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CVPR 2018中国分享会 之「及追踪」

随后是由港中-商汤联合实验室的李鸿升教授介绍了他们在研究中的视角。李鸿升教授在今年的 CVPR 中共有 7 篇入选,这里他只介绍了其中两篇。 第二篇中他们发现图片背景对模型有很大的影响。 后由来自商汤科技的武伟博士介绍了他们在目标追踪方面的工作。 ,数十位 CVPR 2018 收录的作者在此坛中分享其研究和技术观点。 王乃岩在这篇被 CVPR 2018 接收的章中考虑到,应当对不好的检测(例如影)或遮挡具有更高的鲁棒性,同时对不同图片中有一定的弹性。 ? 从 2005 年任务首次提出后,经过 2014 年深度学习被引入该领域,的研究得到大量的研究(例如 CVPR 上章从 2014 年的 3 篇剧增到今年的 32 篇),在这些研究中各种模型所表现出的性能也逐步提升

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CVPR 2020 大盘点-检测与

盘点CVPR 2020 所有检测(Pedestrian Detection)与(Person Re-Identification,ReID)相关,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,因为拥挤群计数(Crowd Counting)往往与检测相关,而步态(Gait Recognition)可看作一种特殊的,故将以上方向的均归为检测与 检测的不多,总计 5 篇,从内容看解决与物体间的遮挡是研究的点。 拥挤群计数,总计 3 篇章,都是在解决透视和尺度问题带来的挑战。 如果想要下载所有CVPR 2020,请点击这里: CVPR 2020 全面开放下载,含主会和workshop 检测 拥挤场景的检测 [1].Detection in Crowded Jian Sun 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 | 旷视方法优化解决遮挡

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    脸表情】不得不读的推荐(2015-2018篇)

    接下来两篇专栏,笔者将从近5年基于图片的脸表情中推荐一些个觉得具有代表性或创性工作。 分阶段微调方法 早使用迁移学习(微调)方法进基于图片的表情章之一。Ng等[1]的工作就是通过分阶段的微调方法进对比不同的微调组合以找到效果好的方法。 推荐指数:✦✦✧✧✧ ? 模型设计的方法 Zhang等[5]想要点解决的问题也是表情中存在的脸姿态问题,不过点更多是围绕模型设计提出针对性的方法。 推荐指数:✦✦✧✧✧ ? [6]算是表情领域中,实验丰富的一篇章。 IEEE, 2018: 302-309. 11. 获取脸表情中的表情成分进训练 Yang等[12]发表在2018年CVPR的章。

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    深度学习综述与展望,TPAMI 2021

    介绍我们的IEEE TPAMI综述 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》,该作者来自武汉大学 版本地址:https://arxiv.org/abs/2001.04193v2 代码和评价指标开源地址:https://github.com/mangye16/ReID-Survey 01 ; 训练数据标注,包含相机标签和标签等其他信息; 模型训练,设计模型(主要指深度学习模型),让它从训练数据中尽可能挖掘“如何不同的隐藏特征表达模式”; 检索,将训练好的模型应用到测试场景中 构建系统的五个主要步骤。包括:1)数据采集,2)框生成,3)训练数据标注;4)模型训练,5)检索 全的综述和展望都是围绕这五个步骤来展开和讨的。 ;如何高效的利用采集的数据(Newly Arriving Data)来更之前已训练好的模型; 高效的模型部署:轻量型快速的算法设计,自适应的针对不同类型的硬件配置(小型的移动手机和大型服务器

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    深度学习ReID综述与展望

    今天 arXiv Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook,作者调查了245篇近两三年的(Person Re-identification),分类为封闭世界ReID与开放世界ReID,综述了该方向的技术进展,对未来ReID技术发展给出了几个有价值的方向,是近期值得读的ReID综述。 该作者信息: ? 该作者来自起源工智能研究院(IIAI)、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。 下图为作者总结的ReID技术的五大步骤: ? 1)数据收集; 2)包围框生成; 3)训练数据标注; 4)模型训练; 5)检索 作者将ReID技术分为Closed-world 和Open-world 两大子集: ? 中方法简称请参阅原

