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PCB-RPP,SGGNN

SIGAI特约作者Fisher YuCV在读博士研究方向:情感计算什么是(ReID)下图,给定一个图或视频作为查询query,在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的图或视频 因为在安防场景下,跟踪一个目标,只靠是不够的,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),信息就能辅助跟踪。ReID与有什么联系和区? 都是多媒体内容检索,从方法论来说是通用的;但是ReID相比更有挑战,跨摄像头场景下复杂姿态,严遮挡,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,也是基于结构分割的先验知驱使(类似用Pose key point来做一样)。 那问题来了,设计网络来提取di?又设计GNN来更新节点值呢??

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PCB-RPP,SGGNN

1001封面.pngSIGAI特约作者Fisher YuCV在读博士研究方向:情感计算什么是(ReID)下图,给定一个图或视频作为查询query,在大规模底库中找出与其最相近的同一ID 的图或视频。 因为在安防场景下,跟踪一个目标,只靠是不够的,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),信息就能辅助跟踪。ReID与有什么联系和区? 都是多媒体内容检索,从方法论来说是通用的;但是ReID相比更有挑战,跨摄像头场景下复杂姿态,严遮挡,多变的光照条件等等。 那问题来了,设计网络来提取di?又设计GNN来更新节点值呢?

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    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。 研究在 数据集 Market-1501(夏季清华国)上训练好的模型,怎么应用到另一个数据集 DukeMTMC-reID(冬季杜克老外)像脸一样。 往属性学习视频base的转。 做更大更难的检索库,比Market-1501 + 500K(更多干扰的候)。语言检索。通过自然语言的描述来找。? ----:从哈利波特地图说起 ?一、本文的目的是提供一个的简要概况。为了方便/直观的理解这个问题,我们先来说两则相关的故事。 使用图像检索的指标来衡量的结果是否合适?在早期,数据集是由两个摄像头采集的比viper,每个query只有一个正确的retrieval目标。所以往往使用top1比较。

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    从零开始

    序言探索了特征的基本学习方法。在这个实践中,我们将会学到一步一步搭建简单的系统。欢迎任建议。 pytorch源码 https:github.comlayumiPerson_reID_baseline_pytorch可以看成为图像检索的问题。 给定一张摄像头A拍摄到的查询图像,我们需要找到这个在其他摄像头下的图像。的核心在于找到有鉴力的表达。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 是同ID的图像?+ Quick Question. How to recognize the images of the same ID? 第一件事情是读数据和他们的label.

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    合适的工业机器

    合适的工业机器,至少要考虑以下几个方面: 工业机器应用 首先要知道的是你的机器要用于处。这是你择需要买的机器种类时的首要条件。 果你只是要一个紧凑的拾取和放置机器,Scara机器是不错的择。果想快速放置小型物品,Delta机器是最好的择。果你想机器在工旁边一起工作,你就应该择协作机器果只是进一些简单的应用,例在传送带之间拾取放置零件,那么4轴的机器就足够了。果机器需要在一个狭小的空间内工作,而且机械臂需要扭曲反转,6轴或者7轴的机器是最好的择。 不过轴多的也有缺点,果一个6轴的机器你只需要其中的4轴,你还是得为剩下的那2个轴编程。 机器制造商倾向于用稍微有区的名字为轴或者关节命名。 这些规格不同的机器很大,对某些特定的应用存在限制。 复精度 这个参数的择也取决于应用。复精度是机器在完成每一个循环后,到达同一位置的精确度差异度。

