[视频算法解析一] C3D算法[视频算法解析二] I3D算法[视频算法解析三] ECO算法介绍有两个较为重要的原则：1.单帧做action recognition效果已经很棒了，附近的帧同时抽取就会带来一定的冗余。所以这里只用2D卷积来抽取单帧的特征。2.要捕获遥远的帧之间的语境关系，简单得对于分数聚合是不足够的。所以，喂了间隔较远的帧到3D网络中去提取上下文的时间方面的信息。由于聚合的部分，只取
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2024-01-10 22:36:09
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人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了，已经到了一个遍地开会、势在必行的阶段，尤其是对于流媒体音视频行业来说，基本上是人工智能重中之重的核心领域，视频人工智能，也就是机器视觉智能分析的方式大体上可以分为两种：中心计算：也就是云端分析，所有视频图像数据都以图片或者视频流的形式传输到中心服务，再由中心服务进行视频数据的分析，这种模式比较考验中心服务的网络能力和中心硬件的算力；边缘计算：也就是智能分
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2024-07-01 16:59:05
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[视频算法解析一] C3D算法[视频算法解析二] I3D算法[视频算法解析三] ECO算法paper原文是“Quo Vadis, Action Recognition? A New Model and the Kinetics Dataset”，链接如：https://arxiv.org/abs/1705.07750。Introduction网络是在Kinetics数据集上提出得，Human Ac
介绍在本教程中，我们将构建深度学习任务，自动修剪我们的视频使用标志！这样的应用程序可以让那些不擅长编辑视频的人们的生活变得更容易。我们使用像“拇指朝上”和“拇指朝下”这样的标志来创建检查点，并且只保存我们想保存的部分视频。让我们做如下假设：“拇指朝上”???? 符号表示成功，意味着这些帧可以保存到最终的视频文件；“拇指向下”???? 符号将表示故障，意味着相应的视频帧将被丢弃，更多细节将在接下来我
Memory Enhanced Global-local Aggregtation for Video Object Detection1. Abstract作者认为，对于人类而言，只凭单帧提供的信息，很难辨认出物体是否存在。而视频目标检测与单帧目标检测之间的区别，在于对于一段连续视频而言，即使有的物体因为运动残影、遮挡或相机失焦等原因在单帧无法识别，但可以通过结合上下文的语义信息的方式，识别出当
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2024-08-28 10:59:45
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这阵子在做视频质量评估系统，其中如何检测视频抖动这一块做了挺长时间的，正好在整理文档的过程中整理到博客上来，错误部分欢迎指正和交流。视频抖动检测基本原理 视频发生抖动时的最显著特征就是帧与帧之间会发生整体的位移，检测出位移之后再通过进一步的逻辑判定视频是否产生抖动，因此基本上视频的抖动都是围绕
北京 | 深度学习与人工智能研修
12月23-24日 正文共4880个字 17张图，预计阅读时间：13分钟。 1、背景
LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google
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2023-09-04 14:22:05
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视频质量诊断系统的六大问题分析老问题，解决技术还未有统一 硬件处理与兼容性问题 在各类项目的需求下，视频质量诊断技术日益受到厂家、用户的关注。现如今，专注视频诊断研发的厂家已不在少数，几乎做智能分析/平台开发的厂家或多或少支持视频诊断功能。虽然客户对监控系统拥有更多功能的愿望，但更多功能意味着更多的投入。这些原因导致正在成长的视频诊断技术仍有很多问题有待完善
1.什么是深度学习在介绍深度学习之前，我们先看下人工智能，机器学习和深度学习之间的关系：机器学习是实现人工智能的一种途径，深度学习是机器学习的一个子集，也就是说深度学习是实现机器学习的一种方法。与机器学习算法的主要区别如下图所示：传统机器学习算术依赖人工设计特征，并进行特征提取，而深度学习方法不需要人工，而是依赖算法自动提取特征。深度学习模仿人类大脑的运行方式，从经验中学习获取知识。这也是深度学习
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2024-05-15 20:57:28
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目录一、数据处理 1.1 读入数据1.2 数据形状变换 1.3 数据集划分 1.4 数据归一化处理1.5 封装成load data函数二、模型设计2.1 训练配置2.2 训练过程2.3 梯度下降法2.4 计算梯度2.5 使用Numpy进行梯度计算2.6 确定损失函数更小的点2.7 代码封装Train函数2.8 训练扩展到全部参数三、随机梯度下降法（ Stochasti
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2023-09-15 20:40:50
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目录一、代码的重要部分二、模型本身三、训练参数四、数据加载1.训练的数据价值2.预测的数据加载五、损失函数六、预测后结果一、代码的重要部分包括两个部分：训练模型，模型预测。训练模型--------需要考虑模型本身，训练参数，数据加载与损失函数。模型预测--------需要考虑模型本身，数据加载，预测后处理。二、模型本身一般来讲，模型本身在仓库中的名字是net（网络）或者model（模型）。以UNE
