使用平台通道/CoreML在实时摄像机预览的每一帧上运行计算机视觉模型？ - 腾讯云开发者社区

介绍在实时通信（RTC）中最常见的机器学习（的例子是计算机视觉。然而，除了使用人脸检测进行识别、跟踪和增强之外，我们还没有看到这些算法的许多实际应用。...另外，它提供了不同的部署和执行模型，允许在设备上和在云中进行处理。最后，它还能够实时优化和更新设备上的模型。...在我们的用例中（以及其他许多情况下），我们不一定需要处理每一帧。 CPU /电池节省对我们来说比检测每一个微笑更重要，因此我们运行了一些测试，修改了我们传递给ML Kit进行识别的每秒帧数。...ML Kit以不同帧率处理的CPU使用率对于我们的实验，每1或2秒处理一帧时，CPU使用率就是合理的。应用程序大小现在，我们来考虑应用程序的大小。...下一步从技术角度来看，这次评估的下一步将是使用定制模型（可能使用CoreML）来实现更复杂的用例。我们想到的是基于生成对抗网络的图像重建，用于非理想网络条件下的视频传输。

1.1K3 0

你们还在做2D的物体检测吗？谷歌已经开始玩转 3D 了

文 | Adel Ahmadyan 译 | 丛末、蒋宝尚物体检测作为计算机视觉领域最广泛的研究主题之一，虽然2D 物体检测已在工业界得到了比较成熟的应用，然而实现 3D 物体检测目前还困难重重。...下图是模型的网络架构和后处理，经验证模型可以轻松的在移动设备上实时运行，例如在Adreno 650移动GPU上为26FPS。...4 在MediaPipe上检测和跟踪让模型实际应用时，由于针对的是移动设备捕获的每一帧，而这些帧的3D边界框可能是模糊的，所以模型可能会被干扰。...为了解决这一问题，谷歌借鉴了其之前2D目标检测的方案，也即使用了之前的检测+跟踪框架。此方案能够减少模型在每一帧上运行网络的需要，允许重复使用，同时保持pipeline移动设备上的实时更新。...此外，还能跨帧保留目标属性，确保预测在时间上一致，从而。减少抖动为了提高移动设备pipeline，每隔几帧只运行一次模型推理。

1K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

谷歌发布Objectron数据集，推进三维物体几何理解的极限

机器学习(ML)的最新技术已经在许多计算机视觉任务上取得了SOTA的结果，但仅仅是通过在2D照片上训练模型而已。...这些模型是在 MediaPipe 中发布的，MediaPipe 是谷歌的开源框架，用于跨平台可定制的流媒体机器学习解决方案，它同时也支持机器学习解决方案，比如设备上的实时手势、虹膜和身体姿态跟踪。...第一级使用 TensorFlow 目标检测模型来寻找物体的 2D 裁剪，第二级使用图像裁剪来估计三维bounding box，同时计算下一帧对象的二维裁剪，使得目标检测器不需要运行每一帧。...第二阶段的三维 bounding box 预测器是以83 FPS在 Adreno 650 GPU 上运行。...3D 目标检测的评估指标有了真实的注释，我们就可以使用 3D IoU（intersection over union）相似性统计来评估 3D 目标检测模型的性能，这是计算机视觉任务常用的指标，衡量bounding

7103 0

PyTorch 1.0 中文官方教程：ONNX 现场演示教程

译者：冯宝宝本教程将向您展示如何使用ONNX将已从PyTorch导出的神经模型传输模型转换为Apple CoreML格式。...这将允许您在Apple设备上轻松运行深度学习模型，在这种情况下，可以从摄像机直播演示。什么是ONNX ONNX（开放式神经网络交换）是一种表示深度学习模型的开放格式。...教程预览本教程将带你走过如下主要4步：下载（或训练）Pytorch风格装换模型将PyTorch模型转换至ONNX模型将ONNX模型转换至CoreML模型在支持风格转换iOS App中运行CoreML.../venv/bin/activate 我们需要安装Pytorch和 onnx->coreml 转换器： pip install torchvision onnx-coreml 如果要在iPhone上运行...您也可以在Linux中转换模型，但要运行iOS应用程序本身，您将需要一台Mac。阅读全文／改进本文

