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。
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。
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。
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。
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。
在计算机视觉中,视频识别和检测是一个重要的方向。历年来CVPR和ICCV等顶会文章中这类论文是最多的。视频识别和检测也是最有落地场景前景的,像人脸识别、动作检测、异常检测、行人重识别、行人计数等都是很有落地前景的应用方向。本文介绍百度PaddlePaddle推出PP-Human行为识别模块,覆盖视频分类、检测、关键点识别等重要领域,既有demo又有代码,是初学者很好的入门学习资料。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
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
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。
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。
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
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。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java,可许多朋友一提到“并发”就头疼: 为什么我已经学习了很多相关技术,可还是搞不定并发编程? 小公司根本遇不到并发问题,高并发经验该怎么积累?平时该怎么学习? 昨天面试又卡在并发问题上了,并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗? 有这些困惑很正常,因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
论文题目:Video-based Person Re-identification with Spatial and Temporal Memory Networks
为了帮助大家更好地理解当前基于深度学习的相关算法原理和实现细节,SIGAI邀请了目标检测领域的资深专家谭博士为你全面、系统地讲述通用目标检测一系列算法的原理以及编码实现中的细节与技巧,避免实现论文的算法时采坑。
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
静电:今天我们来解析瑞幸咖啡的APP设计案例。瑞幸是我最近才开始喝开始用的,突然发现他家的丝绒生椰拿铁还真挺好喝,而且价格也不贵,相对于我这种一天一杯咖啡的人来说是再合适不过了。在之前一直都是使用的小程序来下单,这次下载了他家的APP,感觉还是可圈可点的。
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
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。
AI 科技评论按:本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件,得到了作者本人指点和审核,在此表示感谢。 前言:行人重识别(Person Re-identification)也称行人再识别,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。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。 在监控视频中,由于相机分辨率和拍摄角度的缘故,通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下,ReID就成为了一个非常重要的替代品技
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。
两周时间很快,两眨眼就过去了,两周时间也很长,要 14 次睡过去,14 次醒过来。又到了 thoughworks 的 EMPC中台解决方案团队 catchup 的时候了,这一次我给大家汇报一下昨天G同事特别有代表性的分享:线下零售行业的数字化转型应该注意哪些架构上的坑?。
针对识别图片中的文本信息识别,分为文本区域检测,之后是将文本区域的字符分割,分割以后开始进行字符识别。
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
论文 1:MedMNIST Classification Decathlon: A Lightweight AutoML Benchmark for Medical Image Analysis
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。
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。
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
据不完全统计,2018 年底, 全国机动车保有量超过3.27 亿辆, 机动车驾驶人达4.09 亿, 车多、交通拥堵已成为目前我国城市的显著特征,虽然许多城市都在出台各种限行限购政策,但是机动车保有量还是在不断增加,面对这一现实,如何更好地治理城市交通拥堵成为了智能交通行业不断思考的问题。
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。
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」。
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。
【导语】在以人搜人的场景中,行人会经常被各种物体遮挡。之前的行人再识别(re-id)方法要么忽略了此问题,要么是基于极端假设来解决该问题。为了解决遮挡问题,作者提出检测遮挡区域,并在特征生成和匹配过程中去排除那些遮挡区域。
最新论文中,戴姆勒和卡塞尔大学的科学家们描述了一种新的机器学习框架,它可以对单独的交通参与者进行分类,包括以前仅从雷达数据中不知道的隐藏对象类。
UA-DETRAC是一个具有挑战性的现实世界多目标检测和多目标跟踪基准。数据集由 Cannon EOS 550D摄像头在中国北京和天津24个不同地点拍摄的10个小时的视频组成。视频以每秒25帧的速度录制,分辨率为960540像素。在UA-DETRAC数据集中,有超过14万帧和8250辆车被人工标注,总共标记了121万物体的边界盒。我们还对目标检测和多目标跟踪方面的最新方法进行基准测试,以及本网站中详细介绍的评估指标。
行人检测跟踪计数、人员行为分析、人员属性分析、人员操作及穿戴合规监测等场景化能力在工业、安防、金融、能源等行业有着极其广泛的应用需求。以深度学习视觉技术为核心的行人分析能力,则是以上任务的核心关键,也是近十年人工智能科技公司不断发力深耕的赛道。
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。
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。
春天来了,万物复苏,又到了………… 学霸码农们丰收的季节! 这次丰收的“农场”是即将在美国举办的IEEE CVPR 2019(Computer Vision and Pattern Recognition,即IEEE国际计算机视觉与模式识别会议) 。 名字是有点难懂,你只需知道这是全球计算机视觉顶级会议 ,相当于视觉人工智能的奥赛。参会的人就是你天天在用的美颜滤镜、人脸识别、车牌识别等等技术背后的学霸工程师。 为了让论文被大会收录,全球计算机视觉专家都会拿出大招去pk,平均录取率只有25%! 今年,腾
【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
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)。
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)。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云