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一年一度双十一又到了,看了一下今年双十一,或许是今年以来,最优惠的时候。(618相比……各有千秋)
这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣 人群的月刊,月刊的内容包括:各种编程语言的项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习笔记、教程等,这些开源项目大多都是非常容易上手,而且非常 Cool。主要是希望大家能动手用起来,加入到开源社区中。
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。
据国外媒体报道,本月初互联网域名根服务器遭两次大规模DDoS攻击,每秒500万次!相当于一个根服务器正常数据加载量的250倍!13个关键服务器有3个在几个小时里基本瘫痪。 又到年终岁末,任何对DNS基础架构的攻击都应备受重视。游戏网站经常被攻击?电商网站载入太慢?视频网站卡顿太多?是时候尝试使用云解析了~ >>>> 云解析为网站护航! DNSPOD云解析,拥有全球最领先的云DNS集群技术,超过463台服务器在同时提供专业解析服务,能实时监测并抵御DNS攻击,单机可承受高达1100万Q/s请求量,时刻为你的网
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。
来源:专知本文为课程介绍,建议阅读5分钟适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习。 该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频,该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程,现免费在B站公开。由于该网课录制于2018年末,所以知识点已经有些陈旧,因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习,有基础者无需学习此课程。课程主要包括深度学习基础、行人重识别理论基础和行人重识别代码实践三个篇章。考虑到该课程免费开放以及作者工作较忙,所以日后很难有精力进
经过前一章节的学习,相信你对购物车的业务和和功能有了一定的了解。其实购物车,很多朋友都多多少少接触过一些,上一章节我们也挖掘了购物车的需求。经过需求的挖掘,相信你应该有一些了解了吧,购物车的功能相对来说比较繁杂,还有一些隐含逻辑,埋得比较深。天猿人工厂君,就和你继续从业务和功能层面去梳理购物车的那些隐含逻辑,至于技术实现,会在设计系列完成之后,的功能实现专辑中体现。
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
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。
最近,在网上搜索关于“行人重识别”及“行人再识别”等关键词,发现几乎都是关于行人检测的内容。对于“行人重(再)识别”技术能找到的资料很少,这可能是因为“行人重(再)识别”技术最近才刚刚兴起吧。 总之,除了能在谷歌学术中搜到一些Person re-identification的学术论文外,其他的资料明显没有行人检测的多。 概念解释 “行人重(再)识别”,首先从字面上将就是对“行人”进行“识别”。其中的“重(再)”则是指“重新”、“再一次”的意思。 “行人重(再)识别”技术主要是应用在视频监控方面。在刑侦工作中
随着“双十一”临近,情理之中的电商大战火药味越来越浓,鸡鸭同池,老板娘上头条,话题一个接一个。小编想说的是,求求你们!别老整这些没用的,倒是打价格战啊!红包现金券砸过来吧,多多益善~ 11月15日,DNSPOD将迎来6周岁生日,回馈用户是我们每年周年庆不变的主题,咱们不整那些虚的,11月12日起,全线产品0元购,7天24小时嗨购不停。 活动一:0元购,10点抢。 域名注册,CDN流量包,解析套餐,云主机全部免费,每天10点,准时相约。 活动二:百万券,任性派。 10元,20元无门槛现金券,100元,3
上周,范冰冰李晨与张馨予撕x大戏不断,热心的网友纷纷到“娱乐圈纪委”王思聪微博下留言,别以为上个新闻联播你就不管娱乐圈的事儿,别睡了,起来嗨! 6月3日,在如火如荼的八卦现状下不发一言的王思聪被曝从域名界大佬手中悄无声息地买了一个撕x域名bbbb.com,点进去就是微博主页了。 据了解,bbbb.com这个域名,是罕见的4字母4A域名,全球只有26个这样的.com域名,估计价格不菲。 有钱人的世界,我们一直都很难懂。 然而,说了这么多,并没有什么卵用。 热闹是别人的,钱也是别人的,再怎么热心
行人重识别(reID)是一项极具挑战性的任务,该任务以在多个摄像头拍摄出来的图像中识别相同行人为目标。随着深度学习方法的广泛使用,reID 的性能借助不同的算法得到快速提高。在用深度神经网络学习表征的问题上大家做了各种尝试,但姿势变化、图像模糊以及目标遮挡等问题仍对学习判别式特征提出了巨大的挑战。解决这些问题有两类方法,对齐行人图像 [1] 或通过学习身体区域的特征整合行人的姿势信息 [2]。但这些工作在推断阶段也需要辅助的姿势信息,这样就限制了算法在没有姿势信息的情况下泛化新图像的能力。与此同时,由于对姿势估计的推断更复杂了,计算成本也随之增加。