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    赢得的尊

    14,不要去批评来得到自身的满足经常看到有一些,因为嫉妒比他强,所以会毁谤,说一些不好听的话,在他背后来诋毁他,我们不要这样做,我觉得这是一种非常无能,而且没有任意义的事情,不但自己不会有所提升 16,学会自我批评富兰克林每天都会反省一次,自己哪里做的不好,哪里做的好,不好的地方该改进,就这样,他发现过13处非常大的错误,其中有三条是,第一浪费时间,第二关注琐事,第三容易和他争辩。 23,不要和争论不休因为你浪费很多时间和争论,不但不能说服,还会让事情变得很尴尬。24,要尊的意见是错的,你不要直接的对他说,你错了,你可以比聪明,但不要让他们知道。 想要妥善地解决问题,想要赢得的尊,就要友好的对待,从的角度出发考虑问题,不要满口的责备谩骂。 28,给他说话的机会果你不是一直滔滔不绝,而是给他一点说话的机会,那么,你可能会得到更多的尊,更多的订单,因为果你只管自己说话的话,你的理解很有可能全是错的,而你果让用户自己去说的话,他们能提出更适合他们的问题

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    EasyCVR通过python进AI测试实现使用RTSP流进

    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,现在我们踏入了的领域 ,目前也正在测试视频平台的功能,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。 我们使用python进AI测试,具体方式是是开启本地电脑的摄像头进实时的,或者直接传入一张图片进检测,在分析代码把数据源传入到,看到的是source=’0’,但是这个参数是打开本地电脑的摄像头流 但我们需要对此处进修改,使用rtsp流,进AI,下面需要进分析代码,找到可以修改的地方,或者摸个参数,来进RTSP流的修改。 在遍历中还使用到了opencv打开本地电脑的摄像机流,再开一个线程进实时

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    测试

    01测量的主要性能指标有1.误率(False;Accept;Rate;FAR):这是将其他误作指定员的概率;2.拒率(False;RejectRate;FRR):这是将指定员误作其它员的概率 02影响性能的因素及解决方法(1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比:1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 举个例子:有8个样本,分拿十张照片与数据库证件照进脸比对,其中3个确实是证统一,另外四个证不同。 目前在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    Person Re-identification知资料全集

    欢迎大家转发分享~ Person Re-identification Person Retrieval 专知荟萃 Person Re-identification Person 知乎专栏: 综述:从哈利波特地图说起中的迁移学习:图像风格转换(Learning via Translation)对齐+网络SVDNet for Pedestrian 2017 ICCV 检索/ 接受论文汇总从,下一个风口GAN(生成式对抗网络)的研究现状,以及在领域的应用前景? Re-id Resources)【包含与检测的对比】综述(Person Re-identification: Past, Present and Future)进阶论文及代码 -专知主题:

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    ECCV 2020 | 腾讯优图8篇论文入,涵盖目标跟踪、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8篇论文,涵盖目标跟踪、体姿态估计、动作、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请来打扰我:在其他干扰下的Do Not Disturb Me:Person Re-identification Under the Interference of Other Pedestrians 传统的假设裁剪的图像只包含单。 Student分布中的同样本和非同样本的相似度合区域,提高困难样本的性能。 以防御照片、面具、屏幕翻拍等多种方式的攻击,保证安全。

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    用于大规模对齐网络

    AI 科技评论按:本文首发于知乎专栏,AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。1.Motivation近年来,对(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,也就是利用体结构来增强能力。现阶段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 DPM 来检测,把从背景中切割出来。或者花钱,邀请很多标注者一起来抠,标注数据。那么我们定义什么样的二维变换是好的变换呢? 因为 对齐和是可以互利互惠的两个问题。 当我们做的时候,体是高亮的(可以见下的热度图),背景中不含要信息,自然就区分出来了。 量化的指标也都不错。

