此外，我们使用两个不同的在线人脸交换应用程序来创建一个由2010年篡改图像组成的新数据集，每个图像包含一个篡改的脸部。 我们在新收集的数据集上评估拟议的双流网络。 实验结果证明了我们方法的有效性。...另外，目标域中要检测的类是源域中的所有类或其子集。从源域上预先训练好的完全监督对象检测器开始，我们通过在两种人工和自动生成的样本上微调检测器来提出两步渐进域自适应技术。...我们在新收集的包含三个图像域的数据集上测试了我们的方法，与最佳性能基线相比，平均平均精度（mAP）方面提高了约5至20个百分点。...在六个基准数据集上的大量实验表明，我们提出的模型在所有流行的评估指标方面都可以显著优于现有技术水平。...我们评估了我们在从多个可穿戴相机捕获的具有挑战性的数据集上评估我们的方法，并且表明我们提出的方法在人物分割和识别方面的表现明显优于现有技术。
目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆检测、人流量统计、网络图像、安防系统和无人驾驶等多个领域。...ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练。...ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet，YOLOv3和TinyYOLOv3进行对象检测，视频检测和对象跟踪。...3行代码中，在第一行导入了ImageAI的目标检测类；在第二行导入了Python的os类；在第三行中定义了一个变量，保存Python文件、RetinaNet模型文件以及图像所在文件夹的路径。...自定义目标检测：通过提供的CustomObject类，可以使检测类检测一个或几个特定目标。
数据集简介 2. 模型介绍 2.1 YOLOv3模型 2.2 Sort模型 3. 读取模型和数据 4. 目标跟踪 4.1 单帧图像处理 4.2 视频数据处理 5....总结 1 数据集简介 本案例采用YOLOv3模型实现目标检测，再进行目标跟踪。YOLO算法已经在COCO数据集上进行了预训练。COCO数据集是一个关注目标检测和分割的大型数据集。...2 模型介绍 2.1 YOLOv3模型 Darknet是一个用C语言和CUDA编写的开源神经网络框架。YOLOv3基于Darknet实现，且在COCO数据集上进行了预训练。...它提出用卡尔曼滤波和匈牙利算法，来预测上一帧图像中物体的运动轨迹，并与实际检测框相匹配。 在多目标跟踪问题中，匈牙利算法的优化目标可以简单理解为：匹配前后两帧图像中同一物体位置。...算法已经在COCO数据集上进行了预训练，我们读取预训练得到的权重，在进行目标检测时调用模型。
目标检测是指计算机和软件系统对图像或场景中的目标进行定位和识别的任务。目标检测已广泛应用于人脸检测、车辆检测、人流量统计、网络图像、安防系统和无人驾驶等多个领域。...Github地址： https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练...ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet，YOLOv3和TinyYOLOv3进行对象检测，视频检测和对象跟踪。...3行代码中，在第一行导入了ImageAI的目标检测类；在第二行导入了Python的os类；在第三行中定义了一个变量，保存Python文件、RetinaNet模型文件以及图像所在文件夹的路径。...自定义目标检测：通过提供的CustomObject类，可以使检测类检测一个或几个特定目标。
已经在Github上开源。...ImageAI目前支持使用在ImageNet-1000数据集上训练的4种不同机器学习算法进行图像预测和训练。...ImageAI还支持使用在COCO数据集上训练的RetinaNet，YOLOv3和TinyYOLOv3进行对象检测，视频检测和对象跟踪。...3行代码中，在第一行导入了ImageAI的目标检测类；在第二行导入了Python的os类；在第三行中定义了一个变量，保存Python文件、RetinaNet模型文件以及图像所在文件夹的路径。...自定义目标检测：通过提供的CustomObject类，可以使检测类检测一个或几个特定目标。