4672 0

深兰科技：动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

动作识别是基于计算机视觉识别的技术，可以实时对检测区域内人员动作进行识别。...作为深兰科技计算机视觉技术的核心产品之一，搭载自动驾驶功能的“熊猫智能公交车”已获得广州、上海、武汉、长沙、深圳等多地的自动驾驶测试牌照，并且在武汉取得了全球首个自动驾驶客车的商用牌照。...此外，深兰的智慧工地管理平台——“工地大脑”、智能社区管理系统，以及明厨亮灶系统等，都一定程度使用到了动作识别技术。 ?...但是，在对这些身体部位的动力学建模时，这些外观应该具有不同的重要性。从这个意义上说，团队在空间时间图卷积的每一层上添加了一个可学习的mask M。...ST-GCN模型由9层空间时间图卷积算子（ST-GCN单元）组成。前三层有64个通道用于输出，接下来的三层有128个通道用于输出，最后三层有256个通道用于输出。这些层具有9个时间核大小。

8952 0

实时渲染和预渲染有什么区别

预渲染用于创建逼真的图像和电影，其中每一帧可能需要数小时或数天才能完成，或用于程序员调试复杂的图形代码。预渲染从建模开始，使用点、线、面、纹理、材料、光影、视觉效果和其他元素来构建逼真的对象和场景。...为了获得理想的视觉效果，建模师在制作过程中需要雕刻各种模型细节;动画师需要赋予角色一种巧妙的魅力;灯光艺术家需要创造各种艺术氛围;视觉效果艺术家需要使视觉效果逼真。...顺便说一句，可以使用本地计算机或云渲染场进行渲染。瑞云渲染可以为上述软件提供渲染技术支持。在预渲染场景中的每一帧都是存在的。一旦渲染开始，每一帧都需要几秒、几分钟甚至几个小时来渲染。...在预渲染之后，任务基本上是已经渲染完成的工作。如果你想在一个可操作的在线服务或在线游戏上实时计算和查看场景，我们必须讨论实时渲染。什么是实时渲染？...游戏中的每一个美丽场景都是实时渲染的。实时渲染用于交互式渲染场景，如在3D电脑游戏中，通常每帧必须在几毫秒内渲染。它的意思是计算机在计算屏幕的同时输出和显示屏幕。典型代表是Unreal和Unity。

1.5K1 0

【Blender实景合成】会跳舞的神里绫华

先看效果：神里绫华爬上了我的办公桌模型和动作资源准备角色模型本次主要使用的是原神游戏中，神里绫华的角色模型，该模型米哈游在模之屋网站上进行开源。...安装完成之后，在软件内，按N呼出插件菜单。动作物理烘培物理动作烘培的目的是让模型的衣服头发等物件随动作的幅度具有一定物理效果，烘培之后，可以对相关部件进行绑定，以防实时计算消耗计算机资源。...下面勾选预通道和规格化，匹配选择上一帧，点击探测功能，软件会自动检索出一些用于跟踪的关键点。选到第2帧，点击向后追踪，软件会自动进行计算。...跟踪完成之后，切换到解算子菜单，勾选关键帧和改善焦距，点击摄像机运动解算，这一步耗时较长，且进度条会长时间卡在0%位置上。...最后在模型视图中，按0切换摄像机视角，点击左侧设置追踪场景，即可将模型显示在实景中，最后根据模型大小设置缩放旋转即可。

1.1K6 0

入门 | 一文概览视频目标分割

自 2016 年以来使用的两种主要方法：MaskTrack 和 OSVOS。文章假设读者已经熟悉计算机视觉和深度学习领域的一些概念。...单次训练：在推断的时候，给定一个新的视频输入进行分割并在第一帧给出真实标注（记住，这是一个半监督问题），创建一个新模型，使用 [3] 中训练的权重进行初始化，并在第一帧进行调整。...这个流程的结果，是适用于每一个新视频的唯一且一次性使用的模型，由于第一帧的标注，对于该新视频而言，模型其实是过拟合的。由于大多数视频中的目标和背景并不会发生巨大改变，因此这个模型的结果还是不错的。...MaskTrack 的 Mask 传播模块每一个帧将前一帧的预测掩膜作为额外输入馈送给网络：现在输入有四个通道 (RGB+前一帧的掩膜)。使用第一帧的真实标注初始化该流程。...该网络原本建立在 DeepLab VGG-16（模块化）基础上，现在在语义分割和图像显著性数据集上从头开始进行训练。通过将每一张静态图像的真实标注稍微转换，人工合成前一帧的掩膜通道输入。

