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CVPR 2018中国论文分享会 之「人物识别及追踪」

在行人重识别中,不同的图片对行人的识别率不同,那么到底需要几帧图片才能够准确地判别一个人的身份呢?...王乃岩在这篇被 CVPR 2018 接收的文章中考虑到,行人重识别应当对不好的检测(例如重影)或遮挡具有更高的鲁棒性,同时对不同图片中行人的识别有一定的弹性。 ?...可能这里更为关键的是它可以使用到 single-shot 重识别问题中。据王乃岩表示,这种方法除了能够用于行人的重识别外,或许也可以作为不确定估计的一种通用方法。期待他们接下来的研究成果。...从 2005 年行人重识别任务首次提出后,经过 2014 年深度学习被引入该领域,行人重识别的研究得到大量的研究(例如 CVPR 上行人重识别的文章从 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...那么在行人重识别中,背景到底会带来多大的偏差呢?

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    Ps|文字人物海报

    图1.2 素材 2 完成思路 我们可以看到文字人物海报的主要特点在于文字填充进人物轮廓,因此我们首先要制作人物的轮廓图(单一颜色);填充文字:一个一个的文字打在海报上,由于文字数量多且大小不一,会消耗大量时间...,因此可以将文字作为画笔的类型使用,最后要使文字绘出人物的轮廓,我们可以通过先填充文字再对人物使用剪贴蒙版;又或者直接在人物的蒙版内绘画。...3 操作步骤 3.1 插入人物图片并使用裁剪工具调整至合适大小 ? 图3.1 3.2 对当前图层使用阈值,并调整合适参数使人物轮廓清晰 ?...图3.2 3.3 使用色彩范围工具选取人物的选区,并新建图层,并在人物选区下填充黑色以新建人物图层 ? 图3.3 3.4 新建图层并在当前选区下新建蒙版 ?...图3.12 4 总结 本次教程基础原理十分简单,重点在于1.如何制作人物的轮廓;2.如何将文字填充进人物并保证人物的基本轮廓不变;3.线性光的图层混合模式的效果是什么。

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    深度学习100例-卷积神经网络(VGG-19)识别灵笼中的人物 | 第7天

    一、前期工作 本文将实现灵笼中人物角色的识别。较上一篇文章,这次我采用了VGG-19结构,并增加了预测与保存and加载模型两个部分。...4天 深度学习100例-卷积神经网络(CNN)天气识别 | 第5天 深度学习100例-卷积神经网络(VGG-16)识别海贼王草帽一伙 | 第6天 来自专栏:【深度学习100例】 1....查看数据 数据集中一共有白月魁、查尔斯、红蔻、马克、摩根、冉冰等6个人物角色。...# 需要给图片增加一个维度 img_array = tf.expand_dims(images[i], 0) # 使用模型预测图片中的人物...服装图像分类 | 第3天 深度学习100例-卷积神经网络(CNN)花朵识别 | 第4天 深度学习100例-卷积神经网络(CNN)天气识别 | 第5天 深度学习100例-卷积神经网络(VGG-16)识别海贼王草帽一伙

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    多模态人物识别技术及其在爱奇艺视频场景中的应用 | 公开课笔记

    讲师介绍:路香菊,爱奇艺科学家,身份识别(PersonAI)团队负责人,专注于人物识别、AI等技术,负责爱奇艺多模态人物识别、智能创作等相关业务。...一、多模态技术基础介绍 首先,请大家思考一个问题:人物识别只是等同于人脸识别吗?其实,人物识别我们现在的工作中不仅仅是人脸识别,为什么是这样呢?...除此之外,在视频中,还需要识别服饰、发型、声纹和指纹、虹膜等生物特征。所以,现在基于视频场景中的人物识别已经成为一个综合需求的识别。 ? 第二,如何识别虚拟人物?...基于这些实际应用,接下来就与大家分享我们在人物识别与虚拟人物识别工作中的主要算法。 ? 二、多模态技术解读(一):人物识别(IQFace) 这部分内容将主要为大家介绍真人人物识别的多模态基础技术。...二、多模态技术解读(二):虚拟人物识别(iCartoonFace) 基于对真实人物识别的多模态技术的初步认识,接下来介绍在虚拟人物识别的技术与经验。虚拟人物识别包含什么?

