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    2017-09-04 16:47:44
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  • 深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?  不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果。其总红色的字表示objects,蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities。...
    2018-09-04 10:43:17
    阅读量:3442
    评论:2
  • 来源:阿里云安全 作者:深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?  不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果。其总红色的字表示objects,蓝色的字表示scenes
    2016-07-16 20:05:16
    阅读量:19047
    评论:3
  • 作者| 东田应子【导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章,介绍了人脸识别领域的一些基本概念,分析了深度学习在人脸识别的基本流程,并总结了近年来科研领域的研究进展,最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。一、基本概念人脸识别(faceidentification)人脸识别是1对n的比对,给定一张人脸图片,如何在n张人脸图片中找到同...
    2018-07-16 19:18:32
    阅读量:1961
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  • 下图展示了机器对一个视频的认知效果。其总红色的字表示objects,蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities。人工智能在视频上的应用主要一个课题是视频理解,努力解决“语义鸿沟”的问题,其中包括了:视频结构化分析:即是对视频进行帧、超帧、镜头、场景、故事等分割,从而在多个层次上进行处理和表达。目标检测和跟踪:如车辆跟踪,多是应用在安防领域。人物识别:识别出视频中出现的人物
    2017-09-22 11:35:49
    阅读量:8900
    评论:2
  • 深度学习在最近十来年特别火,几乎是带动AI浪潮的最大贡献者。互联网视频在最近几年也特别火,短视频、视频直播等各种新型UGC模式牢牢抓住了用户的消费心里,成为互联网吸金的又一利器。当这两个火碰在一起,会产生什么样的化学反应呢?  不说具体的技术,先上一张福利图,该图展示了机器对一个视频的认知效果。其总红色的字表示objects,蓝色的字表示scenes,绿色的字表示activities。
    2017-07-31 23:13:41
    阅读量:26267
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  • 视频目标检测算法目前主要使用了如下的框架:将视频帧视为独立的图像,利用图像目标检测算法获取检测结果; 利用视频的时序信息和上下文信息对检测结果进行修正; 基于高质量检测窗口的跟踪轨迹对检测结果进一步进行修正.. OpenCV人脸检测器是基于深度学习的,特别是利用ResNet和SSD框架作为基础网络。使用了opencv3.4.1中的dnn的facedetector的caffemode...
    2018-08-23 13:59:47
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  •         什么是人脸识别:人脸验证和人脸识别的区别,如下图:        One-shotlearning:人脸识别所面临的挑战就是需要解决一次学习(one-shotlearning)问题。这意味着在绝大多数人脸识别应用中你需要通过单单一张图像或者单单一个人脸图像就能去识别这个人,因为大多数人脸识别系统中每个人可能只有一张图像。要让人脸识别能够做到一次学习,需要做的是学习相似(simi...
    2018-07-03 21:38:10
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