因为用于训练YOLOv5和YOLOv7模型的流行COCO数据集包含他最感兴趣的两个类 — person和sports ball，这就让他非常乐观，认为可以从COCO检查点进行训练。...为了这些冗余对象，需要编写额外的检测过滤逻辑，太过麻烦。 可见，即使数据集包含所需要的类，但用于推理的视频肯定与用于训练的图像有很大不同。...在这种情况下，Skalski只能创建自己的数据集，并训练自定义模型。 第2步：构建自定义检测器 而训练自定义模型，就需要付出很多努力。 最主要的原因是，为了注释图像，必须完成大量的手动工作。...同时，他还引入了两个额外的对象类——裁判和守门员。他的工作成果，在Roboflow Universe上可见。该数据集是开源的，任何人都可以免费使用。...Skalski的模型和他的数据集一样，在Roboflow Universe上都是可用的。只需拖放测试图像即可。
Inference 有了上面这个前提，其余的FairMOT和JDE的就非常非常像了，FairMOT同样有两类分支，一类是用来预测，和centernet一致，一类的embedding，加起来一个有四个：...Train FairMOT的训练数据和JDE是一致的，一共由6个数据集构成，其中有三个数据没有提供PID信息，只提供了检测信息。...数据集 论文 描述 图像数量 ID数量 PRW 《Person Re-identification in the Wild》 The PRW dataset is annotated from the...四倍的下采用样对于anchor-base的检测方法不合理，只有一个尺度的8倍下采样anchor-base的检测方法不合理，YOLOv3和JDE都使用8，16和32三个尺度的下采样倍率，单尺度和4倍的下采样是...MOT实验结果 上面这个表格比较了MOT challenge两个数据集上JDE和FairMOT的实验结果，MOTA和效率都有提高，但是需要注意的一点是，在之前MOT：通用性能评价标准提到，对于TBD
为了更快地创建大型训练数据集，我们的工作不仅可以看作一个公开的数据集，而且可以被视为一套创新的方法和工具。...Supervisely可以分布在集群中的多个节点上。 因此我们可以同时训练几个神经网络。同样所有的神经网络都支持我们平台上的多GPU训练。...步骤2：准备数据进行注释 我们没有收集未标记的图像，所以我们决定从网上下载它。...我们如何标记图像：左 - 不良预测，中 - 预测需要轻度手动校正，右 - 好预测。 标记为“不良预测”的图像被跳过。 进一步的工作继续是处理我们需要纠正的图像。 ?...正如您所看到的，即使您需要在图像上注释多个对象类，这种方法也适用于许多计算机视觉任务。 奖励 这个数据集帮助我们改进 AI 支持的注释工具 - 定制化的用它来检测人类。
项目地址： https://github.com/ouyanghuiyu/yolo-face-with-landmark 02 metfaces-dataset 从艺术品中提取的人脸图像数据集 ?...MetFaces是从艺术品中提取的人脸图像数据集，最初是我们在以下方面的工作之一： 用有限的数据训练生成对抗网络 该数据集包含1336个分辨率为1024×1024的高质量PNG图像。...这些图像是通过大都会艺术博物馆收藏的API下载的，并使用dlib自动对齐和裁剪。各种自动过滤器用于修剪设备。 所有数据都托管在Google云端硬盘上： ?...在AlphaVideo中，我们发布了第一个单阶段多目标跟踪（MOT）系统TubeTK，该系统可以在MOT-16数据集上实现66.9 MOTA，在MOT-17数据集上实现63 MOTA。...对于动作检测，我们发布了一个有效的模型AlphAction，这是第一个开源项目，在AVA数据集上使用单个模型即可达到30+ mAP（32.4 mAP）。 ?