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    Face Recognition 测试

    已经越来越贴近我们的生活,那么在我们生活圈子大家知道哪些东西应用到我们的技术吗??? 可在下方留言让大家看看你的眼力见?? 扫脸打卡、扫脸支付、扫脸进站、扫脸进自己家门.... 是不是太贴近我们的生活银办事 扫脸认证?小姐姐扫脸打卡 进门?下面这么大姐扫码进站粉涂太多 不出来???? 现在的化妆品都这么强大吗,哈哈? 这些技术这么贴近生活,研发的产品也越来越多样化,作为质量保证者测试工程师一职的我们去测试呢,我们简单从大方向是分析一下看下流程图? 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比:1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 但采集照片的环节容易出现各种各样的漏洞,容易被一些不法分子利用虚假照片、他照片、网络照片等进攻击。因此,从测试角度来看,需要覆盖到这些非法采集照片的为,比:1) 翻拍后的照片。

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    02影响性能的因素&解决方法(1)背景和头发:消除背景和头发,只脸部图象部分。 但对于测试同学来讲,还要考虑异常场景的表现,即任可能造成拍不到,拍不清晰,判断不出是脸,或者不完整的表现。详细场景比:1) 脸没有正对摄像头,角度有倾斜。2) 拍照环境过暗或者过黑。 但采集照片的环节容易出现各种各样的漏洞,容易被一些不法分子利用虚假照片、他照片、网络照片等进攻击。因此,从测试角度来看,需要覆盖到这些非法采集照片的为,比:1) 翻拍后的照片。 举个例子:有8个样本,分拿十张照片与数据库证件照进脸比对,其中3个确实是证统一,另外四个证不同。 目前在金融、教育、景区、出入境、机场等领域已经大量应用,方便的同时也带来了一些问题,怎么做好的测试,还是一个需要思考和深挖的课题。

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    新闻动态 | ECCV2020腾讯优图8篇论文入,涵盖目标跟踪、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8篇论文,涵盖目标跟踪、体姿态估计、动作、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 在不引入额外数据的情况下,CTracker在MOT16和MOT17上均获得了SOTA的结果,MOTA分为67.6和66.6。 算法框架图: 网络结构图: 传统的假设裁剪的图像只包含单。 为了提升模型在困难样本上的性能,我们提出了一种基于分布蒸馏的损失函数。 Student分布中的同样本和非同样本的相似度合区域,提高困难样本的性能。 2D卷积神经网络已经广泛应用于图像当中并取得成功,研究员现在在尝试利用2D卷积神经网络来对视频进建模。

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    学术资讯|腾讯优图17篇论文入CVPR 2020,含类比学习、等领域

    本届大会涵盖、基于图像建模、计算摄影与图像、视频分析与事件、脸部和手势分析、文件分析、统计方法与学习等多个主题。 腾讯被收录的论文涉及主题广泛,涵盖类比学习、、物体检测、等热门及前沿领域,这些最新科研成果展示了腾讯在计算机视觉领域的技术实力,同时也将对计算机视觉算法落地化应用起到助推作用。 利用注意力机制对全局和局部特征进建模,作为最终的表征,已成为(Re-ID)算法的主流趋势。 这些方法潜在的局限性是,它们侧于提取最突出的特征(显著性特征),但一个可能依赖于不同情况下显著性特征所掩盖的各种其他的线索,比身体、衣服甚至鞋子等。 我们观察到,不同的网络架构例VGG16,ResNet,Inception在图片时会有相似的图像注意力,比都倾向于注意猫脸来猫。

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    深度 | 用于大规模对齐网络

    1.Motivation近年来,对(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,也就是利用体结构来增强能力。现阶段的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。 所以一个直接的想法: 让深度学习方法自己来矫正输入,学习一个二维的变换,把对齐好以后,再做下一步的。那么我们定义什么样的二维变换是好的变换呢? 因为 对齐和是可以互利互惠的两个问题。 当我们做的时候,体是高亮的(可以见下的热度图),背景中不含要信息,自然就区分出来了。 量化的指标也都不错。(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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    独家 | 戏弄系统