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2024-05-08 14:17:17
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视频编码的基础知识在流媒体的平台搭建过程中，编码是无法避免的一个话题，为什么要编码？熟悉流媒体的朋友都知道，编码是为了压缩原有输入源的大小，使其更好的适应网络带宽，特别是在网络带宽不是很好的情况，所以学习流媒体，编码技术的理解和学习显得很重要，首先我们就来讲讲编码的基础知识。这里以H264为例子来讲解。H264是什么?H264是市面上常见的编码算法，其中编码后的文件，能够高效的在网络实现传输，在当
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2023-11-20 05:47:08
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ICCV2021 “多模态视频分析与推理比赛”开放注册此次比赛提供四项分任务竞赛：1. 视频问答(Video Question Answering)；2. 基于骨架的动作识别(Skeleton-based Action Recognition)；3. 基于鱼眼视频的动作识别(Fisheye Video-based Action Recognition)；4. 行人重识别(Person Re-Ide
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2024-01-29 12:23:15
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随着云计算和大数据分析技术的迅猛发展，社会公共安全的重大业务（涵盖治安、交管、消防、刑侦、内保）系统带来升级转型的重大机遇；同时，国家公共安全需求对智能视频分析高科技产品提供了井喷式市场增长点。课题项目立足于智能视频分析产品与解决方案,利用先进的图像处理、计算机视觉和智能视频分析技术，研发基于云计算和大数据的公共安全视频智能分析系统。核心技术：1) 高性能视频超分辨增强技术；2) 复杂环境视频目标
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2023-12-19 23:42:54
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深度学习Tricks，第一时间送达目录一、前言深度学习、机器学习、人工智能的关系二、深度学习概念1、深度学习定义2、深度学习应用3、深度学习优缺点三、深度学习典型算法1、卷积神经网络 - CNN2、循环神经网络 - RNN3、生成对抗网络 - GANs4、深度强化学习 - RL深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法：(1)基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络(
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2024-02-02 19:53:28
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DeepFake Detetion综述综述一：DeepFake生成与防御研究入门DeepFake（深度伪造）是英文“Deep Learning”和“Fake”的混成词，专指基于人工智能的人体图像合成技术，这是维基百科对Deepfake的基本定义。广义而言，深度伪造包括基于深度学习的图像、文本、音视频等各种媒体的生成和编辑技术。从2017年Reddit社区“DeepFake”作品引起轰动，到近期“蚂
目录 自编码器概述DeepFaceLab概述换脸概述下载项目文件 - 75.5 MB深度伪造——使用深度学习在视频中将一个人的脸换成另一个人的脸——是当今使用人工智能的最有趣和最可怕的方式之一。虽然深度伪造可用于合法目的，但它们也可用于虚假信息。能够轻松地将某人的脸换成任何视频，我们真的可以相信我们的眼睛告诉我们的吗？政治家或演员做或说令人震惊的事情的真实视频可能根本不是真实的。在本系列
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2024-05-11 10:16:20
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1. 概述使用DL方法解决视频中行为识别/动作识别的问题解决思路有三个分支：分别是two-stream(双流)方法，C3D方法以及CNN-LSTM方法。本文将从算法介绍、算法架构、参数配置、训练集预处理、算法优势及原因、运行结果六个方面对每种算法进行阐释，并对每一个分支的算法集合总结自己的心得。本文暂不区分行为识别(Activity Recognition)与动作识别(Action Recogni
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2024-01-04 10:10:33
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一个典型的基于视频图像的人脸识别系统一般都是自动检测人脸区域，从视频中提取特征，最后如果人脸存在则识别出人脸的身份。在视频监控、信息安全和出入控制等应用中，基于视频的人脸识别是一个非常重要的问题，也是目前人脸识别的一个热点和难点。基于视频比基于静态图像更具优越性，因为 Bruce 等人和 Knight 等人已证明，当人脸被求反或倒转时，运动信息
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2024-02-02 09:52:58
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本人最早对数据挖掘的印象是在大三的时候听老师讲过啤酒和尿布的故事：美国一家大型零售商发现，很多男性客户的购买记录中啤酒和尿布常常同时出现。数据背后的原因是很多年轻的爸爸在下班回家后受妻子的嘱托给孩子买尿布，顺便买几瓶啤酒犒劳犒劳自己。这应该是关联分析最有名的一个例子了。Apriori算法目前是数据挖掘中简单关联规则技术的核心算法，它包括两个部分：1.产生频繁项集 2.依据频繁项集产生简单关联规则假
