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超越短期片段的视频关系检测

标签：   视频关系检测 滑动窗口方案 空间和时间信息利用 高度兼容的提议对 最先进的性能

     person-next to-dog (0-30)dog-run past-person (30...run away-person (0-90)1108400超越短期片段：具有时空全局上下文的视频关系检测0刘晨晨1，金阳2，徐科涵1，龚国强1，穆亚东1�01 北京大学，2 北京航空航天大学

【计算机视觉】目标检测算法综述 |滑动窗口算法、YOLO、RCNN系列算法

标签：   计算机视觉  目标检测  算法

     YOLOv1是属于One Stage：端到端目标检测。下面我们对其如何生成以及大致思路进行了解。思路首先将一幅图像分成SxS个网格(grid cell)（相当于将原图像进行SxS的裁剪，得到SxS个子图像，每个子图像进行单目标检测，...

Python时间序列–滑动窗口（三）

标签：   时间序列 滑动窗口

     滑动窗口就是能够根据指定的单位长度来框住时间序列，从而计算框内的统计指标。相当于一个长度指定的滑块正在刻度尺上面滑动，每滑动一个单位即可反馈滑块内的数据。 滑动窗口的意义 为了提升数据的准确性，将某个点...

关系支持网络：用于图像中对象关系提议的模型

标签：   关系提案网络 图像场景理解 对象关系分类 关系支持网络 可管理的相关区域

     具有许多对象的场景可能仅具有几个单独的交互对象（例如，在具有许多人聚会图像中，可能只有少数人在彼此交谈 为了检测所有关系，首先检测所有个体对象然后分类所有对将是低效的;不仅所有对的数量是二次的，而且分类...

【DL】第 4 章：目标检测和图像分割

标签：   目标检测  计算机视觉  深度学习

     在本章中，我们将把重点转移到两个更有趣的计算机视觉任务上——对象检测和语义分割，而网络架构将退居二线。可以说，这些任务比分类更复杂，因为模型必须对图像有更全面的理解。它必须能够检测不同的对象以及它们在...

建议关系建模在动作定位中的应用

标签：   时间动作定位 图卷积网络 动作建议关系 动作分类回归 性能增强实验

     信息科学与技术（TNList）{runhaozeng.cs，ganchuang1990}@ gmail.com，[email protected]，[email protected]摘要动作实例大多数最先进的动作本地化系统单独处理每个动作建议，而没有明确地利用它们在学习过程...

数据链路详解--滑动窗口信道利用率

标签：   滑动窗口 信道利用率

     数据链路详解，包含了滑动窗口控制详解，滑动窗口信道利用率，差错控制，停等协议，连续ARQ，GBN，SR选择重传，HDLC

论文阅读：Beyond Short-Term Snippet: Video Relation Detection with Spatio-Temporal Global Contex

标签：   深度学习  计算机视觉  机器学习

     提出了一个滑动窗口方案，同时预测短期和长期关系。在对象tracklet上运行具有不同内核大小的窗口来生成具有不同持续时间的子tracklet； 构建了一个时空图，并利用图卷积网络生成上下文，进行兼容性评估，只预测高度...

学习行动者关系图用于群体活动识别

标签：   9964 学习行动者关系图 演员关系图 视频理解 群体活动识别

     9964学习行动者关系图用于群体活动识别吴建超吴利民王晓莉王...此外，在实践中，我们提出了两种变体来稀疏ARG，以便在视频中进行更有效的建模：空间定位ARG和时间随机化ARG。我们在两个标准的群体活动识别数据集上进

大规模行人检测和重新识别数据集的构建和评估

标签：   人员再识别 大规模数据集 行人检测 端到端的检测和识别 数据集和基准评估

     我们的基准解决了三个问题：检测器和识别器的各种组合的性能，行人检测机制，以帮助提高整体重新识别（重新ID）的准确性和评估不同检测的有效性。(a) 行人检测…(b) 人员重新识别用于重新识别。我们有三个不同的贡献...