1.5K8 0

深度学习图像识别项目（下）：如何将训练好的Kreas模型布置到手机中

你也可以自由地将Keras模型替换为你自己的，过程非常简单明了。使用CoreML在iOS上运行Keras模型本文分为四个部分。...在iPhone上制作CoreML深度学习计算机视觉应用程序，请遵循以下步骤：（1）收集图像，（2）使用Keras训练和保存模型，（3）转换模型文件coremltools，（4）导入将模型放入Xcode...实际上，这些应用程序是由PhoneGap/Cordova使用HTML、JavaScript和CSS创建的，没有任何Objective-C或Swift知识。相反，我是一个通过并且通过计算机视觉的人。...如果你的模型是使用BGR颜色通道排序进行训练的，那么将此值设置为True非常重要，以便CoreML按预期运行。如果模型是使用RGB图像进行训练的，则可以放心地忽略此参数。...均值减法是Python深度学习计算机视觉中常见的预处理步骤。我们脚本的最后一步是保存输出的CoreML protobuf模型： ? Xcode预期的文件扩展名为.mlmodel 。

5.4K4 0

深度学习及AR在移动端打车场景下的应用

之后我们对视觉算法在移动端实现的现状进行调研，发现随着近几年计算机视觉飞跃式发展，网上各种开源图片分类识别算法有很多，加上2017 年年初Apple推出了非常靠谱的Core ML，所以在短时间内实现一个移动端的...图七在使用完Core ML之后，真心觉得它确实如Apple在WWDC 2017上所言，性能十分优越。由此可以预见之后几年，在移动端直接应用AI算法的优秀App会层出不穷。扯远了，上点干货吧！...Core ML 是一个可以让开发者很容易就能在应用中集成机器学习模型（Machine Learning Models）的应用框架，在 iOS、watchOS、macOS和tvOS上都可以使用它。...当摄像头获取一帧图片后会首先送入目标检测模块，这个模块使用一个CNN模型进行类似SSD算法的操作，对输入图片进行物体检测，可以区分出场景中的行人、车辆、轮船、狗等物体并输出各个检测物体在图片中的区域信息...其中要数康奈尔大学的YOLO算法尤为出名。更重要的是原作者提供了一个他训练好的模型，这个模型在GitHub上就可以下载，没错我们结合算法其目标检测中的模型算法就是使用的这个→_→ 。

1.5K9 0

Google推出深度学习框架TensorFlow Lite，用于移动设备的机器学习

终于，Google于昨天推出了TensorFlow Lite，为应用程序开发人员提供了在移动设备上部署AI的平台。Google开源AI程序的移动版本首次在I / O开发者大会上公布。...自今年5月推出TensorFlow Lite以来，已经出现了几款针对移动设备人工智能的竞争产品，包括苹果公司的CoreML、 Clarifai在移动设备上训练人工智能的云服务，以及华为Mate 10智能手机内的麒麟...“ TensorFlow Lite可以访问有限数量的预先训练的AI模型如MobileNet和Inception v3，用于计算机视觉的对象识别以及智能回复，这是一种自然语言处理形式，被用于本地Google...用户也可以使用自己的数据集训练的自定义模型。 TensorFlow团队在博客文章中表示，未来将会增加更多的模型和功能。...当加速器硬件不可用时，TensorFlow Lite使用Android神经网络API并退回到CPU执行，以确保模型仍可在设备上运行。