又到了该奋力写代码的周一,媛猿们,噼里啪啦嗨起来! 时间啊,总是过得太快,还没来得及感慨,转眼间已是7月了,2015年duang的一下就过去了一半多。 媛猿们的年度计划完成得怎么样了?说着要减肥的,加班忙忘了吧?嚷着要结束单身的,妥妥的还单着呢吧?吵着要攒钱的,炒股赔光了吧? 经历了股市的剧烈动荡,炒股的小伙伴们,你们的小心脏还好吗?还好吗?好吗?吗?快吃个包子压压惊~ 在股市强烈的刺激下,一个把股票走势配上实时弹幕的弹股论斤网站红了。据悉,被股市套牢的程序员Stephen,满心郁闷无处发泄,最后想出
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前几天英伟达开源了DG-Net的源码。让我们来回顾一下这篇CVPR19 Oral的论文。
本文选自BMVC2018的论文《Deep Association Learning for Unsupervised Video Person Re-identification》,使用无监督学习解决行人重识别的问题,更加贴近行人重识别的应用场景,同时性能也大幅提升。
近年来,行人重识别技术在业内得到了越来越多的关注,CVPR投稿中关于ReID的研究逐年增多。随着行人重识别技术的日渐成熟,其巨大的应用价值和市场潜力得到了越来越多的关注。
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行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别,被广泛认为是一个图像检索子问题,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术,即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像。行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉极限,并可与行人检测、行人跟踪技术相结合,应用于视频监控、智能安防等领域。
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第三个 Session——「Person Re-Identification and Tracking」环节的四场论文报告。
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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
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 引言: 学习图象分类、目标检测、实例分割、语义分割从理论到实践就看这套课程足够了。这套课程是我通过六个月精心打磨与准备,而且得到大家深度认同的系统化学习Pytorch框架CV相关的视频课程,它都有哪些内容,往下看即可。 01 课程有什么特色 深度学习是涵盖很多领域与方向,为了避免大家学习的太泛没有重点,课程主要针对CV方向组织知识点与章节,去伪留真,注重实战,注重代码实现。从零开始学习深度学习在计算机视觉/机器视觉领域
在上周,有某用户在群里反馈:你家的解析套餐续费也太贵了 ,也不像新购,还时不时搞搞活动。这价格续费续的肉疼。” 老板一听,这不是我们的风格呀,我们DNSPod, 一向信奉着用户当宝。这解析套餐的续费,怎么能一点活动都没有呢?必须安排上! D妹拿出小本本快速记:好,那优惠力度要多大呢? 老板:就对齐新购买的活动力度!!! 于是就有了这一次,空前(未必绝后的)解析套餐续费活动啦!撒花~ 各位解析套餐的用户,可以直接扫描下方二维码,即可领取一张满360-333元的解析套餐续费代金券。 扫码完
行人检测的论文不多,总计 5 篇,从内容看解决行人与行人、行人与物体间的遮挡是研究的重点。
论文 1:MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis
点击上方蓝字关注我们 微信公众号:OpenCV学堂 关注获取更多计算机视觉与深度学习知识 Pytorch框架现在越来越受到开发者欢迎的深度学习框架,小编也是从tensorflow到pytorch都使用过,让我现在选择我会选择pytorch框架,原因有几下几个: 集合了前面框架的优点,特别是torch与caffe2 学习曲线平缓,特别容易上手 针对计算机视觉提供了专项torchvision框架 模型导出ONNX公开格式,兼容各种推理框架部署,从边缘到云端 最新论文多数都是基于pytorch完成,容易对接开发
行人搜索是图像搜索问题的第一个尝试。在此之前,虽然对人的检测和重识别做了大量的努力,但大多数都是独立处理这两个问题的。也就是说,传统方法将行人搜索任务划分为两个独立的子任务。