Inference 有了上面这个前提，其余的FairMOT和JDE的就非常非常像了，FairMOT同样有两类分支，一类是用来预测，和centernet一致，一类的embedding，加起来一个有四个：...Train FairMOT的训练数据和JDE是一致的，一共由6个数据集构成，其中有三个数据没有提供PID信息，只提供了检测信息。...数据集 论文 描述 图像数量 ID数量 PRW 《Person Re-identification in the Wild》 The PRW dataset is annotated from the...四倍的下采用样对于anchor-base的检测方法不合理，只有一个尺度的8倍下采样anchor-base的检测方法不合理，YOLOv3和JDE都使用8，16和32三个尺度的下采样倍率，单尺度和4倍的下采样是...上面这个表格比较了MOT challenge两个数据集上JDE和FairMOT的实验结果，MOTA和效率都有提高，但是需要注意的一点是，在之前MOT：通用性能评价标准提到，对于TBD策略的MOT算法，一个优秀的检测器本身就对最后效果有促进作用
一、前言 现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。...二、背景 目标检测网络旨在使用紧密匹配的矩形边界框在图像上定位对象并正确标记它。如今，有两种不同的方法可以实现这一目的。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。...五、实验及可视化 Pascal VOC 2007上的性能比较 coco数据集上的性能比较 从图中可以看出，第一行显示了六个输入图像，而第二行显示了网络在非极大抑制（NMS）之前的预测，最后一行显示了
当物体占画面比例较小，如图像中包含畜群或鸟群时，每个格子包含多个物体，但却只能检测出其中一个。这是 YOLO 方法的一个缺陷。...为了优化，在训练集的 Bounding Boxes 上跑一下 k-means聚类，来找到一个比较好的值。 如果我们用标准的欧式距离的 k-means，尺寸大的框比小框产生更多的错误。...但是检测数据集只有粗粒度的标记信息，像“猫“、“ 狗”之类，而分类数据集的标签信息则更细粒度，更丰富。比如狗这一类就包括”哈士奇“”牛头梗“”金毛狗“等等。...YOLOv3 YOLOv3 在 Pascal Titan X 上处理 608x608 图像速度可以达到 20FPS，在 COCO test-dev 上 mAP@0.5 达到 57.9%，与RetinaNet...简而言之，YOLOv3 的先验检测（Prior detection）系统将分类器或定位器重新用于执行检测任务。他们将模型应用于图像的多个位置和尺度。而那些评分较高的区域就可以视为检测结果。
传统的单标签图像分类是指一幅图只有一个标签，比如手写数字识别数据集 Mnist：一张图只有一个标签，从 0 到 9 的一个数字；ImagineNet，一个数据集有 1000 个标签，每张图都只对应一个标签...每一个分类器都对应一个二分类器，输入 X，经过 3 个分类器，分别得到 Y1，Y2 和 Y3，它们的值都是 0 或 1，如果值是 0，就表示标签不属于该图像，如果是 1，就表示标签属于该图像。...一个智能体它的动作就是为一幅图选择一个标签，在多标签分类图像这个问题里面，动作 A 这个集和 label 的集一样，如果一个数据集有 m 个标签，它就有 m 个动作，图（左）对应的是这个数据集的标签集，...和这个 multi-label 数据集的标签可能不完全一致，相较于 imageNet 这个单标签的数据集而言，多标签数据集的语义和空间关系会更加复杂一些，所以在 muti-label 数据集上的返训非常有必要...我们训练这个网络的 3 个 epoch，每一个 epoch 都表示整个数据集图像都标记完，在训练的时候，遵循∈-greedy 这个策略，∈在前两个 epoch 的时候从 0 到 1.2，最后一个 epoch
，关于图像分类、定位、检测等研究工作大多基于此数据集展开。...Imagenet数据集文档详细，有专门的团队维护，使用非常方便，在计算机视觉领域研究论文中应用非常广，几乎成为了目前深度学习图像领域算法性能检验的“标准”数据集。...Imagenet数据集有1400多万幅图片，涵盖2万多个类别；其中有超过百万的图片有明确的类别标注和图像中物体位置的标注。...因为这样就允许算法识别图像中的多个目标物，并且当其中一个目标物确实存在于图像中但没有被标注出来时算法不会受到惩罚。可能说的有不清楚或不正确的地方，大家可以看下官方的评估规则。...因为同一幅图片可以包含有多个场景类别，事实上同一幅图片本来就是用多个类别标注的。场景分析这个比赛的目标是将图像分割成与语义类别相关联的不同图像区域，如天空，道路，人和床。具体规则见官网。
