paper: Memory Enhanced Global-Local Aggregation for Video Object Detection code: github.com/Scalsol/mega 在最前面讲一下我们这个codebase的优势: 我们的代码完全基于maskrcnn_benchmark实现, 并且除了我们自己的模型MEGA之外, 我们还提供了另外两种在视频物体检测这个领域代表性很强的方法FGFA和RDN的代码实现和预...
pytorchvideo-object-detection UpdatedMay 13, 2021 Python JunweiLiang/Object_Detection_Tracking Star491 Out-of-the-box code and models for CMU's object detection and tracking system for multi-camera surveillance videos. Speed optimized Faster-RCNN model. Tensorflow based. Also supports EfficientDet. ...
T-CNN: Tubelets with Convolutional Neural Networks for Object Detection from Videos tubelet v2 这篇文章的作者团队是香港中文大学xiaogang团队,发表的多篇视频目标检测文章都是基于Video Tubelets的目标检测,其中包括Object Detection from Video Tubelets with Convolutional Neural Networks,在CVPR 2017上有对video obj...
为了增强参考帧中的特征,光流网络估计相邻帧和参考帧的运动,根据流运动,从附近的帧处绘制的特征图被形变转化到参考帧。形变转化的特征映for Video Object Detection射,就是参考帧自己的特征映射,通过合适的网络权重合成得到的。然后将合成得到的特征映射反馈到检测网络上,生成在参考帧上的检测结果。特征提取、流估计、...
We introduce Spatial-Temporal Memory Networks for video object detection. At its core, a novel Spatial-Temporal Memory module (STMM) serves as the recurrent computation unit to model long-term temporal appearance and motion dynamics. The STMM’s design e
来自MSRA视觉计算组,发表在ICCV2017上,提出了一个通过特征聚合来增强特征的方法。 motivation 视频中的退化现象很严重 通过聚合多帧的特征来对每一帧特征进行增强 用光流传播特征 视频目标检测中,存在图像质量退化的问题,具体的如图,有运动模糊、视频失焦、部分遮挡、奇特姿势等。现有的目标检测算法不能很好地应对这些...
Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detection 摘要:来自MSRA视觉计算组,发表在ICCV2017上,提出了一个通过特征聚合来增强特征的方法。 motivation 视频中的退化现象很严重 通过聚合多帧的特征来对每一帧特征进行增强 用光流传播特征 视频中的退化现象很严重 通过聚合多帧的特征来对每一帧特征进行增强 用...
Flow-Guided Feature Aggregation for Video Object Detectionhttps://arxiv.org/abs/1703.10025Our framework is principled, and on par with the best engineered systems winning the ImageNet VID challenges 2016 The code would be released 本文主要利用视频中前后帧的特征信息来提高当前帧的目标检测精度。 we ...
YouTube-BoundingBoxes: A Large High-Precision Human-Annotated Data Set for Object Detection in Video 该数据集中包含单个目标。 人脸检测视频数据集 相关资料 ImageNet Object Detection from Video Challengekaggle上的一个ImageNet基于视频的目标检测比赛,可以作为初始数据集测试相应的算法。
Self-attention for feature propagation. 这两年attention机制被广泛使用,self-attention和non-local被用于刻画语言序列和抓取长时依赖。attention可以看作是将一个query和一组key对映射成一个输出的过程。利用attention的形式,可以很容易扩展于建模帧间特征关系。但帧间的运动往往集中的局部邻域内,而不是整个区域,因此Mat...