9444 0

YoloV8改进策略：BackBone改进|Next-ViT,下一代视觉Transformer，用于现实工业场景中的高效部署

摘要由于复杂的注意力机制和模型设计，大多数现有的视觉Transformer（ViTs）在实际的工业部署场景中，如TensorRT和CoreML，无法像卷积神经网络（CNNs）那样高效运行。...ConvNeXt [22] 回顾了视觉Transformer的设计，并提出了一个纯粹的CNN模型，该模型可以在多个计算机视觉基准测试中与SOTA层次视觉Transformer竞争，同时保持标准CNN的简单性和效率...ResNet [10] 提出的BottleNeck块长期以来在视觉神经网络中占据主导地位，因为它在大多数硬件平台上具有内在的归纳偏置和部署友好特性。...与EfficientFormer-L7 [19]相比，Next-ViT-L在CoreML上的运行时间减少了20%，在TensorRT上的运行时间减少了25%，性能从83.3%提高到83.6%。...Next-ViT-L在TensorRT和CoreML上的运行时间分别比PVTv2-B4 [35]快了4.0倍和3.9倍，提高了。

2821 0

虚实之间03 | 有这些技术，你就是让数字人活起来的“神笔马良”

一、肢体动作生成动作捕捉技术按照实现方式的不同，可分为光学式、惯性式、电磁式及基于计算机视觉的动作捕捉等。现阶段，光学式和惯性式动作捕捉占据主导地位，基于计算机视觉的动作捕捉成为聚焦热点。 1....基于计算机视觉的动作捕捉主要是通过采集及计算深度信息来完成对动作的捕捉，这种视觉动捕方式因其简单、易用、低价，成为使用频率较高的动作捕捉方案。三种主流方案对比： 2....基于该产品，研究院团队搭建人脸-人体实时驱动系统，采用基于线性混合蒙皮的实时驱动技术和基于次表面三色和的实时渲染技术，实现多种角色的实时驱动。目前已经支持unity、steam等多种平台。...对表情视频每一帧进行自动跟踪训练之后，遍历每一帧，假如发现某些自动跟踪的标记点存在偏差，需要手动调整标记点位置，重新跟踪训练。经过多次的手动纠正，训练模型的输出将会越来越符合预期结果。 3....至此，我们完成了演员与目标模型面部驱动的绑定，由于生成了演员表情库，还支持实时面部驱动。我们会持续更新关于虚拟数字人的更多内容！

1.2K3 0

SkeyeVSS视频共享融合赋能平台技术方案之视频融合子系统功能模块设计

系统支持用户指定通道巡检，也支持针对全量通道的自动抽样巡检。实时视频点播支持3秒并发检测20路通道，约4小时可完成10万路视频通道是否完好的检测。...图片1.3.9 视频资源详情点位详情预览支持视频点位详情预览，展示视频通道名称、通道编码、点位类型、所属行业部门、设备厂商、经纬度等信息；系统会根据用户权限，在视频点位详情页面中对视频资源进行实时视频预览...1.3.12 实时流媒体处理使用PS（TS）转ES方式，将实时流采集终端的视频数据实时推送到GB/T28181国标视频云服务（视频融合子系统），完成远距离实时流媒体传输处理。...图片1.3.20 设备监控设备在线状态对设备在离线状态进行实时监控，可监控内容包括实时在离线状态、一段时间内的累计离线次数、累计离线时长、在离线趋势；平台接入的前端设备是通过“全量同步+变更通知”的方式获取设备的在离线状态...1.3.21 视频质量诊断智能运维管理平台采用国际领先的图形处理算法和模式识别技术，对接入平台的前端摄像机进行实时拉流，智能分析摄像机画面是否正常，可检测项包括：视频冻结异常、视频丢失异常、视频抖动异常

