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行人识别中的迁移学习

最近,在网上搜索关于“行人识别”及“行人识别”等关键词,发现几乎都是关于行人检测的内容。对于“行人重(识别”技术能找到的资料很少,这可能是因为“行人重(识别”技术最近才刚刚兴起吧。 概念解释 “行人重(识别”,首先从字面上将就是对“行人”进行“识别”。其中的“重()”则是指“重新”、“再一次”的意思。 “行人重(识别”技术主要是应用在视频监控方面。 行人识别问题中的图片来源于不同的摄像头,然而,由于不同摄像头所处的角度、光照等环境的影响,行人识别问题具有以下几个特点: 1. 首先讲解下“行人重(识别”与“行人检测”的区别: 主要应用领域的区别: “行人重(识别”主要应用于刑侦工作、图像检索等方面。 “行人检测”主要用于智能驾驶、辅助驾驶和智能监控等相关领域。 主要目的区别: “行人重(识别”主要目的是:判断某个摄像头中的某个行人是否曾经出现在其他的摄像头中,即需要将某个行人特征与其他行人特征进行对比,判断是否属于同一个行人

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通过注意力金字塔进行人识别(CS)

本文提出了一种用于人员识别的注意力金字塔方法。与传统的基于注意力的方法只学习全局注意力地图不同,我们的注意力金字塔以多尺度的方式利用注意力区域,因为人类的注意力在不同的尺度上是不同的。 我们在四个大型人员识别基准上评估我们的方法,包括Market-1501、DukeMTMC、CUHK03和MSMT17。实验结果表明,该方法在计算量有限的情况下,大大优于现有的方法。 通过注意力金字塔进行人识别.pdf

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    【首次超越人类】旷视行人识别(ReID)突破,人脸识别后创新纪录

    编辑:闻菲 【新智元导读】行人识别(ReID)是近年来计算机视觉的一个研究重点,给定一个监控行人图像,跨设备检索该行人的图像。 行人识别:实际意义重大,目前仍依赖大量人力投入 行人识别(Person Re-Identification,简称 ReID),从字面意思理解就是对行人进行重新识别,是对不同的、没有视野重叠覆盖的(non-overlapping 因此,行人识别强调的是在跨摄像机的视频中对特定行人进行检索。 ? 行人识别:将图像中某个行人的特征与其他图像中行人特征进行对比,判断是否属于同一个人,相比行人检测难度更大。 如果说行人检测是要机器判定图像中是否存在行人,那么行人识别就是要机器识别出不同摄像机拍摄的特定人员的所有图像。 在未来的实践中,行人识别(ReID)的解决和应用还需要更多努力。

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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。 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)。 好,为了帮助理解,我们反过头思考一下这个网络是怎么 work 起来的。进行一下梳理。 在反向传播的时候,因为只有两个 loss,流向如上图。 量化的行人识别指标也都不错。

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    使用CoreImage进行人识别

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    学界 | ICCV 2017 spotlight论文解读:如何提高行人识别的准确率

    AI科技评论按:本文作者孙奕帆,首发于知乎专栏「行人识别」,AI科技评论获其授权转载。 arxiv.org/abs/1703.05693 代码链接:https://github.com/syfafterzy/SVDNet-for-Pedestrian-Retrieval 一、背景简介 近年来,行人识别问题 与人脸识别相比,它在采集图像时不需要行人主动配合,在安防等领域具有极大的应用潜力。基于深度学习的行人识别方法,在近几年快速进步,在绝大部分公开数据集上,深度学习特征均超过了手工设计特征。 这篇文章的工作主要围绕利用如何更好地学习的深度特征,提高行人识别的准确率进行。 然而,这篇文章实际上没有具体针对行人识别的特有问题进行分析、优化,笔者认为该方法在小数据集问题上,该方法具有一般性意义,并且,该方法对CNN特征的物理意义开展了一些有趣的思考。

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    facenet 进行人识别测试

    1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置 facenet 发现是预训练模型版本太旧,我们在 facenet 上下载最新的CASIA-WebFace 训练库重新运行即可。  运行结果如下: ? 可以看到识别精度可以达到 97.7%,其识别准确度还是非常不错的。

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    OpenCV进行人识别(Python)

