来自北航人工智能研究院的韦星星副教授团队设计出一种隐蔽性更强、物理实施更简单、速度更快的 “对抗红外补丁”,可用于针对红外模态的物理鲁棒性评估研究。 在计算机视觉领域,基于 DNN 的红外与可见光目标检测系统在诸多安全保障任务中得到广泛应用,而 DNN 易受对抗样本攻击的特性,天然给这些检测系统埋下了安全隐患,...
CVPR 2020 论文全面开放下载,含主会和workshop 行人检测 拥挤场景的行人检测 [1].Detection in Crowded Scenes: One Proposal, Multiple Predictions 作者| Xuangeng Chu, Anlin Zheng, Xiangyu Zhang, Jian Sun 单位| 北大;旷视 拥挤场景的行人检测 [2].NMS by Representative Region: Towards Crowded Pedestrian...
夜间行人检测是许多系统（如安全可靠的自动驾驶汽车）的关键组成部分，但使用计算机视觉方法解决夜间场景的检测问题并未受到太多关注，因此 CVPR 2020 Scalability in Autonomous Driving Workshop 开展了相应的比赛。 NightOwls Detetection Challenge 2020 共有三个赛题：单帧行人检测（该赛题与 2019 年相同）、多帧...
本文由同济大学和北京大学合作发表于CVPR2018,聚焦于loss层面,为遮挡情况下的行人检测问题提供了一种行之有效的解决方案。 作者:Panzer 论文地址:arxiv.org/abs/1711.0775 背景介绍 与通用目标检测相比,遮挡情况在行人检测中更为普遍,为此也是行人检测领域最广为关注的问题之一。现实场景中行人的遮挡情况主要分为两种...
特征检测是计算机视觉中常用算法,比如我们所熟知的边缘检测、Blob检测,简单点说就是检测图像中的感兴趣部分。在传统的计算机视觉视觉中,这往往被认为是low-level的操作。 随着深度学习技术的发展,一般认为深度学习提取的特征具有高级语义特性。 作者认为行人检测中行人的中心点(x,y坐标)和尺度(宽高)是一种高级语义特...
针对这两大难题,地平线与 Buffalo 学院提出 Tube Feature Aggregation Network(TFAN)新方法,即利用时序信息来辅助当前帧的遮挡行人检测,目前该方法已在 Caltech 和 NightOwls 两个数据集取得了业界领先的准确率。 相关论文<Temporal-Context Enhanced Detection of Heavily Occluded Pedestrians>已被收录于 CVPR 2020 ...
本文收集了CVPR 2020 一些行人检测与人员重识别优秀论文,我们知道在视频监控相关领域这些技术方向可以得到很好得广泛应用。 行人检测及人群计数从内容来看主要解决行人与行人、行人与物体间的遮挡透视,和尺度问题带来得挑战 人员重识别有基于静态和动态视图ReID,方向可细分为:跨分辨率、跨域、跨模态(可见光-红外)、...
【论文学习】行人检测——CVPR:通过MIMS在低分辨率图像中做行人检测,程序员大本营,技术文章内容聚合第一站。
近年来,行人重识别(Person Re-Identification,简称ReID)在计算机视觉领域可谓火遍了“大江南北”。脱胎于行人重识别,行人搜索(Person Search)问题在2017年的CVPR会议上被首次提出。与ReID的单一识别任务不同,行人搜索结合了行人检测和ReID两个任务,因此也更贴近实际应用场景。本文主要介绍阿联酋起源人工智能研究院(II...
今天跟大家分享一篇昨天新出的CVPR 2019论文《High-level Semantic Feature Detection:A New Perspective for Pedestrian Detection》,作者将行人检测问题转化为高级语义特征检测的问题,刷新了行人检测精度的新高度!而且作者称代码将开源。 论文作者信息: 作者分别来自国防科技大学、中科院自动化所、阿联酋起源人工智能研究院...