通过可学习的马尔可夫逻辑网络进行复杂视频动作推理

标签：   视频动作推理 解释性模型 时间配置的人-物互动

     2，朱林超3，牟亚东1*01 北京大学，2 百度研究，3 ReLER实验室，AAII，悉尼科技大学[email protected]，[email protected]，[email protected]摘要0受益于深度卷积网络的进步，当前最先进的视频动作识别...

基于对比度评价网络的弱监督时间动作定位方法

标签：   弱监督时间动作定位 基于对比度评价网络 视频级动作分类 行动建议评估器 动作本地化模块

     在训练数据中不需要时间动作边界注释的情况下，WS-TAL可以利用自动检索的视频标签作为视频级标签。然而，这种粗略的视频级监督不可避免地引起混乱，特别是在包含多个动作实例的未修剪视频中。为了应对这一挑战，我们...

图片和web性能小论

标签：   vue.js  css  图像处理

     图片让web性能变得复杂，也变得有趣了。 相信初学者一定看到过这样的案例：“当你在HTML中将一张500*500像素的图像缩小，就会带来不必要的下载开销。” <img src="xxx" width="100" height="100" alt="xxx" />...

自适应NMS：改进人群中的行人检测

标签：   计算机科学与工程学院 最先进的行人检测

     1自适应NMS：改进人群中的行人检测刘松涛1，2，3黄迪1，2，3王云红1，31北京航空航天大学北京大数据与脑计算先进创新中心2北京航空航天大学软件开发环境国家重点实验室3北京航空航天大学计算机科学与工程学院，北京...

从诱发反应中解码动态脑模式：应用于时间序列神经成像数据的多元模式分析教程

标签：   脑机交互  时间序列分析  脑科学

     使用脑磁图数据的例子，我们说明了解码分析流程中的不同选项对实验结果的影响，目的是解码不同的知觉刺激或认知状态随时间的动态大脑激活模式。我们展示了在预处理(如降维、降采样、试次平均)和解码(如分类器选择、...

【RFC3449 网络路径不对称对 TCP 性能的影响】（翻译）

标签：   rfc  tcpip

     然而，这两种情况下 TCP 性能的最终结果是相同的：由于从接收器到发送器的 ACK 反馈的不完善和可变性，性能通常会显着下降。 该文件详细介绍了对这些影响的几种缓解措施，这些措施已在文献中提出或评估，或者目前已...

第一章:R-CNN网络详解（丰富特征层次用于准确的目标检测和语义分割技术报告（v5））

标签：   cnn  人工智能  神经网络

     但是如果我们看一下在经典的视觉识别任务PASCAL VOC目标检测 [15]上的表现，普遍认为在2010年至2012年期间进展缓慢，只通过构建集成系统和使用成功方法的轻微变体获得了小幅增益。SIFT和HOG是基于块状方向直方图的...

深度学习模型中的掩模头结构对部分监督实例分割具有强大的泛化能力

标签：   实例分割 部分监督 控制头结构 新类泛化 最先进结果

     7015掩模头结构对新颖类分割Vighnesh Birodkar，Zhichao Lu，Siyang Li，Vivek Rathod，JonathanHuang Google{vighneshb，lzc，siyang，rathodv，jonathanhuang}@ google.com摘要当在大型注释数据集上训练时，今天的...

MATLAB算法实战应用案例精讲-【图像处理】缺陷检测（附python和matlab实现代码）

标签：   图像处理  人工智能

     缺陷检测通常是指对物品表面缺陷的检测，表面缺陷检测是采用先进的机器视觉检测技术，对工件表面的斑点、凹坑、划痕、色差、缺损等缺陷进行检测。缺陷检测是工业上非常重要的一个应用，由于缺陷多种多样，传统的机器...