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    如何写好人物对话?

    故意添加语气词、人物动作、人物神情的描写 不好的示例: 张三说:“我觉得你杀不了我。” 李四道:“不,我觉得我杀得了你。” 修改后: “哦,就凭你?”...李四一声狂吼,踏步向前,手中剑…… 这个方法的核心,就是加入对于人物的语气词、动作和神情描写,以及调整人物和对话的位置。 什么是语气词? 例如冷冷一笑、一声狂吼。 什么是动作? 例如踏步向前。...如果你想明白了这一点,并且秉承一个人物一种说话风格的特点,就算是人物众多,读者也能仅凭对白判断出说话的角色。 “哦……也就是说,在塑造人物的时候就给每一个人物设定不同的语言风格,对吧?” “学到了?...回顾 对话要有味道,关键还在于情节与人物。 情节设计得精彩,小说中的人物根本来不及坐在那里聊天,真正好的角色发言,能给读者留下深刻的印象。...在于人物,指的是先将人物的性格设计好,人物说什么话,都是性格决定的。 重点与重复是一对好技巧。有时间、节奏慢,就重复一下;其它情况就简单呈现重点,其余删除。

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    ps人物凸出效果小技巧

    嗯emm 今天给大家带来一期ps人物凸效果的 教程 对于本人来说,就当是一片笔记吧!!! 好了,接下来,我们开始教学。...添加好之后,我们来到画笔工具擦拭我们人物 头部和手臂,使凸出效果呈现; 好了之后呢,我们按住ctrl shift alt e盖印图层。...2.之后我们拖入黄色的牛皮纸,放置图层2顶部 图层混合模式为 正片叠底; 回到图层2,滤镜-滤镜库-艺术效果-海报效果;我们再次回到牛皮纸(图层3)这个图层,使用画笔工具 将人物的皮肤擦拭变白。...3.添加色阶,调整人物对比度;添加色相饱和度,调整饱和度 明度。 教学视频: https://www.bilibili.com/video/av64551803 成果图 image.png

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    基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学

    基于知识图谱的《红楼梦》人物关系可视化及问答系统(含码源):命名实体识别、关系识别、LTP简单教学 文件树: 1) app.py是整个系统的主入口 2) templates文件夹是HTML的页面...|-index.html 欢迎界面 |-search.html 搜索人物关系页面 |-all_relation.html 所有人物关系页面 |-KGQA.html... 7) spider文件夹是爬虫模块 |- get_*.py 是之前爬取人物资料的代码,已经产生好images和json 可以不用再执行 |-show_profile.py 是调用人物资料和图谱展示在前端的代码...示例如下 ##命名实体识别 使用 pyltp 进行命名实体识别示例如下 #-*- coding: utf-8 -*- import os LTP_DATA_DIR = '/path/to/your/ltp_data...详细标注请参考 命名实体识别标注集 。

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    刷剧不忘学CNN:TF+Keras识别辛普森一家人物 | 教程+代码+数据集

    他看了一系列辛普森剧集,想建立一个能识别其中人物的神经网络。 接下来让我们跟着他的文章来了解下该如何建立一个用于识别《辛普森一家》中各个角色的神经网络。 ?...△ 部分人物的图片 在训练集中,每个人物各大约包括1000个样本(还在标注数据来达到这个数量)。每个人物不一定处于图像中间,有时周围还带有其他人物。 ?...我们使用sklearn库很快地输出了各类的识别效果。 ? △ 各类别的识别效果 从上图可以看出,模型的正确率(f1-score)较高:除了Lisa,其余各类的正确率都超过了80%。...如果人物1的预测正确率太低,预测人物2时标准偏差太高或是两个最相似人物间的概率差太低,那么可以认为网络没有学习到这个人物。...可视化预测人物 ? △ 12个不同人物的实际类别和预测类别 在图11中,用于分类人物的神经网络效果很好,故应用到视频中实时预测。在实际中,每张图片的预测时间不超过0.1s,可以做到每秒预测多帧。

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