/ZheC/Realtime_Multi-Person_Pose_Estimation 效果演示视频： https://youtu.be/pW6nZXeWlGM 如果可以看youtu 的话 多人姿态实时估计...经过卷积网络提取特征，得到一组特征图，然后分成两个岔路，分别使用 CNN网络提取Part Confidence Maps 和 Part Affinity Fields ，得到这两个信息后，我们使用图论中的...Bipartite Matching 将同一个人的关节点连接起来得到最终的结果。...两个分叉的CNN网络如下图所示： ? a set of feature maps F ，confidence maps S，Part Affinity Fields L。...有问题的图片： ?
行人重识别(Person re-identification)也称行人再识别，被广泛认为是一个图像检索子问题，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定行人的技术，即给定一个监控行人图像检索跨设备下的该行人图像...行人重识别技术可以弥补目前固定摄像头的视觉极限，并可与行人检测、行人跟踪技术相结合，应用于视频监控、智能安防等领域。...一般行人重识别具有短时效应，我们需要识别的行人的衣服是一个主要特征，当然衣服只是特征之一，如果该行人更换了衣服，那么行人重识别可能会失效。...数据集 数据集通常是通过人工标注或者检测算法得到的行人图片，目前与检测独立，注重识别。分为训练集、验证集、Query(一堆Probe，待检索的个人照片)、Gallery(图像库)。...单帧 序列 挑战 行人重识别目前准确率只能达到90%，不同人脸识别，可以达到99%的准确率，主要原因为 常用的评价指标 rank-k：算法返回的排序列表中，前k位存在检索目标则称为rank-k命中。
AI 科技评论按：本文首发于知乎行人重识别专栏，AI 科技评论获其作者郑哲东授权转载。 1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。...这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候，行人人体是高亮的（可以见如下的热度图），背景中不含重要信息，自然就区分出来了。...所以我们可以依此来把人体抠出来，预测输入的变换方式。 而反过来，当行人数据对齐得好的时候，行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。...（背景过多的，我们切掉； 背景过少，缺部件的，我们用 0 来填，0 就是图中的黑色像素。）这样可以减轻后面分类网络的压力，make it easy。 量化的行人重识别指标也都不错。
SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一ID的行人图或行人视频...因为在安防场景下，跟踪一个目标，只靠人脸识别是不够的，在脸部信息丢失时（罪犯有时把脸特意蒙住一大部分，或者离太远了拍不清脸），行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别？...都是多媒体内容检索，从方法论来说是通用的；但是ReID相比行人更有挑战，跨摄像头场景下复杂姿态，严重遮挡，多变的光照条件等等。...虽然不太懂为啥专门用2个FC层搞了个message network 来映射di到ti，文中说这样可以增强节点间流动的信息，但估计增加不少运量和额外参数。...哈哈，估计有人会想把PCB中Part based feature和SGGNN融合起来用了，或者把parts当成节点来用了~~
1001封面.png SIGAI特约作者 Fisher Yu CV在读博士 研究方向：情感计算 什么是行人重识别(ReID) 如下图，给定一个行人图或行人视频作为查询query，在大规模底库中找出与其最相近的同一...ID的行人图或行人视频。...因为在安防场景下，跟踪一个目标，只靠人脸识别是不够的，在脸部信息丢失时（罪犯有时把脸特意蒙住一大部分，或者离太远了拍不清脸），行人信息就能辅助跟踪识别。 ReID与人脸识别有什么联系和区别？...都是多媒体内容检索，从方法论来说是通用的；但是ReID相比行人更有挑战，跨摄像头场景下复杂姿态，严重遮挡，多变的光照条件等等。...虽然不太懂为啥专门用2个FC层搞了个message network 来映射di到ti，文中说这样可以增强节点间流动的信息，但估计增加不少运量和额外参数。