    如果是人脸检测则主体要是人 否则识别效果特别差。 识别代码 import cv2 # 读取图片 image = cv2.imread('. /imgs/01.png') # 引入人像识别训练库 haarcascade_frontalface_alt2.xml face_patterns = cv2.CascadeClassifier(r' rectangle(image, (x, y), (x + w, y + h), (0, 255, 0), 2) # 生成一张新的图片保存识别结果 cv2.imwrite('. /imgs/02.jpg', image) 识别识别后 OpenCV常用操作 窗口显示图片 cv2.namedWindow("Image",0); cv2.resizeWindow("Image

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    facenet 进行人识别测试

    1.简介:facenet 是基于 TensorFlow 的人脸识别开源库,有兴趣的同学可以扒扒源代码:https://github.com/davidsandberg/facenet 2.安装和配置 facenet 发现是预训练模型版本太旧,我们在 facenet 上下载最新的CASIA-WebFace 训练库重新运行即可。  运行结果如下: ? 可以看到识别精度可以达到 97.7%,其识别准确度还是非常不错的。

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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)。 好,为了帮助理解,我们反过头思考一下这个网络是怎么 work 起来的。进行一下梳理。 ? 在反向传播的时候,因为只有两个 loss,流向如上图。

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    今日 Paper | 旋转不变混合图形模型网络;人体移动轨迹;行人识别;基准成像系统等

    目录 用于二维手势估计的旋转不变混合图形模型网络 从人体移动轨迹中学习具有空间层次的细粒度位置嵌入 中等服装变化下基于轮廓草图的行人识别 基准成像系统的综合数据库 基于双向语言模型的半监督序列标注 中等服装变化下基于轮廓草图的行人识别 论文名称:Person Re-identification by Contour Sketch under Moderate Qize /Wu Ancong /Zheng Wei-Shi 发表时间:2020/2/6 论文链接:https://arxiv.org/abs/2002.02295v1 推荐原因 这篇论文要解决的是行人识别问题 与以往只考虑同一个着装的行人识别问题不同,这篇论文定义了跨服饰行人识别问题,即在不同着装下的行人识别任务。 这些人脸图像是从Tufts大学的学生、教职员工及其家属那里采集的,能够为人脸识别相关的研究提供更加鲁棒的算法测试。同时这篇论文也回顾了目前已有的其他人脸识别相关的数据集。 ? ? ?

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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? this paper and try some data augmentation method like random erasing. https://arxiv.org/abs/1701.07717 行人检测的不好

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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。 3、使用1*1卷积对g降维通道数,然后接6个FC层(权值不共享),Softmax进行分类 4、训练时等于有 6个cross-entropy loss;测试时则将 6个 vectors h 合并在一起,算相似度 B、把6个column vector h 先 average pooling 成 1个 vector, FC 分类? C、6个FC层之间的权值是否共享?

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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? 3、使用1*1卷积对g降维通道数,然后接6个FC层(权值不共享),Softmax进行分类 4、训练时等于有 6个cross-entropy loss;测试时则将 6个 vectors h 合并在一起,算相似度 B、把6个column vector h 先 average pooling 成 1个 vector, FC 分类? C、6个FC层之间的权值是否共享?

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    超阿里、大华,澎思科技行人识别(ReID)技术刷新三大数据集记录

    这也是行人识别技术在实战场景中的一个典型应用,而提供给警方技术支持的则是国内人工智能企业澎思科技(Pensees)。 行人识别,澎思科技 ReID算法的三大突破 行人识别起源于多摄像头跟踪,指在非重叠视角域多摄像头网络下进行的行人匹配,即确认不同位置的摄像头在不同的时刻拍摄到的行人目标是否为同一人。 行人识别涉及计算机视觉、机器学习、模式识别等多个学科领域。 在公共安全领域,行人识别技术在警务实战中可以作为人脸识别技术的有力补充,帮助公安视频侦查实现人脸、人体图像与数据联结,强化轨迹追踪功能,深化公安视频图像应用能力。 在智慧零售领域,行人识别技术可以帮助商超收集“人”与“场”之间的关系数据并以可视化的方式重现。