目标检测——SPPNet【含全网最全翻译】

标签：   SPPNet  目标检测  深度学习

      基于空间金字塔池化的深度网络2.1 卷积层和特征图2.2 空间金字塔池化层2.3 网络的训练2.3.1 单一尺寸训练2.3.2 多尺寸训练3. 用于图像分类的SPP-NET3.1 ImageNet 2012分类实验3.1.1 基准网络架构3.1.2 多层次池化...

基于深度学习时间序列分类研究综述[论文阅读]

标签：   深度学习  时间序列分类  综述

     时间序列分类研究简介核心论文写在前面的话原文概述摘要1引言2背景2.1时间序列分类2.2基于深度学习的时间序列分类2.3生成性或判别性方法生成模型判别模型3方法3.1为什么判别的端到端方法？3.2方法比较完全卷积神经...

YOLO的全面综述：从YOLOv1到最新版本

标签：   YOLO

     YOLO已成为机器人、无人驾驶汽车和视频监控应用的核心实时目标检测系统。我们全面分析了YOLO的演变，研究了从原始YOLO到YOLOv8、YOLO-NAS和带有Transformer的YOLO的每次迭代的创新和贡献。我们首先描述了标准指标和...

如何使用OpenCV对物体进行搜索检测与识别

标签：   图像算法  opencv  物体检测

     在本教程中，我们将了解对象检测中称为“选择性搜索”的重要概念。我们还将用C ++和Python共享OpenCV代码。 物体检测与物体识别 对象识别算法识别图像中存在哪些对象。它将整个图像作为输入，并输出该图像中存在...

SAM-DETR学习笔记Accelerating DETR Convergence via Semantic-Aligned Matching

标签：   学习  深度学习  计算机视觉

     SAM-DETR论文

目标检测YOLO实战应用案例100讲-联合深度图聚类与目标检测的语义SLAM算法研究

标签：   目标检测  算法  YOLO

     2014年之前可以称为传统目标检测时代，其最具代表性的方法有VJ检测器[19]、HOG检测器[20]、DPM检测器[21]。它们有着共同的特点就是使用手工设计的特征描述子如方向梯度直方图[20]（Histogramof Oriented Gradient，...

关于双阶段目标检测的学习

标签：   目标检测  学习  计算机视觉

     使用在imagenet上预训练的1000分类CNN，然后在voc数据集上选择性搜索出2000个区域提案区域...2000候选框图片进行resize，使得min（w，h）=sbackbone提取特征分类和回归：分类：SPP 4层FC层SVM分类器回归：BBox回归NMS。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的无人机小目标检测

标签：   目标检测  YOLO  深度学习

     同时，在无人机大量使用的背景下，其拍摄的图像和视频中包含用户感兴趣的小目标。在公开数据集中，一般认为小于32×32像素的目标为小目标。如果所有小目标检测都是手动执行的，则会消耗大量的人力和资源。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于轻量化神经网络的目标检测算法研究与应用（续）

标签：   目标检测  YOLO  神经网络

     为了后续更好的阐述本文所提出的方法和对实验的分析，在详细介绍本文的工作内容之前，本章节先对本文涉及到的相关理论知识和关键技术做出简要概述。目标检测技术通常指在一张图片中检测出各个物体的位置及对应的类别...

使用OpenCV对物体搜索检测与识别

标签：   opencv  人工智能  计算机视觉

     在本教程中，我们将了解对象检测中称为“选择性搜索”的重要概念。我们还将用C ++和Python共享OpenCV代码。 物体检测与物体识别 对象识别算法识别图像中存在哪些对象。它将整个图像作为输入，并输出该图像中存在的...

CBS:一种具有混合时空和统计特征的加密流量分类的深度学习方法

标签：   分类  深度学习  数据挖掘

     因此，科学界认为深度学习是一种对加密流量进行分类的高性能方法。该文提出了一种基于深度学习技术的加密流量分类方法CBS。CBS 可以使用 1D-CNN、基于注意力的 Bi-LSTM 和 SAE 深度网络模型在两个级别对加密流量进行...

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