序言 探索了行人特征的基本学习方法。在这个实践中，我们将会学到如何一步一步搭建简单的行人重识别系统。欢迎任何建议。...pytorch源码 https://github.com/layumi/Person_reID_baseline_pytorch 行人重识别可以看成为图像检索的问题。...给定一张摄像头A拍摄到的查询图像，我们需要找到这个人在其他摄像头下的图像。行人重识别的核心在于如何找到有鉴别力的行人表达。很多近期的方法使用了深度学习模型来抽取视觉特征，达到了SOTA的结果。...快速问答：prepare.py 是如何识别同ID的图像？ + Quick Question. How to recognize the images of the same ID?...this paper and try some data augmentation method like random erasing. https://arxiv.org/abs/1701.07717 行人检测的不好
1.Motivation 近年来，对行人重识别（person re-ID）问题的研究也越来越多了。...这篇文章集中于语法层面上，也就是利用人体结构来增强识别能力。现阶段行人重识别的发展一部分是归因于大数据集和深度学习方法的出现。...因为 行人对齐和行人识别是可以互利互惠的两个问题。 当我们做行人识别的时候，行人人体是高亮的（可以见如下的热度图），背景中不含重要信息，自然就区分出来了。...所以我们可以依此来把人体抠出来，预测输入的变换方式。 而反过来，当行人数据对齐得好的时候，行人识别也可以识别得更准。 达到互相帮助的目的。 ?...（背景过多的，我们切掉； 背景过少，缺部件的，我们用 0 来填，0 就是图中的黑色像素。）这样可以减轻后面分类网络的压力，make it easy。 ? 量化的行人重识别指标也都不错。
前言：行人重识别（Person Re-identification）也称行人再识别，本文简称为ReID，是利用计算机视觉技术判断图像或者视频序列中是否存在特定行人的技术。...ReID方法 基于表征学习(Representation learning)的方法是一类非常常用的行人重识别方法[1-4]。...在行人重识别问题上，具体为同一行人的不同图片相似度大于不同行人的不同图片。最后网络的损失函数使得相同行人图片（正样本对）的距离尽可能小，不同行人图片（负样本对）的距离尽可能大。...论文[13]先用姿态估计的模型估计出行人的关键点，然后用仿射变换使得相同的关键点对齐。如下图所示，一个行人通常被分为14个关键点，这14个关键点把人体结果分为若干个区域。...但是通常单帧图像的信息是有限的，因此有很多工作集中在利用视频序列来进行行人重识别方法的研究[17-24]。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 姿态估计和行为识别作为计算机视觉的两个领域，对于新人来说，较为容易弄混姿态估计和行为识别两个概念。...姿态估计可分为四个子方向： 单人姿态估计（Single-Person Skeleton Estimation） 单人姿态估计，首先识别出行人，然后再行人区域位置内找出需要的关键点。...Top-down先找到图片中所有行人，然后对每个行人做姿态估计，寻找每个人的关键点；bottom-up先寻找图片中所有的parts（关键点，比如头部、手、膝盖等），然后把这些parts组装成一个个行人。...人体姿态跟踪（Video Pose Tracking） 如果把姿态估计往视频中扩展，就有了人体姿态跟踪的任务。主要是针对视频场景中的每一个行人，进行人体以及每个关键点的跟踪。...行为识别可以借助姿态估计的相关研究成果来实现，比如HDM05这类姿态库就提供了每一帧视频中人的骨架信息，可以基于骨架信息判断运动类型。
来源：专知本文为课程介绍，建议阅读5分钟适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习。...该课程为浙江大学罗浩博士于2018年10月录制的《基于深度学习和行人重识别》网课视频，该课程首发于AI300学院。为了让更多人学习该课程，现免费在B站公开。...由于该网课录制于2018年末，所以知识点已经有些陈旧，因此主要适合深度学习和行人重识别领域无基础的入门者学习，有基础者无需学习此课程。...课程网站：B站视频 作者个人主页：http://luohao.site 课程目录 第一章、深度学习基础 1、从神经网络到深度学习 2、从LeNet到SENet 3、网络的压缩与加速原理 第二章、行人重识别原理...4、商业场景应用之行人重识别基本介绍 5、行人重识别——表征学习与度量学习 6、行人重识别——全局特征与局部特征 7、行人重识别——单帧与序列重识别 8、最新论文与未来发展 第三章、行人重识别实践 9
