402com永利1站:ECCV 2018丨YOLO遇上OpenPose,近200FPS的高帧数多人姿态检测

原标题:商汤 37 篇随想入选 ECCV 2018,开源 mm-detection 检测库

原标题:ECCV 2018 最佳随想名单公布,何恺明再添一项杂谈奖

原标题:ECCV 2018丨YOLO遇上OpenPose,近200FPS的高帧数几人态度检测

雷锋网 AI 科技(science and technology)评价新闻,9 月 8 日-14 日,2018 亚洲电脑视觉大会(ECCV
2018)在德意志哥本哈根举行,ECCV 每两年进行一回,与 CVPR、ICCV
共称为总括机视觉领域三大一级学术会议,每年录用随想约 300 篇。按照 ECCV
2018 公布的尾声结出,商汤科学技术及联合实验室共有 37
篇杂文入选,首要集中在偏下领域:大规模人脸与肉身识别、物体检测与跟踪、自动驾驶场景明白与分析、录像分析、3D
视觉、底层视觉算法、视觉与自然语言的归结了解等。其它,商汤科学和技术在 2018 年
COCO 竞技物体检测(Detection)项目中夺取亚军,开源 mm-detection
检测库。凭借以上事项,商汤科学和技术在雷锋网旗下学术频道 AI
科学技术评价数据库产品「AI 影响因子」中有相应加分。

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伊瓢 发自 凹非寺

在商汤入选 ECCV 2018 杂谈《人脸识其他瓶颈在于数据集噪声(The Devil of
Face Recognition is in the
Noise)》中,对于现有人脸数据汇总的竹签噪声问题进行了长远钻研,对
MegaFace 和 MS-Celeb-1M
数据集中的噪声特性和根源做了完美的分析,发现干净子集对于升高人脸识别精度效果明显。

雷锋网 AI 科学技术评价按:两年三回的处理器视觉顶会 ECCV
正在德意志联邦共和国罗马举办中。继正会第一天的开场解说中牵线了多项骨干境况以后,各项故事集奖项也在
12 日的参会人士大聚餐 Gala Dinner
上、在欣喜轻松的氛围中、在美食的浓香里相继公布。

在高帧数下,怎样落实人体姿态检测?

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上边那条刷屏的twitter视频给出了答案。

在当选散文《量化模仿-操练面向物体检测的极小 CNN 模型(Quantization
Mimic: Towards Very Tiny CNN for Object
Detection)》中,提议了一种简单而通用的框架—量化模仿,来训练面向物体检测任务的极小
CNN 模型。小编提议联合模仿与量化的办法来减小物体检测 CNN
模型的参数量落成加速。在简单计算量的界定下,该框架在 Pascal VOC 和 WIDER
Face 数据集的物体检测性能均超越了眼前实体检测的先进程度。

一级论文奖(Best Paper Award,一篇)

这是二零一九年ECCV上的一篇名为《Pose Proposal
Networks》的小说,小编是扶桑柯尼卡美能达集团的関井大気(Taiki
SEKII),结合了二零一八年CVPR上的YOLO和CMU的OpenPose,制造出的新办法,可以完成高帧数录像中的五个人态度检测。

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Implicit 3D Orientation Learning for 6D Object Detection from RGB
Images

高帧数,无压力

在 2018 年的 COCO
竞技中,商汤科技(science and technology)商讨员和香岛中文大学-商汤联合实验室同学组成的团体在物体检测(Detection)项目中夺得季军。在本次竞赛中,商汤团队开发了如下三项全新技术,得到了大开间的习性进步:

  • 据悉 RGB 图像检测 6 维位姿的隐式三维朝向学习
  • 舆论摘要:小编们提出了一个 RGB
    彩色图像处理连串,它可以拓展实时的实体检测与 6
    维位姿推测。其中的全新的三维朝向揣摸器是基于降噪自动编码的一个变种,然后借助「职务随机化」(domain
    randomization)技巧用 3D
    模型的效仿视角举办陶冶。这些所谓的「增强机关编码器」相比较现有的情势有数个亮点:它不需求实际的、标注过位姿的锻炼多少,它能够泛化到多种差别的测试传单器上,并且天然地就足以拍卖物体和看法的对称性。这几个模型学到的并不是从输入图像到实体位姿的显式映射,实际上它会依据图像样本在富含空间内制造一个隐式的实体位姿表征。基于
    T-LESS 和 LineMOD
    数据集的尝试注明所提的章程不但比接近的依据模型的措施有更好的突显,而且表现也就像方今五星级的、须求真正的位姿标注图像的方式。
    • 舆论地址:

