然后打开下载的文件，将 /path/to/faster_rcnn_inception_v2_coco修改为模型的实际路径，然后修改‘/path/to/input/video’指向要处理的视频。...3.1 SSD Mobilenet V1 COCO Model 这是准确率最低但是检测速度最快的模型。它可以在如今的安卓手机上实时 检测行人。 ?...这个模型在检测近景目标时的效果不错，但是在我们的测试视频上的检测效果比较差，因为其中的行人占画面整体的比例很小。我不得不剧烈地降低检测阈值才能在测试视频上获得合理的检测结果。...但是这个模型也是 最慢的，在启用GPU加速的情况下，也需要2.6秒才能处理一帧。 4、与早期方法相比的改进之处 就我的观察而言，所有这些模型都比早期的模型准确。...6、结论 在早期人体检测方法中的大多数问题，在新的基于深度学习的方法中都解决掉了。这些 问题的解决需要消耗更多的计算力。但是，有GPU加速的话，现代的机器学习开发库可以提供 合理的帧速率。
请注意，我用的是来自 Tensorflow 的经典 ssd_mobilenet_v2_coco 模型。我在本地复制了模型（.pb 文件）和对应的标签映射，以便后续个人模型的运行。...为了将视频流传送到 docker 容器中，要在运行 docker 图像时使用设备参数： docker run --device=/dev/video0 对 Mac 和 Windows 用户而言，将网络摄像头视频流传送到容器中的方法就没有...读取视频帧，并将视频帧及其对应的编号一并放到输入队列中（实际上是将 Python 列表对象放到队列中）。 2....如果优先级编号与预期视频帧编号一致，则将这一帧添加到输出视频流中（如果有需要的话将这一帧写入视频流），不一致的话则将这一帧放回优先级队列中。...总结 本文介绍了如何使用 docker 和 TensorFlow 实现实时目标检测项项目。如上文所述，docker 是测试新数据科学工具最安全的方式，也是我们提供给客户打包解决方案最安全的方式。
总的来说，这个方法由两个模块组成，分别负责运动抽取和图像生成。运动抽取模块会检测“驱动视频”中的关键点和局部仿射变换。...这些值在相邻帧间的差将输入神经网络以预测一个稠密运动场（dense motion field）以及一个闭合遮罩（mask），该遮罩指定了需要修饰或者需要做上下文推断的图像区域。...这使得把FOMM模型应用在蒙娜丽莎上变得相当简单：只要把代码仓库克隆到Colab notebook上，再拿自己做模特生成一小段眼部来回移动的“驱动视频”提供给模型，同时提供一张蒙娜丽莎的头部截图就可以了...模型生成的视频效果很好，Emily从中选取了33帧用于构成最终的动画。 ? FOMM生成的视频和图像动画预测示例 ?...TensorFlow库提供了一系列相当健壮的模型用于检测视频中的人像。经过调研，他选择了BlazeFace。 BlazeFace是一个基于深度学习的目标识别模型，能够检测人脸和脸部特征点。
谷歌的增强现实管道，利用TensorFlow Lite，用于硬件加速处理，包括两个神经网络。第一个检测器对相机数据进行操作并计算人脸位置，而第二个三维网格模型使用该位置数据来预测表面几何形状。 ?...下一步需要使用平滑技术将网格网络应用于单帧摄像机镜头，从而最大限度地减少滞后和噪声。该网格是从裁剪过的视频帧生成的，并在标记过的真实数据上预测坐标，提供3D点位置和人脸出现的概率，并在帧内对齐。...AR管道的最新性能和准确性的改进得益于最新的TensorFlow Lite，它在显著提高性能的同时显着降低了功耗。...更轻便的网络需要更少的内存和处理能力，必然使用较低分辨率的输入数据（128 x 128），而最复杂的数学模型将分辨率提高到256 x 256。...根据Ablavatski和Grishchenko的说法，最快的“全网格”模型在Google Pixel 3上推理时间小于10毫秒，而最轻的模型将推理时间降低到每帧3毫秒。
模型实现目标检测与实例分割的应用。...使用C++/Python实现的代码示例，都开源了。 先来看看作者发布的结果视频： 从视频可以看出，2.5GHZ i7 处理器每帧推断时间大约几百到2000毫秒。...）的Mask RCNN模型，这些模型都是在MSCOCO 数据库上训练出来的，其中使用Inception的模型是这四个中最快的。...地址： http://download.tensorflow.org/models/object_detection/ 现有的四个模型： ? 2）参数初始化。 ?...4）读取图像、视频或者摄像头数据。 5）对每一帧数据计算处理。 主要步骤如图： ? 6）提取目标包围框和Mask，并绘制结果。
