弱监督动作分割视频帧动作分割基于集合级弱监督训练

集合监督动作分割的时间Transformer

标签：时间动作分割弱监督方法网络训练动作标签预测数据集评估

因此，弱监督方法旨在从仅弱标记的视频中学习时间动作分割。在这项工作中，我们假设对于每个训练视频，只给出视频中发生的动作列表，而不是它们发生的时间、频率和顺序为了解决这一任务，我们提出了一种可以在此类...

综述笔记 | 一些弱监督语义分割论文

点击上方“AI算法修炼营”，选择加星标或“置顶”标题以下，全是干货这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类别标签，即知道每张图里有...

足球 - 全景分割数据集合

标签：数据集

“足球 - 全景分割”数据集是一个高质量的全景分割数据集，由根据 MIT 许可证从 Youtube 收集的三个高清视频序列组成，其中包含足球比赛中的各种对象和区域。该数据集共包含 844 个帧和 9455 个标签，涵盖七个类别，...

机器学习笔记 - 多实例学习（MIL）弱监督学习

标签：机器学习人工智能弱监督学习

多实例学习（MIL）是一种弱监督学习形式，其中训练实例被排列在称为袋的集合中，并为整个袋提供标签。这种方式越来越受到人们的关注，因为它自然适合各种问题，并允许利用弱标记数据。因此，它被应用于计算机视觉和...

【综述笔记】一些弱监督语义分割论文

点击上方“机器学习与生成对抗网络”，关注"星标"获取有趣、好玩的前沿干货！这里的弱监督信息为image-level的类别信息，即没有像素级的语义分割标签，而仅有图像级的类...

基于多模态融合和竞争力的视频场景分割算法 (2014年)

标签：工程技术论文

针对视频分割中底层特征与高层语义之间的“语义鸿沟”问题，提出了一种基于多模态融合和镜头间竞争力的场景分割算法，对视频帧的图像、文本、音频等模态进行特征提取，用欧式距离、余弦距离计算出同种模态数据的相似...

深度学习（8）——无监督语义分割之全卷积域适应网络(FCAN)

标签：自适应语义分割无监督

深度学习（8）——无监督语义分割之全卷积域适应网络(FCAN) Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation 篇文章发表在CVPR2018上，主要工作是提出了两种域适应策略，探索了如何使用合成...

深度学习（9）——无监督语义分割之全卷积域适应网络（译文）

标签：无监督语义分割无监督自适应 FCAN

无监督语义分割之全卷积域适应网络 Fully Convolutional Adaptation Networks for Semantic Segmentation 摘要深度神经网络的最新进展令人信服地证明了在大型数据集上学习视觉模型的高能力。然而，收集专家标记的...

视频图像分割研究与实现（二）：常见图像和视频分割方法概述

标签：图像分割视频分割

常见图像和视频分割方法概述图像与视频分割是指按照一定的原则将图像或视频序列分为若干个特定的、具有独特性质的部分或子集，并提取出感兴趣的目标，便于更高层次的分析和理解，因此图像与视频分割是目标特征...

CVPR 2021 | 腾讯优图20篇论文入选，含人脸识别、时序动作定位、视频动作分割等领域...

标签：定位计算机视觉机器学习

编辑丨腾讯优图AI开放平台计算机视觉世界三大顶会之一的CVPR 2021论文接收结果出炉！本次大会收到来自全球共7015篇有效投稿，最终有1663篇突出重围被录取，录用率约为23.7%。本...

基于区域生长算法的图像分割python_基于区域分割（图像分割）

标签：基于区域生长算法的图像分割python

1. 区域生长区域增长方法是根据同一物体区域内象素的相似性质来聚集象素点的方法，从初始区域(如...区域增长方法是一种比较普遍的方法，在没有先验知识可以利用时，可以取得最佳的性能，可以用来分割比较复杂的图象...

【论文阅读】PointContrast自监督预训练模型语义分割2020

标签：论文阅读计算机视觉深度学习

缺乏大规模和高质量的数据:...Lack of a 全面的数据集 and high-level tasks for evaluation（评估）针对上面问题提出的想法：研究无监督预训练和有监督微调来推动 3D 场景理解。选择大型数据集（ScanNet）用于预训练。

Temporal Segment Networks for Action Recognition in Videos 用于动作识别的时序分割网络

标签：个人笔记动作识别双流网络

Temporal Segment Networks for Action Recognition in Videos 用于动作识别的时序分割网络这篇博客主要记录对这篇论文的阅读和一些理解，算是一个整理吧，把关键问题找出来，方便学习文章，文章是在2016年曾经被...