8941 0

SkeyeVSS视频共享融合赋能平台技术方案之视频融合子系统功能模块设计

系统支持用户指定通道巡检，也支持针对全量通道的自动抽样巡检。实时视频点播支持3秒并发检测20路通道，约4小时可完成10万路视频通道是否完好的检测。...图片1.3.9 视频资源详情点位详情预览支持视频点位详情预览，展示视频通道名称、通道编码、点位类型、所属行业部门、设备厂商、经纬度等信息；系统会根据用户权限，在视频点位详情页面中对视频资源进行实时视频预览...1.3.12 实时流媒体处理使用PS（TS）转ES方式，将实时流采集终端的视频数据实时推送到GB/T28181国标视频云服务（视频融合子系统），完成远距离实时流媒体传输处理。...图片 1.3.20 设备监控设备在线状态对设备在离线状态进行实时监控，可监控内容包括实时在离线状态、一段时间内的累计离线次数、累计离线时长、在离线趋势；平台接入的前端设备是通过“全量同步+变更通知”的方式获取设备的在离线状态...1.3.21 视频质量诊断智能运维管理平台采用国际领先的图形处理算法和模式识别技术，对接入平台的前端摄像机进行实时拉流，智能分析摄像机画面是否正常，可检测项包括：视频冻结异常、视频丢失异常、视频抖动异常

7402 1

谷歌送上主播福利，手机拍视频实时换背景

一张仔细标注为 9 个类别的训练样本示例；前景元素的标注区域直接覆盖在图像上网络输入这个视频分割任务的具体定义是对视频输入的每一帧（RGB 三个通道）计算出一张二值掩蔽图。...这里需要解决的关键问题是让计算出的不同帧的掩蔽图之间达到时间持续性。现有的使用 LSTM 和 GRU 的方法虽然有效，但对于要在手机上实时运行的应用来说，需要的计算能力太高了。...为了训练模型能够鲁棒地处理这些使用状况，谷歌的研究人员们对每张图像的真实背景分割结果做了各种不同的处理后再作为来自前一帧的掩蔽图：空的前一帧掩蔽：这种情况用来训练网络正确分割视频的第一帧，以及正确分割视野中新出现的物体...这种技巧带来的模型总体数值表现提升并不大，仅有 0.5% IOU，但是人类视觉感知上的分割质量提升很明显。...经过这些修改之后，网络在移动设备上的运行速度非常块，不仅在 iPhone 7 上有超过 100 帧每秒、Pixel 2 上超过 40帧每秒的速度，而且还有很高的准确率（根据谷歌的验证数据集达到了 94.8%

1.1K4 0

使用AI来检测违反社交距离的行为

使用了公开可用的MOT数据集。MOT数据集是计算机视觉人员跟踪的规范数据集。对此数据进行了许多最先进的算法训练和测试。该数据集包含许多开放源代码的剪辑，这些剪辑显示了人们在不同摄像机角度下的移动。...Town Center Clip的样品架使用深度排序进行人员跟踪在计算机视觉中，人员跟踪是为人员提供ID，在出现的每个帧中检测他们并转发其ID的任务。此人离开框架后，将不会重复使用其ID。...在没有追踪器的情况下，如果两个人在一起走近，那么他们将在每一帧中被视为违规，但是如果使用追踪器，则可以将其视为一次违规事件。使用了深度排序模型进行跟踪。该模型的代码已由作者在github上公开提供。...然后，跟踪器使用此信息为每个帧中的每个人分配一个ID。深入博客上的自述文件对此进行了详细说明。请参阅下面的内容在此剪辑上进行跟踪的结果。每个人都被分配了一个ID，该ID已成功地结转到下一帧。...结论在大量应用程序中，跟踪是计算机视觉中的重要问题。一种这样的应用是检测社会疏远违规行为。这可以帮助城市评估公共健康风险并安全地重新开放。希望尝试一下该代码，并尝试一下更改邻近条件时发生的情况。

9843 0

新工具lobe也许能满足你对深度学习的所有幻想，重要的是不用写代码

随着模型的改进，你可以使用交互式图表和测试结果实时监控培训进度。在云端的训练能快速生成结果，同时不会降低计算机的速度。第三步，部署。...训练完成后，你可以导出经过训练的模型到CoreML或TensorFlow，然后将其安装在iOS或安卓的应用中。或者使用简单方便的Lobe开发者API，直接从云端远程运行模型。...通过调整每个lobe的独特设置来优化你的模型，或者深入内部编辑某个lobe的子层。数据集可视化在lobe工具中，模型训练的资料能以视觉化的方式呈现，提供使用者浏览并拖拉排序的所有资料。...实时查看结果由于在云端训练的速度非常快，你能随时得到模型表现的结果，计算机的速度也不会减慢。你可以通过交互图表控制模型的精确度，理解它是如何随时间进行改进的。...当模型完成训练后，它可以导出到TensorFlow或CoreML，并直接在你的app中运行。或者通过Lobe开发者API，你的模型可以被传送到云服务器中，然后用你选择的语言与app进行整合。

