【导语】在以人搜人的场景中，行人会经常被各种物体遮挡。之前的行人再识别（re-id）方法要么忽略了此问题，要么是基于极端假设来解决该问题。为了解决遮挡问题，作者提出检测遮挡区域，并在特征生成和匹配过程中去排除那些遮挡区域。
内容提要：计算机视觉领域三大国际顶级会议之一的 ECCV 2020，于 8 月 23 日至 27 日在线召开。今年 ECCV 共接受论文 1361 篇，我们从中筛选出了 15 篇最受关注的论文，与读者分享。
今天跟大家重磅介绍华中科技大学刚刚开源的一款人体姿态迁移算法，其基于GAN思想构建，效果好到简直令人不可思议，论文《Progressive Pose Attention Transfer for Person Image Generation》已中 CVPR 2019 Oral，非常值得一读～
近日，计算机视觉方向的三大国际顶级会议之一的ECCV 2020公布论文获奖结果。本次ECCV 2020有效投稿5025篇，最终被接受发表论文1361篇，录取率为27%，较上届有所下降。其中，oral的论文数为104篇，占提交总量的2%；spotlight的数目为161篇，占提交总量的5%；其余论文均为poster。
本文转载自腾讯AI实验室 计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。 今年是腾讯AI Lab第二次参加ECCV，共有19篇文章入选，以下为摘要解读。 在近期结束的多个顶会中，腾讯AI Lab还有多篇论文入选，位居国内企业前列，包括ACL 2018 （5篇）、ICML 2018（16篇）、CVPR 20
计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，简称ECCV）将于9月8日-14日在德国慕尼黑举办，该会议与CVPR、ICCV共称为计算机视觉领域三大顶级学术会议，每年录用论文约300篇。
计算机视觉世界三大顶会之一的ICCV 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被录取，录用率约为25.9%。此次ICCV 2021接收的论文分为检测、分割、跟踪、视觉定位、底层图像处理、图像视频检索、三维视觉等多个方向。本次腾讯优图实验室共有17篇论文被收录，其中Oral论文2篇，涵盖跨模态检索、分割、行人识别、神经网络、人群计数、车辆识别、物体识别、视频偏好推理、多标签识别等前沿领域（本文转载自：腾讯优图实验室）。
计算机视觉世界三大顶会之一的ICCV 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共6236篇有效投稿，最终有1617篇突出重围被录取，录用率约为25.9%。此次ICCV 2021接收的论文分为检测、分割、跟踪、视觉定位、底层图像处理、图像视频检索、三维视觉等多个方向。本次腾讯优图实验室共有17篇论文被收录，其中Oral论文2篇，涵盖跨模态检索、分割、行人识别、神经网络、人群计数、车辆识别、物体识别、视频偏好推理、多标签识别等前沿领域。
本文作者 Liqian Ma，他为 AI 科技评论撰写了他作为第一作者被 CVPR 2018 录用的 Spotlight 论文解读稿件。
论文名称：Re-Identification Supervised Texture Generation
AI 科技评论消息，计算机视觉欧洲大会（European Conference on Computer Vision，ECCV）于 9 月 8 -14 日在德国慕尼黑召开，今天已进入会议第二日。会议前两日为 workshop 和 tutorial 预热环节，主会将于当地时间 9 月 10 日召开。
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。
近日，ImageDT图匠数据联合江西科技师范大学在《IEEE Transactions on Industrial informatics》（国际工业电子学会顶刊/中科院A类期刊/影响因子9.112）发表论文《Geometry Supervised Pose Network for Accurate Retail Shelf Pose Estimation》，提出了一种新的单目货架姿态估计算法，能高效并精准的完成零售场景中货架三维姿态的估计，可以为零售相关商品检测、商品识别等领域的任务提供高质量的数据源，具有极大的应用价值与前景。