数字人解决方案——解决ER-NeRF/RAD-NeRF人像分割的问题

标签：人工智能实例分割人像分割

训练ER-NeRF或者RAD-NeRF时，在数据处理时，其中有一步是要把人像分割出来，而且人像要分成三块，人的头部，人的有脖子，人的身体部分，这一步关系要模型最终的效果，这是为了优化分割效果。

图像分割与视频分割方法

图像分割传统的图像分割方法1、基于阈值的图像分割单阈值分割局部阈值分割阈值的选取2、基于区域的图像分割区域生长区域分裂合并四叉树分解法3、...方法1、基于人工神经网络的图像分割2、基于聚类的分割3、主动轮廓模型...

图像语义分割方法研究进展

标签：计算机视觉深度学习机器学习

全监督学习的图像语义分割方法研究进展1 全监督学习的图像语义分割方法1.1 基于全卷积的图像语义分割方法论文链接：https://kns.cnki.net/kcms/detail/detail.aspx?dbcode=CJFD&dbname=CJFDLAST2021&...

详解视频中动作识别模型与代码实践

标签：音视频深度学习 tensorflow

本案例将为大家介绍视频动作识别领域的经典模型并进行代码实践。

激光雷达：点云语义分割算法

标签：算法卷积聚类

作者 |巫婆塔里的工程师@知乎来源|https://zhuanlan.zhihu.com/p/412161451编辑|焉知智能汽车1. 前言之前的文章中介绍了基于LiDAR点云的...

无监督学习在目标检测任务中的应用：一种新的方法用于实现目标检测算法

标签：自然语言处理人工智能语言模型

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的重要研究方向之一，它旨在通过对图像或视频中出现的物体及其位置进行精确定位并进行分类，从而完成对图像内容的理解和分析。最常见的方法是利用计算机视觉领域最先进...

【YOLOV8预测篇】使用Ultralytics YOLO进行检测、分割、姿态估计和分类实践

标签： YOLO 分类人工智能

【YOLOV8预测篇】使用Ultralytics YOLO进行检测、分割、姿态估计和分类实践

基于DBSCAN聚类算法的超像素实时分割

标签：学习

在本文中，我们提出了一种基于密度的带噪声应用空间聚类（DBSCAN）算法的50帧/秒实时图像超像素分割方法。为了降低超像素算法的计算量，我们采用了一种快速的两步框架。在第一个聚类阶段，使用具有颜色相似性和几何...

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的血细胞智能检测与计数（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）

标签： YOLOv8 YOLOv7/v6/v5 目标检测

深入解释了YOLOv8的原理，提供相应的Python代码、训练数据集，集成了PySide6的UI界面，以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准检测血细胞与计数，支持图片、图片文件夹、视频文件及摄像头检测，包含热力...

基于深度学习的语义分割综述

标签：卷积算法编程语言

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达Image Segmentation Using Deep Learning: A SurveyPaper链接：https://ar...

视频动作检测最新发展调研(Action Detection)

标签：视频动作检测动作检测 Action Detection

1 视频动作检测概述动作检测也是目前视频理解方向的研究热点，因为该任务更加贴近生活，在监控安防中有潜在的巨大价值。但是相比于动作分类，动作检测难度更高，不仅需要定位视频中可能存在行为动作的视频段，还...

(Applied Intelligence-2022)TransGait: 基于多模态的步态识别与集合Transformer

标签： transformer 深度学习人工智能

首先，现有的步态识别方法对行人的衣服和携带物的鲁棒性很弱。第二，现有的步态识别的时间建模方法不能充分地利用序列的时间关系，并要求步态序列保持不必要的顺序约束。在本文中，我们提出了一个新的基于剪影和姿势...

【CV】膨胀卷积详解以及时间卷积网络TCN论文笔记和源码实现

标签： TCN 时间卷积神经网络动作分割

这篇博文分为两部分。第一部分详细讲解了TCN模型（Temporal Convolutional Network）中涉及的1D卷积，因果卷积，膨胀卷积中设计的计算，非常值得一看，有醍醐灌顶的作用。第二部分是TCN的论文。

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的车型识别与计数系统（深度学习模型+UI界面代码+训练数据集）

标签：深度学习 YOLOv8 YOLOv7/v6/v5

深入解释了YOLOv8的原理，提供相应的Python代码、训练数据集，集成了PySide6的UI界面，以及基于SQLite数据库的登录注册界面。系统能够精准识别车型与计数，支持图片、图片文件夹、视频文件及摄像头检测，包含热力图...

大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+...

标签：人工智能 LLMs 大语言模型

大模型领域最新算法SOTA核心技术要点总结(一直持续更新)、大模型实战与理论经验总结(训练优化+代码实战+前沿技术探讨+最新案例应用)、带你精细解读多篇优秀的大模型论文、AI领域各种工具产品集合(文本/图片/编程/...

解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）

标签： ST-GCN CNN 神经网络

解读：基于动态骨骼的动作识别方法ST-GCN（时空图卷积网络模型）本文为 AAAI 2018 录用论文「Spatial Temporal Graph Convolutional Networks for Skeleton Based Action Recognition」，香港中文大学提出一种时空...