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    ECCV 2020 大盘点-(ReID)篇

    盘点ECCV 2020 中所有与员再(Person Re-Identification,ReID)相关的,总计 24 篇,其中两篇Oral ,15篇已经或者将开源代码。 下载包含这些的 ECCV 2020 所有: ECCV 2020 合集下载,分类盘点进中 跨域 Joint Disentangling and Adaptation for Cross-Domain 基于视频的 Appearance-Preserving 3D Convolution for Video-based Person Re-identification 作者 | Xinqian 他干扰下的 Do Not Disturb Me: Person Re-identification Under the Interference of Other Pedestrians 作者 多视图知蒸馏用于鲁棒的 Robust Re-Identification by Multiple Views Knowledge Distillation 作者 | Angelo Porrello

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    详解进展

    zhuanlan.zhihu.com/p/234369216 编辑丨极市平台 Mis-classifified Vector Guided Softmax Loss for Face Recognition 现有算法存在的问题 仅从ground truth类的角度扩大了特征边缘,这是局部的,没有实现与其他非ground truth类的可区分性 将不同类之间的特征边界设置为相同且固定的值,可能不能很好地适应情况 点 我们提出了一种的 除此之外,我们的损失也吸收了其他非ground-truth类的可性,同时也为不同的类提供了自适应的边界。 CurricularFace的算法思想 将课程学习的思想嵌入到损失函数中,以实现一种的深度训练策略。 output Circle Loss 详情参见: https://zhuanlan.zhihu.com/p/117716663 AM-LFS:AutoML for Loss Function Search

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    干货 | 清华博士生孙奕帆:介绍及进展

    AI 科技评按:提到计算机视觉领域的研究,大家可能先想到的是,其实还有一个更为实用的研究应用——是利用计算机视觉技术在图像或视频中检索特定的任务,面临着视角变化大、关节运动复杂等诸多困难,是一个极富挑战的课题。本就来为大家点介绍一下的一些基础知研究进展。 分享主题:介绍及进展 ? 分享内容 大家好,我是来自清华大学信息认知与智能系统研究所的孙奕帆。 这次分享主要是以下三方面: 任务简介; SVDNet for Pedestrian Retrieval讲解; 近进展介绍及下一步热点预测(结合); 提到CV,大家首先想到的是 为什么要进呢? 从学术研究来看,2008年以来,在三大顶会上收录的有关数量是逐年递增的。

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    推荐】5篇( Person Re-ID)相关—样本生成、超越类、实践指南、姿态归一化、图像生成

    【导读】专知内容组整理了近五篇( Person Re-Identification)相关章,为大家进介绍,欢迎查看! 1. Multi-pseudo Regularized Label for Generated Samples in Person Re-Identification(:基于多伪正则化标签的样本生成方法 AlignedReID: Surpassing Human-Level Performance in Person Re-Identification(AlignedReID:在中超越了类水平 Re-ID done right: towards good practices for person re-identification(Re-ID:中实践指南) ---- ---- 作者: Pose-Normalized Image Generation for Person Re-identification(基于姿态归一化图像生成的方法) ---- ---- 作者:Xuelin

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    学界 | ECCV 2018 笔记之多纤维网络

    AI 科技评按:本为上海交通大学林天威为 AI 科技评撰写的独家稿件,未经许可不得转载。 ? /视频分类是视频理解领域的要方向。 这篇主要针对 3D 网络的第一个问题进了研究,具体而言,这篇的目的是要在保持网络效果的同时(主要对标 I3D-RGBmodel),大幅度降低网络的 FLOPs,从而提高网络的效率,使 3D 网络能够获得更多的应用场景 在该结构中,前后均为一个 1x1 的卷积进降维和升维,中间则将通道进分组,分用几个 3x3 卷积核进处理。这样的处理可以大大降低中间层的计算量,但是 1x1 卷积层依旧有很大的计算量。 这里主要有两种形式,一是基于 ResNet-18 和 MobileNet-v2 的 baseline,将其中的模块替换为多纤维模块(这里具体的实现细节不是很确定);二是设计了一个 2D MF-Net ,具体网络结构可以见

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    ECCV 2020 | 腾讯优图8篇入选,涵盖目标跟踪、等领域

    来源:腾讯优图 近日,计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇,终被接受发表1361篇,录取率为27%,较上届有所下降。 随着工智能的发展,计算机视觉的研究深入和应用迅速发展,每次举都会吸引大量的投稿,而今年ECCV的投稿量更是ECCV 2018的两倍还多,创下历史高。 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,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

