论文将Mask RCNN结构扩展成检测+实例分割与检测+关键点检测任务,实例分割任务采用FCN全卷积结构,预测对应类别的mask。关键点检测任务则将keypoint的位置信息建模为one-hot mask,并预测K个Mask,对应K个关键点类型(例如眼睛、鼻子等)。Mas...
这幅图像显示了图像对象检测的一个实例，其特点是注释了边界框，并用掩码勾勒出识别出的对象。该数据集...
超分任务(Super Resolution, SR)是超分辨率的简称,简单地说就是增加图片的分辨率。例如下图中左边的图片输入到神经网络中,输出右边图片的分辨率提高,图片更清晰。 关键点识别(Key Point)任务是找出图片中的关键点,最常见的就是人体关键点检测,例如下图中的线就是由几个关键点连成的,可以用来判断人的姿态。 图像生成...
关键点检测:在每个尺度的金字塔上,SIFT使用DoG(Difference of Gaussians)来检测关键点。DoG是两个相邻尺度的高斯模糊图像之差,用于突出图像中的极值点,这些点通常对应着关键特征。 关键点定位:SIFT通过对DoG图像的极值点进行精确定位,以获得关键点的位置和尺度信息。 方向分配:对于每个关键点,SIFT计算其主要方向,使得...
关键点检测任务识别图像中特定对象的关键点或部位。 举例说明 在人体姿态估计中,关键点检测任务能够识别出人体的关节位置,如手腕、膝盖等。 任务特点 细节捕捉:专注于对象的关键部位,不关心整体形状。 动态分析:适用于动态场景,如运动分析、动作识别。 结束语 ...
物体及人体关键点检测: Mask RCNN 检测结果 图像分割,UNet算法的分割结果: 动作识别,对视频中人物动作进行分类: R(2+1)D算法效果 多目标跟踪: FairMOT跟踪效果 拥挤人群计数: Multi Column CNN 算法结果 该库样例丰富,使用简单,目前已经有超过4K星标,欢迎使用,也期待有更多实用CV算法加进来~ ...
目前anchor-free目标检测算法取得了比较大的进步,anchor-free算法可以分为两种:一种是关键点检测(keypoint detection),eg:cornernet检测左上角与右下角,centernet检测中心点与4条边,都属于这种。另外一种是锚点检测(anchor-point detection),用语义分割的思想作用在目标检测任务上,逐像素点进行分类回归,eg:FSAF,FCOS算...
专利摘要显示，本发明公开了一种基于关键点检测增强语义分割的屋顶光伏识别与评估方法及其系统、存储介质，方法包括：在卫星图像中提取屋顶的显著特征点作为关键点；针对每个检测到的关键点，生成描述符向量；将生成的关键点信息与预先训练的语义分割网络结合，利用关键点信息对语义分割网络的初步分割结果进行优化；使用描述...
在COCO测试中可以看到,Mask R-CNN 在实例分割、边界框目标检测和人物关键点检测这三个难点上都获得了较好的实验效果,并且比每个现有的独立模型,包括 COCO 2016 挑战赛的获胜模型,表现都要好。 所以,我们希望该方法能为简化势力层面的识别打下一个坚实的基础。
俞刚：我们 Detection 组的「Detection」是比较广义的定义，包括检测、分割、关键点和跟踪等等。从整体上来说，大多数员工都是在做目标检测相关的工作，同时会支持很多产品的落地。但是我们内部的训练机制是希望所有同学都能了解广义 Detection 所涉及的任务，例如主做目标检测的同学同时还需要了解语义分割和关键点检测等...