本文介绍了云+创业扶持计划的背景、申请流程、审核规则、扶持内容和规则、代金券的发放和用法、以及常见问题。旨在帮助用户了解腾讯云+创业扶持计划,并顺利申请和使用相关服务。
最近的研究表明,显式深度特征匹配以及大规模多样化的训练数据均可显著提升行人重识别的泛化能力。但是,在大规模数据上,学习深度匹配器的效率还未得到充分研究。 近日,特斯联科技集团首席科学家邵岭博士及团队提出了一种高效的小批量采样(mini-batch sampling)方法——图采样(Graph Sampling, GS),用于大规模深度度量学习,极大改善了可泛化行人重识别。目前,该研究成果(题为: Graph Sampling Based Deep Metric Learning for Generaliz
近日,腾讯优图自研了一套口罩佩戴识别专用AI算法,即便戴着口罩也能精确进行人脸识别,准确率高达99.5%。除此之外,腾讯优图官方介绍还称,这套AI算法还能识别出人员口罩佩戴方式是否错误。
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
腾讯云代金券是腾讯云专用的一种代金券,也可以称为腾讯云优惠券。在购买腾讯云的时候,可获得相应的优惠折扣。一般购买腾讯云的时候,建议使用腾讯云代金券,这样可以节省购买腾讯云的费用。
摘要:行人重识别(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AI技术,在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》,该文作者来自武汉大学、起源人工智能研究院(IIAI)、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。
本文主要是介绍自己做的一个工作:SphereReID: Deep Hypersphere Manifold Embedding for Person Re-Identication(https://arxiv.org/abs/1807.00537),用了 Softmax 的变种,在行人重识别上取得了非常好的效果,并且端到端训练,网络结构简单。在 Market-1501 数据集上达到 94.4% 的准确率(并且不需要 re-ranking 和 fine-tuning)。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题,在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
众所周知,腾讯云一直被大家称为良心云,而隔壁的套路云也已在举行双11的活动,但套路太多,反观腾讯云要良心很多,也更直接,跟着我一起来看看吧。
本文作者为悉尼科技大学博士生武宇(Yu Wu),他根据 CVPR 2018 录用论文 Exploit the Unknown Gradually: One-Shot Video-Based Person Re-Identification by Stepwise Learning 为 AI 科技评论撰写了独家解读稿件。
五月,腾讯云推出了轻量无忧计划 Lighthouse Care,无忧实例终身享有与新购同价的续费优惠,再也无需担心新购便宜续费贵的问题。终身续费优惠可与部分代金券同享,折上折更无忧。618期间,腾讯云也推出了不少活动,爆品秒杀中的轻量应用服务器性价也比较高,还是有许多大佬都购买了轻量服务器的,甚至有的买了好几台,羡慕大佬们,哈哈哈,今天,小俊继续给大家带来腾讯云轻量应用服务器的玩法,大家平时都有同步盘的需求,而同步盘一般都需要付费,不过我们可以自己搭建私有同步盘,现在我们开始吧!
顶会AAAI 2022的惨烈程度,各位投稿人一定心有体会,近万篇投稿只有15%的录取率,无数全positive的优秀工作被录取率卡掉。
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重识别上碰到的数据异构性问题。
【导读】目前,大多数行人重识别(ReID)方法主要是从收集的单个人图像数据库中检索感兴趣的人。在跨摄像头的监控应用中,除了单人ReID任务外,匹配一组行人(多个人)也起着重要的作用。这种组重识别(GReID)的任务非常具有挑战性,因为它不仅面临着单个人外观的变化,还有组的布局和成员身份变化也会带来更多困难。为了获得组图像的鲁棒表示,本文设计了一种域迁移图神经网络(DoT-GNN)方法。
论文名称:Rotation-invariant Mixed Graphical Model Network for 2D Hand Pose Estimation
对于这个问题,业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来,学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别(Person Re-identification,ReID)。
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