对齐后的结果)。 量化的行人识别指标也都不错。

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从零开始行人识别

序言 探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中,我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人识别系统。欢迎任何建议。 pytorch源码 https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch 行人识别可以看成为图像检索的问题。 行人识别的核心在于如何找到有鉴别力的行人表达。很多近期的方法使用了深度学习模型来抽取视觉特征,达到了SOTA的结果。 快速问答:prepare.py 是如何识别同ID的图像? + Quick Question. How to recognize the images of the same ID? AvgPool2d和 AdaptiveAvgPool2d区别在哪里? 模型现在有参数么?我们怎么初始化参数? 更多细节在 model.py中. 你可以等看完这个实践再回过头去看一下代码。

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    行人识别 PCB-RPP,SGGNN

    SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向:情感计算 什么是行人识别(ReID) 如下图,给定一个行人图或行人视频作为查询query,在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的行人图或行人视频 因为在安防场景下,跟踪一个目标,只靠人脸识别是不够的,在脸部信息丢失时(罪犯有时把脸特意蒙住一大部分,或者离太远了拍不清脸),行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别? 都是多媒体内容检索,从方法论来说是通用的;但是ReID相比行人更有挑战,跨摄像头场景下复杂姿态,严重遮挡,多变的光照条件等等。 PCB框架[1] 如上图所示,PCB框架的流程是: 1、对输入384*128行人图提取深度特征(ResNet50),把最后一个block( averagepooling前)的下采样层丢弃掉,得到空间大小 作者在文中做了实验来对比结果,找到最优的组合方案~~ 至于为什么分part的效果会更好,也是基于行人结构分割的先验知识驱使(类似用Pose key point来做一样)。

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    行人识别 PCB-RPP,SGGNN

    1001封面.png SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向:情感计算 什么是行人识别(ReID) 如下图,给定一个行人图或行人视频作为查询query,在大规模底库中找出与其最相近的同一 ID的行人图或行人视频。 因为在安防场景下,跟踪一个目标,只靠人脸识别是不够的,在脸部信息丢失时(罪犯有时把脸特意蒙住一大部分,或者离太远了拍不清脸),行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别? 都是多媒体内容检索,从方法论来说是通用的;但是ReID相比行人更有挑战,跨摄像头场景下复杂姿态,严重遮挡,多变的光照条件等等。 作者在文中做了实验来对比结果,找到最优的组合方案~~ 至于为什么分part的效果会更好,也是基于行人结构分割的先验知识驱使(类似用Pose key point来做一样)。

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    深度 | 用于大规模行人识别行人对齐网络

    1.Motivation 近年来,对行人识别(person re-ID)问题的研究也越来越多了。 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。 因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候,行人人体是高亮的(可以见如下的热度图),背景中不含重要信息,自然就区分出来了。 而反过来,当行人数据对齐得好的时候,行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。 ? 下图为对齐的效果 (上一行为原始检测,下一行为对齐后的结果)。 量化的行人识别指标也都不错。(注:其中 cuhk03 跑的是新的 test setting,图像一半训练一半测试,所以指标相对低一些) ?

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    基于深度学习的行人识别研究综述

    前言:行人识别(Person Re-identification)也称行人识别,本文简称为ReID,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。 通过最小化,最后可以使得正样本对之间的距离逐渐变小,负样本对之间的距离逐渐变大,从而满足行人识别任务的需要。 如下图所示,图片被垂直等分为若干份,因为垂直切割更符合我们对人体识别的直观感受,所以行人识别领域很少用到水平切割。 但是通常单帧图像的信息是有限的,因此有很多工作集中在利用视频序列来进行行人识别方法的研究[17-24]。 融合了运动信息的序列图像特征能够提高行人识别的准确度。

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    行人识别 Person Re-identification知识资料全集

    欢迎大家转发分享~ 行人识别 Person Re-identification / Person Retrieval 专知荟萃 行人识别 Person Re-identification / Person ] 行人识别综述:从哈利波特地图说起 行人识别中的迁移学习:图像风格转换(Learning via Translation) 行人对齐+识别网络 SVDNet for Pedestrian Retrieval 2017 ICCV 行人检索/识别 接受论文汇总 从人脸识别行人识别,下一个风口 GAN(生成式对抗网络)的研究现状,以及在行人识别领域的应用前景? (行人识别)【包含与行人检测的对比】 行人识别综述(Person Re-identification: Past, Present and Future) 进阶论文及代码 Person Re-identification q=content/research] DaPeng Chen [http://gr.xjtu.edu.cn/web/dapengchen/home] 特别提示-专知行人识别主题:

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    深度学习行人识别ReID最新综述与展望

    今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook,作者调查了245篇近两三年的行人识别(Person 1)数据收集; 2)包围框生成; 3)训练数据标注; 4)模型训练; 5)行人检索 作者将ReID技术分为Closed-world 和Open-world 两大子集: ?