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    系列 | OpenVINO使用之行人属性识别

    前面小编写过一系列的文章详细介绍过OpenVINO的各种应用,可以看这里回顾一下: OpenVINO开发系列文章汇总 这里分享一下如何通过OpenVINO提供的行人检测与行人属性识别模型实现一个实时的视频行人检测与属性识别的演示程序 :DetectionOut 类型 [1, 1, N, 7] 基于Caffe SSD MobileNet V1版本训练生成 行人属性识别模型: 模型名称: person-attributes-recognition-crossroad 两个模型均可在intel OpenVINO的官方网站下载即可 代码实现与演示 程序基于OpenVINO的异步推断实现了视频实时的行人检测,在行人检测得到行人ROI的基础上,调用行人属性识别模型实现行人属性识别 , mc, mh, mw = pedestrian_attr_net.inputs[lm_input_blob].shape del pedestrian_attr_net 读取视频帧实现对每帧图像的行人检测与属性识别的代码如下 pedestrian_roi = pedestrian_roi.reshape((mn, mc, mh, mw)) # 行人属性识别

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    干货 | 清华博士生孙奕帆:行人识别论文介绍及最新进展

    2017年,行人识别研究飞速进展。 为什么要进行行人识别呢? 从学术研究来看,2008年以来,在三大顶会上收录的有关行人识别的论文数量是逐年递增的。 我先简单介绍一下行人识别这个任务本身,希望从事计算机视觉的其他研究领域的人也能参与到行人识别的研究当中。 人脸识别行人检测最大的区别是行人识别是工作在非合作状态下,也就是说所采集的行人不需要配合你做一些动作。 行人识别从人脸识别中学习到了很多经验和做法。行人识别研究中的一些新做法是否可能应用于人脸识别? 以上就是我的所有分享。

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    DeepChange:一个新的超大规模的换衣行人识别数据集

    传统的行人识别限定了研究范围是短时范围的识别(short-term re-id),即假设数据集中的行人的衣服不会发生变化。 近年来,可换衣的行人识别研究引起了学者的兴趣,其关注长时间范围内的识别(long-term re-id),即允许数据集中的行人更换衣服。 可换衣的行人识别更加贴近实际应用场景,更具有挑战性,逐渐成为了行人识别领域的研究热点之一。 然而,可换衣行人识别作为一个相对新兴的研究子社区,虽已经有了一些数据集,但仍急缺一个大规模的且公开的数据集。 ★行人身份和服装多样性 含有广泛的年龄和职业范围,例如,哺乳婴儿,青年人,老人,工人,学生,送货人,宗教人士,含有丰富的行人服装和行为动作(含日常活动,工作,休闲等)。

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    基于视频的行人识别新进展:区域质量估计方法和高质量的数据集

    【导读】近日,针对基于视频的行人识别中局部噪声大、数据集质量低的问题,来自商汤科技(SenseTime)、中国香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集 ▌详细内容 行人识别的目的是通过比较探针图像和图像库之间的相似性来识别行人。 另一个问题是目前的行人识别数据集(Wang等2014; Hirzer等2011; Li等2014; Zheng等2015)在规模或干净度方面都存在缺陷。 提出联合训练多级特征的工作流程,使基于区域的质量预测器能够在iLIDS-VID和PRID 2011上对区域质量进行适当估计,从而实现基于视频的行人识别。 分数从[0 -1]分别映射到不同的颜色(蓝色-红色) ▌结论 本文针对基于视频的行人识别问题,提出一种基于区域的质量估计网络(RQEN)。

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    高级AI:使用Siamese网络进行人识别

    通常在图像识别中我们会采用深度卷积神经网络,但这篇文章所谈及的Siamese网络并没有采用,它是如何做的呢? 比如,假设我们想为公司建立一个人脸识别模型,大约有500人。如果从零开始使用 卷积神经网络(CNN) 构建人脸识别模型,那么我们需要所有这500人的许多图像来训练网络,以获得良好的准确性。 Siamese网络不仅用于人脸识别,还广泛用于没有很多数据点,以及需要学习两个输入之间的相似性的任务中。Siamese网络的应用包括签名验证、类似问题检索,对象跟踪等。 使用Siamese网络进行人识别 我们将通过构建人脸识别模型来创建Siamese网络。网络的目标是了解两张面孔是相似还是不同。

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