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    2021年 的挑战 与 进展 (35页PPT整理)

    近几年获得了在测试结果上的大幅提升,甚至超过了的分辨能力,但是我们在实际应用上仍有很多待解决的问题。 ---------------更------------- B站讲解视频: 【极市】郑哲东:从到无机定位_哔哩哔哩 (゜-゜)つロ 干杯~-bilibili 背景介绍 任务就是一个跨摄像头检索的任务 除了训练数据,大家关心的就是训练的有效性了。如何挖掘数据背后的故事,特是局部细节。 3. 在的精准度有了长足发展之后,效率也是一个必须考虑的方面。 4. 这也是在实际落地reID遇到的大问题。 6.后,在非限制场景中,往往会遇到遮挡等等环境问题。如何学习一个鲁棒的表示? ---- 后感谢看完,欢迎关注我们实验室的知乎专栏 和我的其他章,每周会不定时更

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    推荐】五篇视频分类相关—细粒度、群组归一化、MLtuner、时序特征

    【导读】既昨天推出五篇视频分类(Video Classification)章,专知内容组今天又推出近七篇视觉问答相关章,为大家进介绍,欢迎查看! 1. Fine-grained Activity Recognition in Baseball Videos(在棒球视频中细粒度的) ---- ---- 作者:AJ Piergiovanni,Michael 期刊:arXiv, 2018年4月10日 网址: http://www.zhuanzhi.ai/document/0519a3c3e75dab982dc4e2b80b5b92b9 2. 期刊:arXiv, 2018年4月13日 网址: http://www.zhuanzhi.ai/document/9cda5868fc0eb068afaccf79c30dbe82 3. Learning Representative Temporal Features for Action Recognition(学习具有代表性的动作的时序特征) ---- ---- 作者:Ali

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    推荐】5篇(ReID)相关—迁移学习、特征集成、排序、 多通道金字塔、深层生成模型

    【导读】专知内容组整理了近五篇(Person Re-identification)相关章,为大家进介绍,欢迎查看! Cross-dataset Person Re-identification by Transfer Learning of Spatial-Temporal Patterns(基于迁移学习时空模式的无监督跨数据集的 Branching: Efficient Feature Ensemble for Person Re-Identification(虚拟CNN分支:高效特征集成的) ---- 作者:Albert with updateable joint images re-ranking for Person Re-identification(一个可更排序的联合图像的框架以供) ---- Pyramid Person Matching Network for Person Re-Identification(多通道金字塔型匹配网络进) ---- 作者:Chaojie Mao

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    推荐】6篇相关—深度空间特征构、生成对抗网络、图像生成、系列实战、图像-图像域自适应方法、检索

    【导读】专知内容组整理了近六篇(Person Re-identification)相关章,为大家进介绍,欢迎查看! 1. Spatial Feature Reconstruction for Partial Person Re-identification: Alignment-Free Approach(基于深度空间特征构的部分 Crossing Generative Adversarial Networks for Cross-View Person Re-identification(基于交叉生成对抗网络的跨视角) Pose-Normalized Image Generation for Person Re-identification(基于姿态归一化图像生成的) ---- ---- 作者:Xuelin Re-ID done right: towards good practices for person re-identification(Re-ID正确:的系列好的实战) ---- ----

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    推荐 | 商汤 ECCV 2018 精选的瓶颈在于数据集噪声

    商汤 ECCV 2018 精选的瓶颈在于数据集噪声 Wang Fei /Chen Liren /Li Cheng /Huang Shiyao /Chen Yanjie /Qian Chen /Loy Chen Change 推荐原因 ---- 本对于领域作出以下贡献:(1)清理出了现有大规模脸数据集(包括MegaFace和MS-Celeb-1M)的干净子集,并提出了一个的无噪声脸数据集 IMDb_Face;(2)利用原始数据集以及清理后的干净子集,对MegaFace和MS-Celeb-1M数据集中的噪声特性和来源做了全面的分析,发现干净子集对于提高精度效果显著;(3)本提出了一种用于数据清理的标注流程 查阅地址: http://www.gair.link/page/paperDetail/18

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