coco

CV之IS：利用pixellib库基于mask_rcnn_coco模型对《庆余年》片段实现实例分割简单代码全实现 目录 利用pixellib库的instance_segmentation函数实现图像的实例分割 输出结果 代码实现 利用pixellib库的instance_segmentation函数实现图像的实例分割 输出结果 代码实现 #2、实例分割 from pixellib.instance import instance_segmentation segment_image = instance_segmentation() segment_image.load_model('F:/File_Python/Resources/weights_files/mask_rcnn_coco.h5') segment_image.segmentImage('F:/File_Python/Resources/image/detection12.jpg', output_image_name = 'F:/File_Python/Resources/image/detection12_image_new.jpg') 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4407543/blog/4296012

Abstract 视觉问答（VQA）是一项具有挑战性的任务，已受到计算机视觉和自然语言处理社区的越来越多的关注。给定图像和自然语言的问题，就需要对图像的视觉元素和常识进行推理，以推断出正确的答案。在本调查的第一部分中，我们通过比较解决问题的现代方法来检查最新技术。我们通过它们将视觉和文本模态联系起来的机制对方法进行分类。特别是，我们研究了结合卷积神经网络和递归神经网络将图像和问题映射到公共特征空间的通用方法。我们还将讨论与结构化知识库交互的内存增强型和模块化体系结构。在本调查的第二部分，我们回顾了可用于培训和评估VQA系统的数据集。各种数据集包含不同复杂程度的问题，这些问题需要不同的推理能力和类型。我们深入研究了Visual Genome项目中的问题/答案对，并评估了带有结构图的图像与VQA场景图的注释的相关性。最后，我们讨论了该领域有希望的未来方向，特别是与结构化知识库的连接以及自然语言处理模型的使用。 1. Introduction 视觉问题解答是一项旨在将计算机视觉与自然语言处理（NLP）联系起来，促进研究并推动这两个领域界限的任务。一方面，计算机视觉研究了获取，处理和理解图像的方法。简而言之，其目的是教机器如何看。另一方面，NLP是涉及以自然语言实现计算机与人之间的交互的领域，即教学机器如何阅读以及其他任务。计算机视觉和NLP都属于人工智能领域

点击上方 “ 小白学视觉 ”，选择加" 星标 "或“ 置顶 ” 重磅干货，第一时间送达 选自heartbeat 作者： Derrick Mwiti 转载：机器之心 参与：陈萍 CVPR 2020 会议上，有哪些目标检测论文值得关注？ 目标检测是计算机视觉中的经典问题之一。凭借大量可用数据、更快的 GPU 和更好的算法，现在我们可以轻松训练计算机以高精度检测出图像中的多个对象。 前不久结束的 CVPR 2020 会议在推动目标检测领域发展方面做出了一些贡献，本文就为大家推荐其中 6 篇有价值的目标检测论文。 论文清单 A Hierarchical Graph Network for 3D Object Detection on Point Clouds HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Object Detection Point-GNN: Graph Neural Network for 3D Object Detection in a Point Cloud Camouflaged Object Detection Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector D2Det: Towards High-Quality

Osc乱弹歌单（2020）请戳（ 这里 ） 【今日歌曲】 @ 巴拉迪维 ：陈慧娴的单曲《与泪抱拥》 陈慧娴的嗓音加上向雪怀的词，这样的经典组合真不多。 #今日歌曲推荐# 《与泪抱拥》- 陈慧娴 手机党少年们想听歌，请使劲儿戳（ 这里 ） @ Xiaoshiyue ：已不知早餐是何物 是在减肥么？ 啊！ 不！ 还有一个原因， “好巧啊！我不找对象了，因为丑！” 要不是穷， 减肥太难了， @ 鸡蛋小学生 ：我昨晚看了一个视频，那个胖妹子教瘦妹子跳舞如何成为网红，如果不是胖，胖教练应该是个优秀的网红，而不是幕后网红教练 @ FalconChen ：结论：减肥太难了 减肥改变不了， 改变穷还是可以的， 比如现在提倡的去摆个地摊， @ 小仔很忙 ： 大佬们，下班后摆地摊这个副业有没有什么建议啊 卖点什么呢？ “卖全家桶！” 现在开始催摆地摊了， 真是太奇怪了， @ 太懒 ：论华丽转身 不过为了宣传地摊文化， 现在的新闻也太夸张了， @ 神州浪子 ：前有粮食亩产万斤，后有地摊日赚三万。多少年过去了，还一个德性。 穷人应该是个什么样子？ @ BossLiu ：穷人 怎么样才能盘活经济？ @ CEA ：我要是领导人，我就要把喜马拉雅山挖个口子，能带动多少人就业，能促进多少新技术的发展！！！ 可以呀， @ 小小编辑 ：你给喜马拉雅山 建个电梯啊！登顶 就电梯上去 然后合影 …… 你就收门票费