在视频拟合阶段，作者先用一个神经网络（Neural Video Field）将视频信号编码为模型参数，学习原视频的运动和语义布局等先验。...可以看到基于扩散模型的方法处理更多帧时都需要更大的显存，而NVEdit和CoDeF的显存开销基本稳定，这是因为他们都是基于隐式神经表示的方法，能实现长视频编辑。...但是对于变化较大的视频，其内容映射和运动编码往往不准确。 相比之下，本文的方法通过有效的混合结构将内容和运动一起编码解决了这个问题。...此外，通过将T2I模型更换为其他下游的图像处理算法，NVEdit也能实现不同的视频下游任务。...此外，作者还尝试了将T2I模型替换为其他的图像处理算法（如R-ESRGAN [5]）使NVEdit实现其他的视频下游任务，训练操作与用T2I模型的流程一样。
没错，以目前移动设备的存储和计算能力，是不可能实现在移动端进行模型训练的。 但是如果在服务端利用海量的数据和计算资源训练好模型，然后将训练好的模型部署到移动端，只利用移动端的计算能力来进行推理。...现在阶段学习机器学习首先需要有一些编程知识和线性代数的基础；然后要学习一些算法并推导它们，SVM、线性回归、聚类算法等，学会如何评估学习结果、学会梯度下降的推导、学会各种提取特征的方法、PCA等；接着再去学习神经网络的概念...在本系列课程的后面，还将学习如何从头训练一个属于你的独一无二的模型，将学习如何优化这个工具。最后再倒过头来去研究和推导神经网络的算法，剩下的就看你的了！ 课程目标 ?...上面就是我们希望这次课程实现的目标，步骤如下： 用大量的带标记（图片上的是什么物体、处于什么位置）的图片数据来训练一个模型 用这个模型来识别视频每一帧中的物体（人、汽车等） 将识别结果可视化（在物体周围画上边框和标签...完成了静态图片的识别，再扩展到实时识别视频中的每一帧就是非常简单的了最后会把所有源码提供给大家，感谢大家对公众号的关注。
TensorFlow对象检测API是一个建立在TensorFlow之上的开源框架，可以轻松构建，训练和部署对象检测模型。 到目前为止，API的性能给我留下了深刻的印象。...在我的例子中，我创建了一个飞机玩具的视频，并使用Opencv从视频中提取图像。这节省了我很多时间。我确保图像是从多个角度拍摄的。...但是请注意，如果你决定从头开始构建，你将需要150多个图像，还要花费好几天时间来训练。该API提供了5种不同的模型，可以在执行速度和放置包围盒的精度之间进行权衡。见下表: ?...我在iPhone上录制的一段新视频中测试了这个模型。在我的前一篇文章中，我使用Python moviepy库将视频解析成帧，然后在每个帧上运行对象检测器，并将结果返回到视频中。...接下来，我将探索使用最快的模型-SSD mobilenet，看看是否有明显的准确性下降的问题。
对于 Keras 用户，这意味着一系列高级 TensorFlow 训练功能，比如分布式训练、分布式超参数优化。” 下面，我们一起来看看你的工作流会是什么样子。我会向大家展示一个简单但挺先进的例子。...该例子中，我用 Keras API 定义模型，用 TensorFlow estimator 和 experiments 在分布式环境训练模型。 示例： 视频内容问答 这是一个视频问答问题。...我们有一组 10 秒短视频组成的数据集，视频内容是人从事各种活动。一个深度学习模型将会观察这些视频的每一帧画面，进行理解，然后你可以用简短的自然语言问它视频内容。 ?...这个答案很有意思：如果仅仅看一帧画面，是得不出该结论的——这个人也有可能在卸货。所以，我们不仅要求模型能理解视频画面的内容，还要能理解每一帧画面的先后顺序。...所有需要你做的事，仅仅是写 experiment 函数，用内置的 get_estimator 方法在其中定义模型，并用模型来初始化 Estimator。
是音视频输入输出相关的、libavformat是如何将音视频码流组合到一个文件中、libswscale是对视频帧的一些处理、libswresample是对音频数据的重采样，以及所有util相关的Tool...然后对每个Filter进行这样的操作，做模型的推理，当所有的码流或者图片执行完毕之后，执行Model即可。以上就是深度学习模块主要接口的使用方法。...TensorFlow backend命令行： -i：输入文件是什么。一般来说FFmpeg处理的是视频。在这里为了方便展示，我们输入一个.jpg文件，解码之后就经过若干的Filter。...在该Filter中的参数部分，我们需要指出后端是Tensorflow，其模型文件是什么，以及模型的输入输出的变量名是什么，才能将FFmpeg的数据结构与模型串联。...因此接下来我们会实现一个异步的执行，即在接收到一个视频帧后，直接将视频帧输入到深度学习模块中，在推理完成之前返回调用，希望能够加快处理的速度。