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(1)新的多任务混合级联架构(hybrid
cascade)。通过把分裂子职分拓展逐级混合,那种新架设有效地立异了总体检测进度中的音讯流动。

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(2)通过特色导引爆发稀疏锚点,而不是行使传统的平整分布的密集锚点。那种特性导引的方案使得锚点的排放更为精准,平均召回率升高了超过10个百分点。

极品杂文提名(Best Paper Award, Honorable Mention,两篇)

而任何方法,比如NIPS 2017 的AE(Associative embedding)、ICCV
2017的RMPE(Regional multi-person pose estimation)、CVPR
2017的PAF(Realtime multi-person 2D pose estimation using part affinity
fields),都心有余而力不足完成高帧数越发是100之上帧数视频的千姿百态检测。

(3)接纳一种流行性的FishNet网络布局,它使得地保存和改正多个条件的音信,能更管用地用来图像级,区域级,以及像素级预测义务。

Group Normalization

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在 test-dev
上,商汤团队对上述框架举行了完善测试,其中单模型和多模型(最后提交的结果来自于三个模型混合的框架)的
mask AP 分别高达了 47.4% 和
49.0%,比上年季军(也是商汤团队获得)的结果(44.0% 和 46.3%)有约 3
个百分点的通晓拉长。在传统的基于检测框的目的 bbox AP
上,那些新的框架也分别完成了单模型 54.1% 和多模型的 56.0%
的属性,比上年季军的结果(50.5% 和 52.6%)也有较大的升高。

  • 组归一化
  • 随想作者:脸谱人工智能商讨院吴育昕、何恺明。(又双叒叕是何恺明,往期一级故事集奖已经有
    ICCV 2017 最佳随想以及四遍 CVPR
    最佳随想,可以说是最亮眼的华夏族研商人口之一了)
  • 随笔内容:雷锋网 AI 科技(science and technology)评价往期文章介绍过这篇论文的根本内容,参见
    那里
  • 随笔地址:

在COCO数据集上也不虚,相比谷歌(谷歌(Google))PersonLab能在更高帧数下运作。

除此以外,在 ECCV 时期,香港(Hong Kong)普通话大学-商汤联合实验室还开源了检测库
mm-detection(
Faster RCNN,Mask RCNN 和 R-FCN
等,以及各个新型框架,从而大大加快检测技能研商的功效。重返博客园,查看越来越多

GANimation: Anatomically-aware Facial Animation from a Single Image

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义务编辑:

  • GANimation:基于解剖学知识从单张图像生成人脸表情动画
  • 论文摘要:生成式对抗性网络(GANs)的近年向上已经在脸部表情变化职分中突显出了令人惊喜的结果。那项任务上最成功的架构是
    StarGAN,它把 GANs
    的图像生成进度限定在了一个有血有肉的限量中,也就是一组分化的人做出同一个神情的照片。那种艺术固然很有效,但是它不得不生成几何种离散的神情,具体是哪种由操练多少的始末决定。为了排除那种范围,作者们在那篇杂谈中提议了一种新的
    GAN 条件限制格局,它根据的是动作单元(Action
    Units)的标注,而动作单元标注就可以在一个老是的流形中描述足以定义人类表情的解剖学面部动作。通过这种办法,小编们可以控制每一个动作单元的激活程度,并且结合七个多少个动作单元。除此之外,小编们还提议了一个完全无监督的国策用于磨练模型,它只要求标注了激活的动作单元的图像,然后通过注意力机制的应用就足以让网络对于背景和光照条件的更动保持鲁棒。大批量试行评估评释他们的点子比其余的准绳生成方法有明确更好的显现,不仅显示在有力量按照解剖学上可用的肌肉动作生成相当多种多样的神采,而且也能更好地处理来自不相同分布的图像。
    • 舆论地址:

来看下具体多少,在头、肩、肘部位和完全上半身识别中国足球社团一级联赛(Chinese Football Association Super League)过了其余格局,全体得分也不虚。

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神奇“体位”大冒险

Koenderink 奖 - 时间检验奖(两篇,来自 ECCV 2008)

别的,常规的姿态检测至极简单失误的“体位”中,该办法也可以避开。

Hamming embedding and weak geometric consistency for large scale image
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譬如说从天上跳伞下来那种意外的姿势:

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