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 作者：谢一宾 | 来源：知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/140060196 本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。 前言 本文主要讨论2D的人体姿态估计，内容主要包括：基本任务介绍、存在的主要困难、方法以及个人对这个问题的思考等等。希望大家带着批判的目光阅读这篇文章，和谐讨论。 介绍 2D人体姿态估计的目标是定位并识别出人体关键点，这些关键点按照关节顺序相连，就可以得到人体的躯干，也就得到了人体的姿态。 在深度学习时代之前，和其他计算机视觉任务一样，都是借助于精心设计的特征来处理这个问题的，比如pictorial structure。凭借着CNN强大的特征提取能力，姿态估计这个领域得到了长足的发展。2D人体姿态估计主要可以分为单人姿态估计（Single Person Pose Estimation, SPPE）和多人姿态估计（Multi-person Pose Estimation, MPPE）两个子任务。 单人姿态估计是基础，在这个问题中，我们要做的事情就是给我们一个人的图片，我们要找出这个人的所有关键点，常用的MPII数据集就是单人姿态估计的数据集。 在多人姿态估计中，我们得到的是一张多人的图，我们需要找出这张图中的所有人的关键点。对于这个问题，一般有自上而下（Top-down

作者|ALAKH SETHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 目标检测 我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。 我最喜欢的计算机视觉和深入学习的概念之一是目标检测。建立一个模型的能力，可以通过图像，告诉我什么样的物体存在！ 当人类看到一幅图像时，我们在几秒钟内就能识别出感兴趣的物体。机器不是这样的。因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。 好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。 目录 一种通用的目标检测框架 什么是API？为什么我们需要一个API？ TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） 接下来，为每个边界框提取视觉特征。它们将根据视觉特征进行评估，并确定框中是否存在以及存在哪些对象 在最后的后处理步骤中，重叠的框合并为一个边界框（即非最大抑制） 就这样，你已经准备好了你的第一个目标检测框架！ 什么是API？为什么我们需要一个API？ API代表应用程序编程接口

作者|ALAKH SETHI 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 目标检测 我喜欢深度学习。坦率地说，这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序，如面部识别和板球跟踪等时，建立深度学习和计算机视觉模型的真正兴奋就来了。 我最喜欢的计算机视觉和深入学习的概念之一是目标检测。建立一个模型的能力，可以通过图像，告诉我什么样的物体存在！ 当人类看到一幅图像时，我们在几秒钟内就能识别出感兴趣的物体。机器不是这样的。因此，目标检测是一个在图像中定位目标实例的计算机视觉问题。 好消息是，对象检测应用程序比以往任何时候都更容易开发。目前的方法侧重于端到端的管道，这大大提高了性能，也有助于开发实时用例。 目录 一种通用的目标检测框架 什么是API？为什么我们需要一个API？ TensorFlow对象检测API 一种通用的目标检测框架 通常，我们在构建对象检测框架时遵循三个步骤： 首先，使用深度学习模型或算法在图像中生成一组的边界框（即对象定位） 接下来，为每个边界框提取视觉特征。它们将根据视觉特征进行评估，并确定框中是否存在以及存在哪些对象 在最后的后处理步骤中，重叠的框合并为一个边界框（即非最大抑制） 就这样，你已经准备好了你的第一个目标检测框架！ 什么是API？为什么我们需要一个API？ API代表应用程序编程接口

