目录NTU RGB D 60数据集简介评估方式SYSU 3D HOI数据集简介评估约定数据分析CMU其他说明 NTU RGB D 60数据集简介包含了由微软Kinect v2从三个不同的角度收集的56880个视频 片段，共有40名实验人员执行了60个动作类别。视频的每一帧由25个关节点 信息组成，动作分为单人执行和双人执行，所以一帧中的骨架数量为为1或2，每个视频仅包含一个动作。评估方式有两组分
文章目录解决问题创新点算法原理HRNetV1HRNet V2应用于分割应用于检测-HRNet V2p实验结果HRNetV1HRNet V2总结 论文： 《Deep High-Resolution Representation Learning for Human Pose Estimation》 github地址： https://github.com/HRNet/deep-high-res
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2024-06-05 07:13:16
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概述上一篇文章我们一起学习了GCN网络，它的作用是提取特征点和描述子，用于匹配得到位姿。本次我们一起学习它的改进版GCNv2，改进版在速度上大幅度提升，精度上和原网络性能相当。并且改进版所提取的特征点具有和ORB一样的格式，因此作者把它在ORB-SLAM中替换掉了ORB特征，也就是GCN-SLAM。论文链接：https://arxiv.org/abs/1902.11046v1代码链接
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2024-02-28 20:50:12
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全文目录前言摘要1 介绍1.1 背景1.2 贡献2 相关工作2.1 残差表达（Residual Representations）2.2 短路连接（Shortcut Connections）3 方法3.1 残差学习（Residual Learning）3.2 短路连接进行恒等映射（Identity Mapping by Shortcuts）3.3 网络架构（Network Architectures
ReID(二)：baseline构建：基于PyTorch的全局特征提取网络（Finetune ResNet50+tricks） 本次带来的是计算机视觉中比较热门的重点的一块，行人重识别（也叫Person ReID),车辆重识别和行人重识别类似，有很多的共同之处，所以以下统称该任务为ReID。 Github :https://github.com/
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2024-07-31 18:37:31
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MobileFaceNets: Efficient CNNs for Accurate Real- Time Face Verification on Mobile Devices 该论文简要分析了一下普通的mobile网络用于人脸检测的缺点。这些缺点能够很好地被他们特别设计的MobileFaceNets克服，该网络是一种为了能够在手机和嵌入式设备中实现高准确度的实时人脸检测而进行剪切
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2024-07-19 14:33:46
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ResNets 非常非常深的神经网络是很难训练的，因为存在梯度消失和梯度爆炸问题。ResNets是由残差块（Residual block）构建的，首先解释一下什么是残差块。这是一个两层神经网络，在 层进行激活，得到 ，再次进行激活，两层之后得到 。计算过程是从 开始，首先进行线性激活，根据这个公式： ，通过 算出 ，即 乘以权重矩阵，再加上偏差因子。然后通过ReLU非线性激活函数得到 ， 计算得出
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2024-06-13 12:49:02
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【SCRDet++论文解读】 模型部分一、实例去噪二、候选区域生成网络三、回归分类 SCR Det++ 的模型结构是基于 Faster R-CNN 设计的，包括4部分，如下图所示：用于进行特征提取的基础网络（basic embodiment for feature extraction）。以ResNet为基础，添加了特征金字塔（FPN） 以进行多尺度特征融合。用于消除实例噪声的实例级去噪网络（i
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2024-07-24 18:50:36
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1.背景介绍图像处理是计算机视觉领域的一个重要分支，主要研究如何从图像中提取有用的信息以实现各种计算机视觉任务，如图像识别、图像分类、目标检测等。图像特征提取是图像处理中的一个关键环节，它的目标是从图像中提取出与图像内容相关的特征，以便于后续的图像分析和理解。图像特征提取技术的研究已经有几十年的历史，从传统的图像处理方法到深度学习方法，技术不断发展和进步。本文将从以下几个方面进行详细讲解：背景介绍
特征提取和分类是典型计算机视觉系统的两个关键阶段。视觉系统的准确性、稳健性和效率很大程度上取决于图像特征和分类器的质量。特征提取方法可以分为两个不同的类别，即基于手工的方法和基于特征学习的方法。分类器可以分为两组，即浅层模型和深层模型。 特征是任何独特的方面或特性，用于解决与特定应用相关的计算任务。n个特征的组合可以表示为n维向量，称为特征向量。特征向量的质量取决于其区分不同类别的图像样本的
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2024-07-16 09:43:17