利用TensorFlow，你可以获得具有强大能力的复杂功能，其强大的基石来自于TensorFlow的易用性。 在这个由两部分组成的系列中，我将讲述如何快速的创建一个应用于图像识别的卷积神经网络。...TensorFlow计算步骤是并行的，可对其配置进行逐帧视频分析，也可对其扩展进行时间感知视频分析。...这需要每个类型的很多样本，因此这一步很重要，并且很耗时。（本文使用预先标记好的数据以提高效率） 训练：将标记好的数据（图像）提供给模型。...有一个工具将随机抓取一批图像，使用模型猜测每种花的类型，测试猜测的准确性，重复执行，直到使用了大部分训练数据为止。最后一批未被使用的图像用于计算该训练模型的准确性。 分类：在新的图像上使用模型。...我也更喜欢这种安装TensorFlow的方法，因为不需要安装一系列的依赖项，这可以保持主机（笔记本或桌面）比较干净。
基于计算结果，算法检测当前用户姿势是什么。 你可以在下面的视频中找到实施的演示。源代码在我的GitHub帐户。 虽然我在控制我的小型、可复制的方面取得了成功，但算法远非完美。...模型并在浏览器中使用它 简述使用LSTM的行动分类 在这里，我们将问题放宽到基于单个帧的姿势检测上，而不是从一系列帧中识别动作。...在这个函数中，我们首先在包含当前帧的画布上渲染视频。之后，我们缩小帧到100×56，并对其应用灰度滤镜。...下一步，我们将缩放的帧传递给MobileNet，我们从所需的隐藏层得到输出并将其作为输入传递给我们的模型的predict方法。我们模型的predict方法返回一个具有单个元素的张量。...不过，实现这种的模型已经超出了本文的范围，我们可以看一下示例架构，以便我们可以直观地了解所有东西是如何协同工作！ RNN的力量 动作识别模型图： ? 我们从视频中获取最后n帧并将它们传递给CNN。
既然该视频已经发布，本博文将介绍项目的底层技术以及如何使用 TensorFlow.js (http://js.tensorflow.org/) 构建该系统。你还可以使用现场 demo 演示。...该光流表征将表示两个连续帧之间的表观运动（apparent motion）的模式。对此我的想法是，它会对动作进行编码，形成更为通用的手语模型。...4) 使用双流 CNN，其中空间流将是单帧（RGB），时间流将使用光流表征。 在进一步研究中，我发现了一些论文，这些论文至少使用了上述视频活动识别方法中的几种（最常用于 UFC101 数据集）。...这是相对较快的方法，因为按住特定的捕获按钮可以连续捕获帧，直到你松开按钮并使用适当的标签标记捕获的图像。...进一步探讨，我认为还有很多其他方法可以解决这个问题，这可能是为你自己的项目创建更鲁棒更通用模型的良好起点： 1. Tensorflow.js 还发布了 PoseNet，使用它可能是一种有趣的方法。
今天，我们将创建一个深度 Q 神经网络。我们将实现一个神经网络，而不是使用 Q 表，它采用一个状态并根据该状态为每个动作近似 Q 值。 多亏了这个模型，我们将能够创建一个学习玩Doom的代理！...与 DQL 一起使用的最佳策略是什么？...如何处理时间限制问题 为什么我们使用经验回放 DQL 背后的数学原理是什么 如何在 Tensorflow 中实现它 将“深度”添加到 Q-Learning 在上一篇文章中，我们通过 Q-learning...这会在与环境交互时存储经验元组，然后我们对一小批元组进行采样以提供给我们的神经网络。 将重放缓冲区视为一个文件夹，其中每张表都是一个体验元组。你通过与环境互动来喂养它。...让我们实现我们的深度 Q 神经网络 我们制作了一个视频，其中我们使用 Tensorflow 实现了一个深度 Q 学习代理，该代理学习玩 Atari Space Invaders ?️?。
选自Medium 作者：DeviceHive 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了一种使用 TensorFlow 将音频进行分类（包括种类、场景等）的实现方案，包括备选模型...这篇文章具体描述了我们选择哪款工具、我们面临的挑战是什么、我们如何用 TensorFlow 训练模型，以及如何运行我们的开源项目。...训练模型 下一个任务就是了解 YouTube-8M 接口是如何运行的。它是被设计来处理视频的，但是幸运的是它也能够处理音频。这个库是相当方便的，但是它有固定的样本类别数。...，我们将 LSTM 模型的基础学习率改为 0.001。...将这个方法和物联网平台结合起来可以让你在很多领域建立智能解决方案。 智慧城市可以将这个解决方案用于安全目的，可以持续地监听玻璃破碎声、枪声以及其他与犯罪相关的声音。