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    从人脸识别行人识别,下一个风口

    行人识别为国内现在主要的研究方向之一,投稿量则在逐年递增。 行人识别CV顶级会议的接受论文量稳步提升。 行人识别落地的产品很少, 而人脸识别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。 以上是造成行人识别 在学界火的原因吧。 所以人脸识别在实际的识别应用中很可能有限。 2. 有些人靠衣服的颜色就可以判断出来了,还需要行人识别么? 衣服颜色确实是行人识别 做出判断一个重要因素,但光靠颜色是不足的。 目前有一些公开的代码,可详见之前的知乎回答:有哪些行人识别公开代码 做了一些汇总。 谢谢您看完~我也是刚刚学习行人识别,欢迎各种建议。

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    CVPR 2020 论文大盘点-行人检测与识别

    本文盘点CVPR 2020 所有行人检测(Pedestrian Detection)与人员识别(Person Re-Identification,ReID)相关论文,在视频监控领域该方向技术应用广泛, 但不仅仅局限于这两种技术,因为拥挤人群计数(Crowd Counting)往往与行人检测相关,而步态识别(Gait Recognition)可看作一种特殊的人员识别,故将以上方向的论文均归为行人检测与识别 人员识别部分总计 23 篇文章,除了基于图像的ReID(8篇),基于视频的ReID(3篇),含有众多细分方向:跨分辨率、跨域、跨模态(可见光-红外)、遮挡、非监督、射频信号人员识别都很有特色。 单位 | 中国科学院自动化研究所;旷视;北京理工大学 代码 | https://github.com/wangguanan/HOReID(即将) 解读 | CVPR 2020 | 旷视新方法优化解决遮挡行人识别 跨模态人员识别 可见光-红外人员识别 [28].Hi-CMD: Hierarchical Cross-Modality Disentanglement for Visible-Infrared Person

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    NeurIPS 2021 | 图像损坏场景下行人识别新基准

    导读 行人识别(Person ReID)在安全部署领域有着广泛应用,当前的研究仅考虑ReID模型在干净数据集上的性能,而忽略了ReID模型在各种图像损坏场景(雨天、雾天等)下的鲁棒性。 贡献 本文是SUSTech VIP Group(南方科技大学 视觉智能与感知课题组)针对图像损坏场景下的行人识别的研究。 相反的是,本文发现,在行人识别任务中,模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在着一定的关联。 实验结果表明,行人识别任务中,模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在强线性正相关(图左皮尔森相关系数ρ=0.97)。 5. 结论 本文提出了一个全新的ReID任务场景,图片损坏场景下的行人识别

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    FedReID - 联邦学习在行人识别上的首次深入实践

    作者 | 庄伟铭 编辑 | 陈大鑫 行人识别的训练需要收集大量的人体数据到一个中心服务器上,这些数据包含了个人敏感信息,因此会造成隐私泄露问题。 联邦学习是一种保护隐私的分布式训练方法,可以应用到行人识别上,以解决这个问题。 但是在现实场景中,将联邦学习应用到行人识别上因为数据异构性,会导致精度下降和收敛的问题。 本文介绍一篇来自 ACMMM20 Oral 的论文,这篇论文主要通过构建一个 benchmark,并基于 benchmark 结果的深入分析,提出两个优化方法,提升现实场景下联邦学习在行人识别上碰到的数据异构性问题 2 Benchmark结果 通过 Benchmark 的实验,论文里描述了不少联邦学习和行人识别结合的洞见。这边着重提出两点因数据异构性导致的问题。 1. 4 总结 针对数据隐私问题,这篇论文将联邦学习应用到行人识别,并做了深入的研究分析。

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    深度学习行人识别综述与展望,TPAMI 2021 最新文章

    作者 | 叶茫 武汉大学 编辑 | CV君 报道 | 我爱计算机视觉(微信id:aicvml) 摘要:行人识别(Person Re-Identification,简称Re-ID),是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的 ,从视频数据中,通过人工方式或者行人检测或跟踪方式将行人从图中裁切出来,图像中行人将会占据大部分面积; 训练数据标注,包含相机标签和行人标签等其他信息; 识别模型训练,设计模型(主要指深度学习模型), 构建行人识别系统的五个主要步骤。包括:1)数据采集,2)行人框生成,3)训练数据标注;4)识别模型训练,5)行人检索 全文的综述和展望都是围绕这五个步骤来展开和讨论的。 Closed-world 概括为大家常见的标注完整的有监督的行人识别方法,Open-world 概括为多模态数据,端到端的行人检索,无监督或半监督学习,噪声标注和一些 Open-set 的其他场景。 ,解决实际场景中查询行人图像缺失等问题; 可见光到红外 Re-ID:旨在跨模态匹配白天的可见光图像到夜晚的红外行人图像,也有一些方法直接解决低照度的识别任务; 跨分辨率 Re-ID:不同高低分辨率行人图像匹配

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    关注度越来越高的行人识别,有哪些热点?