作者 | 李秋键 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100） 引言 随着人机交互技术飞速发展，人体姿态估计技术越来越受到重视。姿态估计作为人体行为识别的重要组成部分，近年来逐渐成为计算机视觉领域的一个重要的研究热点。由于人体结构和姿态的复杂性以及视觉理论的局限性，最初人体姿态估计算法仅从图像或者视频当中预测人体二维骨架节点的坐标位置。2015年马普所提出了由姿态与体型参数驱动的蒙皮多人线性模型，由于该模型具有出色的建模效果与快速的计算效率，许多团队提出了利用该模型进行人体姿态估计的方法。目前基于
AI 科技评论按：本文为浙江大学罗浩为 AI 科技评论撰写的独家稿件，得到了作者本人指点和审核，在此表示感谢。 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。广泛被认为是一个图像检索的子问题。给定一个监控行人图像，检索跨设备下的该行人图像。 在监控视频中，由于相机分辨率和拍摄角度的缘故，通常无法得到质量非常高的人脸图片。当人脸识别失效的情况下，ReID就成为了一个非常重要的替代品技
对不同的场景，标注技术是完全不同的，比如：视线分类的标注、身体姿态估计的标注、SegFuse 比赛中图片像素级的标注。
潜在应用：由于外界环境影响，导致图像成像效果不尽人意，从而影响后续对视频图像的处理。
2018年6月11日，京东AI研究院计算机视觉与多媒体实验室荣获计算机视觉领域顶级会议CVPR 2018 “Look Into Person” 国际竞赛（以下简称LIP）单人和多人人体姿态估计两个竞赛
通知：这篇文章有10篇论文速递信息，涉及Re-ID、深度估计、超分辨率、显著性检测、GAN、VOA和卷积神经网络综述等方向 往期回顾 [计算机视觉论文速递] 2018-03-30 TensorFlow和深度学习入门教程 你现在应该阅读的7本最好的深度学习书籍 Re-ID [1]《Pose-Driven Deep Models for Person Re-Identification》 Abstract：行人重识别（re-id）是识别和匹配不重叠视图的摄像机记录的不同位置人员的任务。re-id的主要挑
AI 科技评论按：CVPR 2018 将于 2018 年 06 月 18-22 日在美国盐湖城举办，除了主会议程，各式各样的 Workshop 也值得大家一探究竟。 其中，CVPR 2018 Visual Understanding of Humans in Crowd Scene (VUHCS 2018）Workshop 尤为亮眼，该 Workshop 由新加坡国立大学 LV 组联合美国卡内基梅隆大学、中国中山大学主办。今年，主办方在 VUHCS 2017 的基础上进行了延伸与拓展，除接收相关论文，还将迎
微软亚洲研究院是国内顶级CV研究机构，众多CV黑科技的诞生地，2020年始，亚研院盘点了2019年CV领域重点论文，大部分附有开源代码，希望对大家有帮助。
云从科技在跨镜追踪（行人再识别）技术（ReID）上获取重大突破。同时在Market-1501，CUHK03，DukeMTMC-reID三个数据集刷新了世界纪录，其中最高在Market-1501上的首位命中率（Rank-1 Accuracy）达到96.6%，让跨镜追踪（ReID）在准确率上首次达到商用水平，人工智能即将从「刷脸」跨到「识人」的新纪元。
PS：Amusi前几天在忙其它事，论文速递耽搁了近一个星期，还请大家见谅。因为时间因素，和往常一样，每篇paper不附带相应的图示。如果本文中出现明显重大的翻译问题，还请大家指出，谢谢
本文为 2018 年 5 月 11 日在微软亚洲研究院进行的 CVPR 2018 中国论文宣讲研讨会中第三个 Session——「Person Re-Identification and Tracking」环节的四场论文报告。