我将描述我的方法，提供可以得到类似结果的必要代码并且留下一些有关神经美学的思考。...之前的成果 在神经网络中或使用神经网络来表征和渲染图像序列并不是什么新技术，之前也已经有很多艺术作品、论文和博客涉及到了从美学的角度重新合成视频的问题。...我向其馈送黑白的帧，然后让其返回图像。这是我得到的上色后的视频。 ? Canny 边缘检测 变换视频帧的方式有很多种，尤其是减少输入信号中存在的信息。...你只需要将 images_directory 变量设置成你用 ffmpeg 制作的视频帧的文件夹即可，然后将 target_directory 变量设置成你希望保存得到的线边缘图像的路径。...按照这个 TensorFlow 模型在 GitHub 上的指令办就行了。 组合到一起 为了实现这个模型的可视化，我使用下面的代码对内容进行了水平堆叠。
注意，我会使用 Tensorflow 的经典 ssd_mobilenet_v2_coco 模型来提高性能。先将模型文件（.pb 文件）和相应的标签映射文件复制到本地，后面可能会用到。...以下是我安装配置 Tensorflow 目标检测的方法（按照官方安装指南）： # Install tensorFlow RUN pip install -U tensorflow # Install...一个线程用于读取摄像头视频流。视频帧被放进一个队列通过工作池去处理（Tensorflow目标检测运行的地方)。...如果优先级编号对应于预期的编号，视频帧被加入输出视频流（并且根据需要写入），其它的视频帧则被放回优先队列。...如上所述，docker是测试新数据科学工具最安全的方法，同时可以将解决方案打包给用户。我也将如何采用来自Dat Tran 原始的python 脚本利用多进程去进行视频处理展示给你。
通过MediaPipe在手机上实现实时3D手部捕捉 只要把你的手往镜头前一伸，该系统就可以通过使用机器学习（ML）从单个视频帧推断出手部的21个骨骼关键点（每根手指4个，手掌1个）的位置，从而得到高保真的手掌和手指运动追踪...事实上，谷歌已经在今年6月份的CVPR 2019会议上演示过该模型。而这一次，谷歌选择在MediaPipe这一个开源跨平台框架正式发布这一系统。 该系统背后的原理是什么呢？我们一起来看。...提供给手部标志模型的手掌剪裁图像大大降低了对额外数据（如旋转、平移和缩放）的要求，从而允许其将大部分能力用于针对坐标预测精度的处理。...利用MediaPipe，可以将感知管道构建为模块化组件的图形，包括例如推理模型（例如，TensorFlow，TFLite）和媒体处理功能。 谷歌在上周也将这一平台进行了开源，适配多种视觉检测任务。...通过从当前帧中计算手部关键点推断后续视频帧中的手部位置来实现这一点，从而不必在每个帧上都运行手掌检测器。
获得逐帧数据，进一步调用人像分割模型，系统还可以根据当前运行环境选择tensorflow.js的WASM或是WebGL作为runtime，模型输出为一个与原视频帧相同大小的mask，该mask将作为掩膜指导...这三个算子的数据依赖关系由一张用户定义的DAG图维护，控制框架将待处理的视频帧数据逐帧送入DAG图的起点算子，并逐帧从终点算子处取出处理结果。...这缘于模型对视频帧进行独立预测，未考虑帧间信息，导致生成的掩模帧间产生较大抖动，因此实践中对掩模进行了帧间平滑。至于帧内边缘参差的问题，实践中添加了联合双边滤波器。...一种常⻅方法是将处理结果使用WebGL绘制于Canvas对象上，再进一步调用Canvas对象的captureStream方法获取生成流，然而这种方式效率较低。...最后回到人像分割这一任务，本文使用的模型是逐帧独立预测，没有考虑帧间信息，最近开源的如RVM模型[2]基于循环神经网络构建，加入了对于帧间信息的考察，同时团队也给出了一个经过INT8量化的轻量模型。
Tensorflow 对象检测模型 你可以在 tensorflow 库中轻松找到上述神经网络架构的预训练模型。它们统称为 tensorflow 检测模型集合。...这将通过 open-cv 中的 VideoCapture 函数完成。 然后我们将这些帧传递到 mobilenet ssd 模型中以检测对象。置信水平高于0.5的任何检测都将被返回并绘制到帧图像中。...最后，视频流的输出将以每秒20帧的速率写入单独的.mp4 文件中，以便后期可以欣赏我们的工作 :) ?...一旦我们得到 tensorflow 的预测结果，这些预测/检测值将被插入到输出队列中，然后通过 object_tracker 类的可视化模块，最后我们将处理后的帧写入单独的文件并将结果显示给用户。...我们将利用 Python 中的多线程来提高处理视频帧的速度。 下面的 worker 函数将从输入队列中获取帧数据，加载 tensorflow 模型并将任何检测结果传回输出队列。
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