姿态估计问题属于一类比较复杂的问题，为神经网络模型建立一个合适的数据集是很困难的，图像中每个人的每个关节都必须定位和标记，这是一项琐碎而费时的任务。...最流行的姿态估计数据集是COCO数据集，它有大约80类图像和大约250000个人物实例。 如果你检查此数据集中的一些随机图像，你可能会遇到一些与要解决的问题无关的实例。...你可以在源站点上找到更多详细信息，在那里你还可以下载所有必需的文件：https://cocodataset.org/ 数据集由图像文件和注释文件组成。...图像中有多少人 现在我们可以执行第一个分析。 COCO数据集包含多个人的图像，我们想知道有多少图像只包含一个人。...这个图像的顶部区域不应该标记为一个人群吗？ 是的，应该，但是，我们有多个没有关键点的边界框！这样的注释应该像对待人群一样对待，这意味着它们应该被屏蔽。 在这张图片中，只有中间的3个方框有一些关键点。
三个不同尺度的输出对应三个卷积层，最后的卷积层的卷积核个数是255，针对COCO数据集的80类：3×(80+4+1)=255，3表示一个grid cell包含3个bounding box，4表示框的4个坐标信息...在COCO数据集上，9个聚类如下表所示，注这里需要说明：特征图越大，感受野越小。对小目标越敏感，所以选用小的anchor box。特征图越小，感受野越大。...举例说明，原来分类网络中的softmax层都是假设一张图像或一个object只属于一个类别，但是在一些复杂场景下，一个object可能属于多个类，比如你的类别中有woman和person这两个类，那么如果一张图像中有一个...在YOLOv3中作者决定使用sigmoid函数取代，原因是softmax假设类之间都是互斥的，例如属于“Person”就不能表示属于“Woman”，然而很多情况是这个物体既是“Person”也是“Woman...具体使用以下步骤：抛弃分数低的框（意味着框对于检测一个类信心不大）；当多个框重合度高且都检测同一个物体时只选择一个框（NMS）。 为了更方便理解，我们选用上面的汽车图像。
源 | AI科技大本营 本文作者则通过在 MS COCO 数据集上使用预先训练好的 Mask R-CNN 模型来自动生成图像中行人的掩码脚本，实现人像屏蔽，并且不需要 GPU 就可以运行这个程序。...-c / - color：掩码的颜色，采用引号包装的十六进制或 RGB 3 元组格式（默认是白色）。 -o / - object：要掩码的目标类型列表（或特定对象的 ID）。...你可以在 classes.py 中或通过使用 -names 来查看掩码的对象选择（默认值是行人）。 -l / - labeled：保存检测到的对象及其对象 ID 注释的标记图像。...该脚本输出两张图像：静态图像（双关意图） person_blocked.png 和动画图像 person_blocked.gif。...特定目标的掩码需要两个步骤：在推理模式下运行以获取每个目标 ID，然后掩码这些目标 ID。 python3 person_blocker.py -i images/img4.jpg -l ?
目前在运动生物力学和康复中最广泛使用的运动分析系统不允许在没有附加标记，控制条件和/或大量处理时间的情况下自动收集运动数据。...通常，无标记运动捕获系统将具有如下图所示的形式，在此阶段，先前的数据会告知模型设计或基于机器学习的判别算法的训练，然后图像数据将被捕获，处理并输入到可估计人体姿势和形状的算法中。 ?...同时在HumanEva-I数据集和MPII Cooking数据集上评估该方法，该数据集是多视图3D姿态估计的标准基准，在HumanEva-I上，文中的方法达到的准确度与他人文献中的最新结果相当，后者依赖于特定活动的运动模型和跟踪...但是，在多视图情况下，混合分量对应于3D中类似的姿势组。为了获得此类3D混合分量，作者首先将3D训练姿势与k均值聚类。然后，投影每个3D群集的训练数据，并从投影数据中学习2D模型。...Multi-Person Parsing using PAFs 作者对检测置信度图执行非极大值抑制，以获得零件候选位置的离散集合。对于每个部分，由于图像中有多个人或误判断，作者可能有多个候选对象。
，标记的训练数据集是高度不平衡的，在这种情况下，深度神经网络难以推广到平衡的测试标准。...在本文中，我们探索了一种新颖而简单的方法，通过转换频率较高的类中的样本（例如图像）来增加频率较低的类，从而缓解了这一问题。...我们在各种类别不平衡数据集上的实验结果表明，与其他现有的重新采样或重新加权方法相比，该方法显着改善了少数群体的泛化能力。...但是，这种快速发展导致需要大量带注释的标签。即使对于大多数这些数据集，尤其是对于视频注释，这种半自动注释过程的细节并不清楚，尤其是对于视频注释，通常也会采用一些自动标记过程。...在几个公共数据集上的大量实验验证了所提出的跨域PAD方法的有效性。
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