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图像处理：先对所有的图像的大小reshape到224*224（Resnet输入为224*224）def Image_PreProcessing(imagepath, targetpath):
# 待处理图片存储路径
im = cv2.imread(imagepath, 1)
h, w, _ = im.shape
print(im)
t = 0
to
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2024-09-06 16:02:52
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图1. VIT结构图VIT是第一篇纯视觉transformer,被当成了许多网络的backbone。现在自己梳理一下VIT怎么从一张图像中提取特征，最后用于分类的过程。（自己的理解，如有不对，欢迎指正）处理流程：第一步：输入一张尺寸为h*w*c的图像；第二步：将图像分成p*p*c的小块，那么一共可以获得n个图像块【n=（h*w）/(p*p)】，同时添加一个可学习的类别块，则总共有（n+1）个块待处
整理的人脸系列学习经验：包括人脸检测、人脸关键点检测、人脸优选、人脸对齐、人脸特征提取等过程总结，有需要的可以参考，仅供学习，请勿盗用。MobileFaceNets解读论文地址：https://arxiv.org/ftp/arxiv/papers/1804/1804.07573.pdfgithub mobilefacenet-caffe:https://github.com/KaleidoZhou
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2024-06-27 09:04:02
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简介图像语义分割是计算机视觉领域一大重要分支，在benchmark性能一次次提升的过程中，特征融合起到很重要的作用。下面，将介绍图像语义分割任务中历年的比较不错的特征融合方法。常用的Backbone图像语义分割任务绝大多数算法的CNN部分都是基于ResNet作为backbone，通常用到Conv1～Conv5的部分。Conv1～Conv5特征图分别相较于输入图像，尺寸下采样~倍。特征融合也是在Co
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2024-05-24 18:52:14
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非线性科学是1门研究非线性现象共性的基础学科。由于化学体系中往往存在多种相互祸合的非线性机制，且观察记录方便，是很好的非线性科学研究范例，因而化学体系中的非线性现象长期受到人们极大关注[’一2]。化学实验数据往往是浓度、电流、电压或光强等特征信号随时间变化的时间序列，分析这些蕴含了体系演化信息的时间序列可以了解化学反应的规律及本质特征。日前分析非线性时间序列的主要方法有求算功率谱、关联维数、Ly叩
关于人脸检测中的Haar特征提取AdaBoost人脸检测训练算法速度很重要的两方面是特征选取和特征计算。选取的特征为矩特征为Haar特征，计算的方法为积分图。（1）Haar特征： Haar特征分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征，组合成特征模板。特征模板内有白色和黑色两种矩形，并定义该模板的特征值为白色矩形像素和减去黑色矩形像素和。在确定了特征形式
实际上，很少有人从头开始训练整个卷积网络(使用随机初始化），因为拥有足够大小的数据集相对很少。 相反，通常在非常大的数据集上对 ConvNet 进行预训练(例如 ImageNet，其中包含 120 万个具有 1000 个类别的图像），然后将 ConvNet 用作初始化或固定特征提取器以完成感兴趣的任务。 三种主要的转移学习方案：对卷积网络进行微调：代替随机初始化，我们使用经过预训练的网络
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2024-05-15 13:07:48
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目录讲解PyTorch可视化ResNet50特征图讲解PyTorch可视化ResNet50特征图在计算机视觉任务中，ResNet50是一个非常流行和强大的预训练模型。不仅可以用它来进行图像分类，还可以使用它来提取图像特征。在这篇博客文章中，我们将讨论如何使用PyTorch对ResNet50的特征图进行可视化。 首先，我们需要安装PyTorch和其他必要的库。在终端中运行以下命令：bashCopy
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2024-06-30 09:30:51
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一、赘述的前言Resnet是2015年有何凯明，张翔宇，任少卿，孙剑共同提出问：为什么会Resnet？答：尽可能解决网络层数增加产生的梯度消失、爆炸和网络退化问题。问：为什么深度深会产生上述问题？答：首先我们要知道浅层的梯度反向求导是由深层的多个W和激活函数导数相乘的结果。 1.梯度消失：非线性层的使用，如sigmoid，反向求导时的sigmoid导数在0-0.25之间，那么深度越深，
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2024-04-21 17:09:44
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技术路径：opencv+mtcnn+facenet+python+tensorflow ，实现局域网连接手机摄像头，对目标人员进行实时人脸识别一、引言随着信息技术的飞速发展，人脸识别技术已成为身份验证、安全监控等领域的核心技术之一。实时人脸识别系统，以其高效、准确的特点，受到了广泛的关注和应用。FaceNet，作为Google开发的一种先进的人脸识别系统，基于深度卷积神经网络和三元组损失函数，为实
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2024-06-12 20:32:30
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