1.8K1 0

用油管上的“木头人”挑战视频，谷歌训练出顶级的景深检测模型

长期以来，计算机视觉领域一直在研究如何利用二维图像数据计算重建场景的几何结构，以实现和人眼类似的功能，但在许多情况下这仍然十分困难。...当摄像机和场景中的物体都在自由移动时，这种计算机模型的构建就非常有挑战性，因为它混淆了传统的基于三角测量的三维重建算法，而这种算法假定同一个物体可以同时从至少两个不同的视角观察。...谷歌的这篇论文就巧妙地利用了YouTube上大量挑战视频作为数据集，然后利用深度学习构建了一个模型，可以从普通视频生成深度地图，在这种视频中摄像机和主体都可以自由移动。...由于整个场景是静止的（只有摄像机在移动），基于三角测量的方法——如多视点立体视觉(MVS)可以持续工作，这样便可以获得包括人在内的整个场景的精确深度图。...一种可能的方法是分别推断视频的每一帧的深度（例如让模型的输入只有一帧），虽然这种模型在深度预测方面已经比最先进的单幅图像方法有所改进，但还是可以通过考虑多帧图像的信息来进一步改进预测结果，例如，运动视差

8171 0

自动驾驶：Lidar 3D传感器点云数据和2D图像数据的融合标注

发展对周围环境的精确了解是AV系统的第一个组成部分。下图显示了AV系统的所有重要组成部分。 ? 传感器融合计算机视觉是计算机科学的一个分支，它使用照相机或照相机的组合来处理2D视觉数据。...这使计算机可以识别汽车，卡车，骑自行车的人，行人，道路，车道标记，交通信号，建筑物，地平线。相机数据本质上是2D的，它不提供对象的距离。...在点云中不容易识别卡车旁边的人 ? 通过视觉信息可以轻松识别人当执行视觉数据和点云数据的融合时，结果是周围环境的感知模型，该模型保留了视觉特征和精确的3D位置。...相机数据以每个相机镜头1.7MB / s的速度生成。一个激光雷达被放置在汽车顶部。激光雷达的捕获频率为20 Hz。它具有32个通道（光束）。它的垂直视场为-30度到+10度。它的范围是100米。...随后，激光雷达的每一帧图像将被转换回世界坐标系统。摄像机矩阵M1, M2, M3, M4, M5, M6将从每个摄像机坐标系统C1, C2, C3, C4, C5, C6转换回世界坐标系统W1。

3.2K2 1

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

在WebRTC上实现ML Kit笑容检测

你们还在做2D的物体检测吗？谷歌已经开始玩转 3D 了

谷歌发布Objectron数据集，推进三维物体几何理解的极限

PyTorch 1.0 中文官方教程：ONNX 现场演示教程

深兰科技：动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

实时渲染和预渲染有什么区别

【Blender实景合成】会跳舞的神里绫华

入门 | 一文概览视频目标分割

深度学习图像识别项目（下）：如何将训练好的Kreas模型布置到手机中

深度学习及AR在移动端打车场景下的应用

Google推出深度学习框架TensorFlow Lite，用于移动设备的机器学习

YoloV8改进策略：BackBone改进|Next-ViT,下一代视觉Transformer，用于现实工业场景中的高效部署

虚实之间03 | 有这些技术，你就是让数字人活起来的“神笔马良”

SkeyeVSS视频共享融合赋能平台技术方案之视频融合子系统功能模块设计

SkeyeVSS视频共享融合赋能平台技术方案之视频融合子系统功能模块设计

谷歌送上主播福利，手机拍视频实时换背景

使用AI来检测违反社交距离的行为

新工具lobe也许能满足你对深度学习的所有幻想，重要的是不用写代码

用油管上的“木头人”挑战视频，谷歌训练出顶级的景深检测模型

自动驾驶：Lidar 3D传感器点云数据和2D图像数据的融合标注

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