【导读】近日，针对基于视频的行人再识别中局部噪声大、数据集质量低的问题，来自商汤科技（SenseTime）、香港中文大学和北京航空航天大学的学者发表论文提出基于区域的质量估计网络和一个更高质量的数据集。其方法使用一种巧妙的训练方法，能够提取不同帧之间的互补的区域信息，从而更好地进行训练。其数据集包含7,694个tracklets，超过590,000个图片，并具有年龄跨度大、姿态多样性等特点。所提出的方法在PRID 2011，iLIDS-VID和MARS分别达到91.8％，77.1％和77.83％的效果。数据
本文选自BMVC2018的论文《Deep Association Learning for Unsupervised Video Person Re-identification》，使用无监督学习解决行人重识别的问题，更加贴近行人重识别的应用场景，同时性能也大幅提升。
摘要：行人重识别（Person Re-Identification，简称Re-ID），是一种利用计算机视觉技术来检索图像或者视频序列中是否存在特定行人的AI技术，在智慧城市等监控场景中具有重要的应用意义和前景。本文介绍我们最新的IEEE TPAMI综述论文 《Deep Learning for Person Re-identification: A Survey and Outlook》，该文作者来自武汉大学、起源人工智能研究院（IIAI）、北理工、英国萨里大学、Salesforce亚洲研究院。
大数据文摘记者谭婧、魏子敏 安防已经成为人工智能落地场景中的重要赛道，其涉及的智能视频分析、人脸识别等关键技术也在研究领域受到了极大的关注。那么安防领域中涉及的人脸识别有何痛点？人工智能+安防的未来又有哪些新的趋势？ 10月29日，2017年第十六届中国国际公共安全博览会（CPSE安博会）在中国深圳会展中心开幕。在政府管理论坛上，清华大学媒体大数据认知计算研究中心主任王生进教授发表了题为《人像态势识别及其在智能视频监控中的应用》的演讲，他指出，目前我国视频监控建设卓有成效，摄像头的数量惊人，达到了2000多
由中国图象图形学学会和腾讯高校合作主办、中国图象图形学学会视觉大数据专委会承办的“ECCV 2018 China Pre-Conference论文宣讲研讨会”于7月30日在深圳腾讯大厦顺利举办。150余位来自学界、工业界的研究人员参与了本次研讨会。会议日程包含12篇论文口头报告，20篇论文海报展示，并邀请到多位业界专家开展题为“计算机视觉的今天与明天，城内与城外”的圆桌论坛，分享各自在计算机视觉领域的最新研究结果和相关技术观点。 论文口头报告-12篇 哈尔滨工业大学（深圳）张正博士带来题为“Highly-E
Stacked Hourglass Networks for Human Pose Estimation ECCV2016 http://www-personal.umich.edu/~alnewell/pose/ Torch code is available
1. Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation
回顾 CVPR 2018 ，旷视科技有 8 篇论文被收录，如高效的移动端卷积神经网络 ShuffleNet、语义分割的判别特征网络 DFN、优化解决人群密集遮挡问题的 RepLose、通过角点定位和区域分割优化场景文本检测的一种新型场景文本检测器、率先提出的可复原扭曲的文档图像等等。
标题：An Online Initialization and Self-Calibration Method for Stereo Visual-Inertial Odometry
今天我们“计算机视觉研究院”深入解读优图的“分布式知识蒸馏损失改善人脸识别困难样本”技术。上一期我们也详细分享了什么是“知识蒸馏”技术！（链接：腾讯优图 | 分布式知识蒸馏损失改善困难样本）
主讲人：王志成 | 旷视研究院研究员 屈鑫 整理编辑 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 12月13日晚，量子位·吃瓜社联合Face++论文解读系列第二期开讲，本期中旷视（Megvii）研究院解读了近期发表的人体姿态估计论文：Cascaded Pyramid Network for Multi-Person Pose Estimation。 基于这篇论文所提出的算法，Megvii(Face++)队在COCO2017人体姿态估计竞赛上获得了历史最好成绩，相对 2016年人体姿态估计的最好成绩提高了19%