那么，姿态估计是什么？姿态估计是指在图像和视频中检测人物的计算机视觉技术，以便人们可以确定某个人的肘关节在图像中出现的位置。要清楚的是，这项技术并不能识别谁在图像中 – 即没有识别个人身份信息。...该算法简单地估计关键身体关节的位置。 那么，这有什么可兴奋的呢？姿态估计有很多用途，从对身体反应的互动装置到增强现实、动画、健身用途等。...在高层次上，它会影响姿态估计的准确性和速度。的下部的输出的值大步精度越高，但速度慢的速度，更高的值更快的速度却降低了精度。查看输出步幅对输出质量的影响的最好方法是使用单姿态估计演示。...示例应用于图像的多人姿态估计算法。图片来源：“Microsoft Coco：上下文数据集中的通用对象” 多人姿态估计算法可以估计图像中的许多姿势/人物。...该姿势的置信度得分是关键点的评分的平均值。 多人姿态估计 多姿态估计算法的细节超出了本文的范围。主要地，该算法的不同之处在于它使用贪婪过程通过沿着基于零件的图形的位移矢量将关键点分组为姿态。
欢迎大家转发分享~ 行人重识别 Person Re-identification / Person Retrieval 专知荟萃 行人重识别 Person Re-identification / Person...：行人重识别 [https://zhuanlan.zhihu.com/personReid] 行人重识别综述：从哈利波特地图说起 行人再识别中的迁移学习：图像风格转换（Learning via Translation...） 行人对齐+重识别网络 SVDNet for Pedestrian Retrieval：CNN到底认为哪个投影方向是重要的？...用GAN生成的图像做训练？Yes！ 2017 ICCV 行人检索／重识别 接受论文汇总 从人脸识别 到 行人重识别，下一个风口 GAN（生成式对抗网络）的研究现状，以及在行人重识别领域的应用前景？...（行人重识别）【包含与行人检测的对比】 行人重识别综述（Person Re-identification: Past, Present and Future） 进阶论文及代码 Person Re-identification
今天 arXiv 新出论文 Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook，作者调查了245篇近两三年的行人重识别（Person...下图为作者总结的ReID技术的五大步骤： ?...1）数据收集； 2）包围框生成； 3）训练数据标注； 4）模型训练； 5）行人检索 作者将ReID技术分为Closed-world 和Open-world 两大子集： ?...2）度量学习中的损失函数设计： ? 另外在训练策略上要考虑样本不平衡的数据采样。 3）重排序优化： ? 封闭世界ReID中常用的数据集统计： ?...基于图像的ReID方法在四大数据集上的SOTA方法精度可视化： ? ? 基于视频的ReID方法在四大数据集上的SOTA方法精度可视化： ? ? 文中方法简称请参阅原论文。
行人重识别为国内现在主要的研究方向之一，投稿量则在逐年递增。...行人重识别CV顶级会议的接受论文量稳步提升。...需处理摄像头的viewpoint变化，行人的姿态变化等。 人脸识别 是给定pair，去识别是不是同一个人，或者找到照片库中见过的人。...行人重识别落地的产品很少， 而人脸识别的大量应用已经落地 ？ 之前学界研究的少 多摄像头/跨摄像头问题。 以上是造成行人重识别 在学界火的原因吧。...所以人脸识别在实际的重识别应用中很可能有限。 2. 有些人靠衣服的颜色就可以判断出来了，还需要行人重识别么？ 衣服颜色确实是行人重识别 做出判断一个重要因素，但光靠颜色是不足的。
作者 | 庄伟铭 编辑 | 陈大鑫 行人重识别的训练需要收集大量的人体数据到一个中心服务器上，这些数据包含了个人敏感信息，因此会造成隐私泄露问题。...联邦学习是一种保护隐私的分布式训练方法，可以应用到行人重识别上，以解决这个问题。 但是在现实场景中，将联邦学习应用到行人重识别上因为数据异构性，会导致精度下降和收敛的问题。...数据集由9个最常用的 行人重识别 数据集构成，具体的信息如下： ?...完整的算法可以参考下图： ? 2 Benchmark结果 通过 Benchmark 的实验，论文里描述了不少联邦学习和行人重识别结合的洞见。这边着重提出两点因数据异构性导致的问题。 1....4 总结 针对数据隐私问题，这篇论文将联邦学习应用到行人重识别，并做了深入的研究分析。