摘要： 为了探究垃圾的智能分类等问题，由中关村海华信息研究院、清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与 01 赛题介绍 随着我国经济的发展，城市化进程不断加速，生活垃圾对城市环境的威胁日益增加。如何高效、环保地解决处理生活垃圾迫在眉睫。因此垃圾的智能分类对于智能化分拣垃圾、提高垃圾分拣效率就显得十分重要。为了探究这一问题，由中关村海华信息研究院、清华大学交叉信息研究院以及Biendata举办的2020海华AI垃圾分类大赛吸引了大量工程师以及高校学生的参与。由华为NAIE平台提供的算力支持，也为比赛的顺利开展奠定了基础。该比赛旨在激发更广泛的科研探索热情，挖掘更有价值的算法优化和创新。 02 数据分析 我们参与的是该比赛的专业赛道，因此有两种数据集可以使用。一种为单类数据集，共80,000张垃圾图像，每张图像中只有一个类别。此外，还提供了图中唯一对象的边框的信息。多类别数据集包含训练集中的2998张垃圾图像，验证集中的1000张垃圾图像，测试集中的1000张垃圾图像，每幅图像最多包含20个类别。 不同于VOC、COCO、OID等常见的目标数据集，这些数据集具有不同的特点: 1. 对于205个类别，单类垃圾数据集的大小就足够了。 然而，这个数据集中的垃圾图像与多类数据集中的垃圾图像有很大的不同，即使是同一类别的垃圾

该库代表Ultralytics对未来对象检测方法的开源研究，并结合了以前的YOLO库https://github.com/ultralytics/yolov3在自定义数据集上训练了数千个模型而得到的最佳实践。 所有代码和模型都在积极的开发中，如有修改或删除，恕不另行通知。 如果使用，风险自负。 GPU速度测量：使用V100的GPU在超过5000张COCO val2017图像上测量批处理大小为8的平均每张图像的端到端时间，包括图像预处理，PyTorch FP16推断，后处理和NMS。 2020年6月22日 ： PANet 更新：新的特性，更少的参数，更快的推理和改进的mAP 364fcfd 。 2020年6月19日 ： FP16 作为新的默认设置，可用于更小的检查点和更快的推断 d4c6674 。 2020年6月9日 ： CSP 更新：改进了速度，大小和准确性（归功于@WongKinYiu）。 2020年5月27日 ：公开发布库。YOLOv5模型是所有已知YOLO实现中最先进(SOTA)的。 2020年4月1日 ：未来开始发展基于 YOLOv3 / YOLOv4 的一系列PyTorch模型。 预训练的检查点(checkpoints) Model APval APtest AP50 SpeedGPU FPSGPU params FLOPS YOLOv5s 36.6 36.6 55.8

YOLOv4 发布不到 2 个月，一个名叫 YOLOv5 的目标检测框架横空出世，但它真的够格继承 YOLO 之名并沿用社区公认的版本号吗？工程师 Ritesh Kanjee 近日在 Medium 上通过事实与社区观点对此给出了否定答案，并批评了这种「欺世盗名」的行为。 选自Medium，作者：Ritesh Kanjee，机器之心编译，参与：Panda、蛋酱。 2020 年 4 月 23 日，YOLOv4 发布…… 2020 年 6 月 10 日，YOLOv5 又来了…… 是不是超厉害？这不正表明我们的研究和科技发展速度超快吗？毕竟这个广受欢迎的目标检测框架的新一代 v4 版本刚发布不久，下一代 v5 版本就横空出世了。YOLOv5 真的这么厉害以至于自成一代？还是说仅仅是个噱头？本文将尽可能客观地研究其中一些相关证据，看看 YOLOv5 究竟是否名副其实？ 来自：https://github.com/ultralytics/yolov5 首先简单介绍一下 YOLO。YOLO 是一个实时目标检测框架，其意思是 You Only Look Once（你只看一次）。也就是说待检测的目标图像仅会通过全卷积神经网络（FCNN）一次。碍于篇幅，本文不会介绍 YOLO 的技术细节，感兴趣的读者可参阅机器之心的文章《 教程 | 单级式目标检测方法概述：YOLO 与 SSD 》及《 YOLO v4