    这里有一个视频https:youtu.beFAEXmhkB17M该研究的第一作者Steve Povolny说,“当我们站在实时相机前——这个相机使用去辨认他们正在看到的并与护照照片进比对,我们可以实实在在地并且复不断地引起这种针对性误分类 做到的为了误导算法,研究者们使用了一种很擅长转换图片样式风格的算法——CycleGAN。打个比方,它可以让一张照片变成一张仿佛出自于莫奈之手的名画,让那些拍摄于夏天的山脉像是拍摄于冬季。? 尽管该研究对系统的安全性提出了明确的担忧,但也有一些注意事项。首先,研究员并没有进入机场真正用来乘客的系统,而是使用了一种最先进的、开源算法对其进估计。 尽管此,考虑到算法的高度相似性,他认为这种攻击在实际的机场系统中也很有可能发生。第二,今的攻击需要大量的时间和资源。CycleGAN需要很强的算力和技能经验去训练和执工智能公司Kneron的研究员还展示了面具能欺骗那些已经在世界各地投入使用的系统。McAfee的研究员说他们的目标最终是证明这些AI中的固有漏洞,并明确类必会处在这个循环之中。

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    Google复内容的主要版本

    Google复内容的主要版本 为什么将一组复内容中的一个版本视为主要版本它是工作的? 与该发明共享另一项发明的专利是,它引用了一个复内容URL中的一个被为代表页面,尽管它没有使用“规范”一词。根据该专利: 共享相同内容的复文档由网络搜寻器系统。 这就是该复内容专利认为从网络上出现的文档的不同版本中主要版本的理想原因的三个原因。搜索引擎还希望提供“最合适,最可靠的搜索结果”。它是工作的?该专利告诉我们,一种标主要版本的方法下。 在此过程中可能要查看的元数据可能包括以下内容:作者姓名标题发发布日期出版地点关键词网页排名引用信息文章标符,例数字对象标符,PubMed标符,SICI,ISBN等网络运(例URL)参考计数引用次数语言等等复内容专利对确定文档主要版本的方法进了更深入的研究 这是鲜为知的排名因素吗?在复内容的主要版本方面,Google专利确实在其认为是许多复文档中最要的版本方面显得有些要。

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    深度学习项目:使用Python和OpenCV进

    本文将和大家一起分享使用 Python 进 - 在实时实时视频中检测和出一个。在这个深度学习项目中,我们将学习使用 Python 实时视频中的脸。 face-recognition-project-1.gif使用 Python、OpenCV 和深度学习进关于dlib的:Python 提供了 face_recognition API :python3 recognise.py 概括:今天分享的这个深度学习项目教你使用python库dlib和face_recognition APIs(OpenCV的)开发项目。 我们分两部分实现了这个python项目:在第一部分中,我们已经看到了存储有关脸结构的信息,即脸嵌入。 然后我们学习存储这些嵌入。 在第二部分中,我们已经看到了通过将新的脸嵌入与存储的脸嵌入进比较来技术的应用目前,从我国技术应用来看,主要集中在三大领域:考勤门禁、安防以及金融。

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    使用 OpenCV与 HAAR 级联算法进脸检测和

    因为存在各种复杂性,例低分辨率、遮挡、光照变化等。这些因素高度影响计算机更有效地脸的准确性。首先要了解脸检测和的区。 每个图像在开始时都被赋予相等的权。它找到了将面部分类为正面和负面的最佳阈值。可能存在错误和错误分类。 我们择错误率最小的特征,这意味着这些特征是对脸和非脸图像进最佳分类的特征。 成功的往往是对内在特征(眼睛、鼻子、嘴巴)或外在特征(头、脸、发际线)的有效。这里的问题是:类大脑编码它? 果我们用简单的词来定义,“自动就是从图像中取出那些有意义的特征并将它们放入有用的表示中,然后对它们进一些分类”。的基本思想是基于脸的几特征。 果置信度低于阈值,则表示算法已成功脸。在本文中,我们已经讨论了关于脸检测和的工作原理,这里总结下:haar类级联算法用于脸检测。

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