最新姿态估计研究进展 自上而下：就是先检测包含人的框，即human proposal，然后对框子中的人进行姿态估计。一般RCNN（区域CNN就是这个思路） 自下而上：先检测keypoint，然后根据热力图、点与点之间连接的概率，根据图论知识，基于PAF（部分亲和字段）将关键点连接起来，将关键点分组到人。 1、CMU：openpose 研究多人的姿态估计 运行环境：caffe 自下而上， 关键点被分组到人的实例 时间：2.8-3.4fps 开源,Github: https://github.com/CMU-P
这款使用称之为Leonardo的机器人即是使用新版本的Isaac软件开发套件（SDK）完成的，在现场的demo中，Leonardo展示了高级别的互动性，与黄教主进行了实时的动作和语音互动。
中国图象图形学学会围绕「生物特征识别」这一主题，在中科院自动化所成功举办了第四期「CSIG 图像图形学科前沿讲习班」。
因为在ICIP2019上面和两位老师搞了一个关于人体姿态估计以及动作行为的tutorial，所以最近整理了蛮多人体姿态估计方面的文章，做了一个总结和梳理，希望能抛砖引玉。
版权声明：博主原创文章，微信公众号：素质云笔记,转载请注明来源“素质云博客”，谢谢合作！！ https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/79704097
机器之心报道 编辑：杜伟、陈萍 用 WiFi 信号进行人体姿态估计并不新鲜，2018 年 MIT CSAIL 的研究者结合使用 WiFi 信号和深度学习，实现了隔墙人体姿态估计。近日，CMU 的研究者仅用 WiFi 信号搞定了遮挡、多人场景中的密集人体姿态估计。 过去几年，在自动驾驶和 VR 等应用的推动下，使用 2D 和 3D 传感器（如 RGB 传感器、LiDARs 或雷达）进行人体姿态估计取得了很大进展。但是，这些传感器在技术上和实际使用中都存在一些限制。首先成本高，普通家庭或小企业往往承担不起 Li
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
今年CVPR入选论文已公布，全球共有5165篇投稿，1299篇收录，同比去年增长32%(2017年论文录取979篇)。
AI 科技评论按：本文作者郭瑞娥，首发于中科院自动化所「智能感知与计算研究中心」微信公众号，AI 科技评论获授权转载。 CVPR 是计算机视觉、模式识别和人工智能领域国际顶级会议，2018 年 6 月 18-22 日将在美国盐湖城召开，届时 AI 科技评论也会在现场带来一线报道。 不论你是论文录用作者，还是即将参会的企业机构，欢迎联系 AI 科技评论小编（微信号：aitechreview）报道/合作哟。 智能感知与计算研究中心为中科院自动化所独立建制的科研部门，致力于研究泛在智能感知理论与技术以及与之相伴的
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案：Physical Inertial Poser (PIP)。仅使用6个惯性传感器（Inertial Measurement Unit，IMU），该方案可以实时捕捉符合真实世界物理规律的人体运动，关节受力、以及地面作用力等信息。 该系统可以在CPU上以60fps的速度运行，算法延迟只有16毫秒，相比前人工作在公开数据及上达到了最高的姿态估计精度、动作平滑性、以及最低的系统延迟，并且首次实现了基于稀疏惯性传感器的人体受力估计。通过引入物理优化，该方案大幅提
这一部分概述了自动驾驶汽车自动化系统的典型体系结构，并对感知系统、决策系统及其子系统的职责进行了评述。
世界级ReID算法，加上自研AI芯片,业界期待的下一个计算机视觉领域“杀手级应用”已然到来。
论文名称：CARS: Continuous Evolution for Efficient Neural Architecture Search
新智元报道 来源：MIT CSAIL 编辑：闻菲、肖琴 【新智元导读】MIT计算机与人工智能实验室的研究人员开发了一种基于Wi-Fi的人体姿态估计系统，用AI教会Wi-Fi“穿墙透视”，隔着墙也能
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