    关键词:行人识别 数据集 前沿技术 在茫茫人海中,你能不能一眼就找到想找的那个人? 如今,这个任务对于计算机来说,可能是小菜一碟了。而这得益于近年行人识别技术的飞速发展。 行人识别被称为人脸识别之后的「杀手级应用」 行人识别已经成为人脸识别之后,计算机视觉领域的一个重点研究方向。 行人识别用在哪儿? 首先,上文中已提到,行人识别是人脸识别技术的一个重要补充。 人脸识别的前提是:清晰的正脸照。但在图像只有背面、或其它看不到人脸的角度时,人脸识别便失效了。 这时候,行人识别便可通过姿态、衣着等特征,继续追踪目标人物。 目前,行人识别技术在安防领域、自动驾驶等领域都有着广泛的应用。 ; 行人检索 其中,数据收集作为第一步,是整个行人识别研究的基础。

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    在3D空间,用点云数据学行人识别特征

    但已有的行人识别(person re-ID)工作往往只关注 2D 空间中的图像匹配,忽略了3D的人体先验信息。 在本篇文章中,我们做了一个微小的尝试,即在三维空间中通过生成的点云数据 来执行人体的匹配。 最后和传统CNN一样,我们映射到一个512维的特征,做行人的身份loss L_{id}. 4. (1)不得不说,做实验的时候,我们也遇到了数据上的限制,很多数据集比如Market-1501,已经把图像都resize好了 到 128x64,会丢失行人的身高 胖瘦等信息,所以导致我们的模型不能用上更多行人身高的信息 可以看到,对于正常的检索样本 和 部分遮挡的检索行人,OGNet 都可以得到比较好的检索结果。 5. 进一步,我们对网络中的模块做了分析。

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    NVIDIA开源DG-Net:用GAN做“淘宝式”换衣,辅助行人识别

    作者在行人识别这个任务上探索了 利用生成数据来辅助训练的方法。通过生成高质量的行人图像,将其与行人识别模型融合,同时提升行人生成的质量和行人识别的精度。 若使用这些低质量的行人生成图像来训练行人识别模型,会引入与原始数据集之间的差异(bias)。 给定N张图像,我们首先生成了NxN的训练图像,用这些图像来训练行人识别模型。 (下图第一行和第一列为真实图像输入,其余都为生成图像) 训练中存在一个循环: 生成图像喂给行人识别模型来学习好的行人特征,而行人识别模型提取出来的特征也会再喂给生成模型来提升生成图像的质量。 同时,他还为社区贡献了行人识别问题的基准代码,在Github上star超过了1000次,被广泛采用。

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    ECCV 2020 | 腾讯优图8篇论文入选,涵盖目标跟踪、行人识别、人脸识别等领域

    在竞争越来越激烈的情况下,本次ECCV 腾讯优图实验室共入选8篇论文,涵盖目标跟踪、行人识别、人脸识别、人体姿态估计、动作识别、物体检测等热门及前沿领域,再次展示了腾讯在计算机视觉领域的科研及创新实力 02 请别来打扰我:在其他行人干扰下的行人识别 Do Not Disturb Me: Person Re-identification Under the Interference of Other Pedestrians 传统的行人识别假设裁剪的图像只包含单人。 然而,在拥挤的场景中,现成的检测器可能会生成多人的边界框,并且其中背景行人占很大比例,或者存在人体遮挡。从这些带有行人干扰的图像中提取的特征可能包含干扰信息,这将导致错误的检索结果。 此外,我们提出了反向注意模块和多人分离损失函数促进了注意力模块来抑制其他行人的干扰。我们的方法在两个新的行人干扰数据集上进行了评估,结果表明,该方法与现有的Re-ID方法相比具有更好的性能。 ?

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      人体分析包含人像分割、人体识别、行人重识别(Reid)等服务。人像分割可识别视频、图片中的半身人体轮廓,并将其与背景分离;人体检测,可识别行人的穿着、体态、发型等信息;行人重识别(Reid)可实现跨摄像头跨场景下行人的识别与检索。可应用于人像抠图、背景特效、行人搜索、人群密度检测等场景。

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