a robust single-stage ConvNet for head pose estimation in the wild 原文作者：Rafael Berral-Soler 内容提要 人脸姿态估计在人机交互...、视频监控等领域有着广泛的应用。...在本文中，将人脸姿态估计定义为对垂直(倾斜/俯仰)和水平(平移/偏转)角度的估计，通过使用单个卷积神经网络ConvNet模型，试图平衡精度和推理速度，以最大化其在现实应用中的可用性。...我们的模型是在两个数据集的组合上训练的：Pointing 04 (旨在覆盖广泛的姿态)和Annotated Facial Landmarks in the Wild (为了提高我们的模型在真实世界图像上使用的鲁棒性...通过这项工作，我们得到了一个经过训练的ConvNet模型，即RealHePoNet，它给出了一个低分辨率的灰度输入图像，并且不需要使用面部标志，能够以较低的误差估计倾斜角和平移角(测试分区的平均误差为4.4
导读 行人重识别（Person ReID）在安全部署领域有着广泛应用，当前的研究仅考虑ReID模型在干净数据集上的性能，而忽略了ReID模型在各种图像损坏场景（雨天、雾天等）下的鲁棒性。...贡献 本文是SUSTech VIP Group（南方科技大学 视觉智能与感知课题组）针对图像损坏场景下的行人重识别的研究。...相反的是，本文发现，在行人重识别任务中，模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在着一定的关联。...实验结果表明，行人重识别任务中，模型的损坏鲁棒性和跨数据集泛化性之间存在强线性正相关（图左皮尔森相关系数ρ=0.97）。 5....结论 本文提出了一个全新的ReID任务场景，图片损坏场景下的行人重识别。
但不仅仅局限于这两种技术，因为拥挤人群计数（Crowd Counting）往往与行人检测相关，而步态识别（Gait Recognition）可看作一种特殊的人员重识别，故将以上方向的论文均归为行人检测与重识别...行人检测的论文不多，总计 5 篇，从内容看解决行人与行人、行人与物体间的遮挡是研究的重点。 拥挤人群计数，总计 3 篇文章，都是在解决透视和尺度问题带来的挑战。...人员重识别部分总计 23 篇文章，除了基于图像的ReID（8篇），基于视频的ReID（3篇），含有众多细分方向：跨分辨率、跨域、跨模态（可见光-红外）、遮挡、非监督、射频信号人员重识别都很有特色。...另外中科院推出了一个着装改变的人员重识别数据集COCAS，相信能促进该领域更加实用化。 步态识别共 2 篇文章，这个方向研究的人不多，其中一篇来自著名的步态识别公司银河水滴等，且代码将开源。...基于射频信号的人员重识别 打败了基于图像视频的方法，且能更好的保护隐私 [30].Learning Longterm Representations for Person Re-Identification
关键词：行人重识别 数据集 前沿技术 在茫茫人海中，你能不能一眼就找到想找的那个人？ 如今，这个任务对于计算机来说，可能是小菜一碟了。而这得益于近年行人重识别技术的飞速发展。...行人重识别被称为人脸识别之后的「杀手级应用」 行人重识别已经成为人脸识别之后，计算机视觉领域的一个重点研究方向。...行人重识别用在哪儿？ 首先，上文中已提到，行人重识别是人脸识别技术的一个重要补充。 人脸识别的前提是：清晰的正脸照。但在图像只有背面、或其它看不到人脸的角度时，人脸识别便失效了。...这时候，行人重识别便可通过姿态、衣着等特征，继续追踪目标人物。 目前，行人重识别技术在安防领域、自动驾驶等领域都有着广泛的应用。...； 行人检索 其中，数据收集作为第一步，是整个行人重识别研究的基础。
原文: OpenPose 基于OpenCV DNN 的单人姿态估计 - AIUAI OpenCV4.0 版本以后可以直接读取 Caffe、TensorFlow、ONNX 等模型的 API，直接采用...OpenCV 的 DNN 模块即可....这里主要测试下基于 DNN 模块和 OpenPose 模型的单人人体姿态估计的具体实现....AIUAI Github 项目 - OpenPose Python API - AIUAI Github 项目 - OpenPose 模型与Demos - AIUAI OpenPose 人体姿态模型下载路径...class general_pose_model(object): def __init__(self, modelpath, mode="BODY25"): # 指定采用的模型
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