视频分析论文解析第8页

Deepson在Jetson Nano上进行视频分析的入门

这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章Python机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档Deepson在JetsonNano上进行视频分析的入门系列文章目录前言一

higher_speeder·2023-01-04 11:02

【论文解析】Anchor-Free Person Search

_Summer tree·2023-01-01 15:43

论文解析：Inception-V3设计思路分析

Inception-V3 Inception-V3主要是在Inception-V1的结构上进行了进一步的优化，由于Inception结构的特殊性，很难在其上做出更进一步的改动，而时实践证明直接增加Incetption模块的通道数目来增加模型的容量是不合理的，收益相对于模型参数的增加是不佳的，这也违反了Inception设计的初衷。本文的贡献在于给出了Inception模块的改进设计准则和改进范例。

夜半罟霖·2023-01-01 08:11

NVIDIA中文车牌识别系列-1” 在Jetson上用DeepStream识别中文车牌

前言这是NVIDIA在2021年初公布的一个开源项目，用NVIDAJetson设备上的DeepStream视频分析套件实现“车牌识别”的功能，这是个实用性非常高的应用，能应用在各类小区门禁管理、停车场管理

GPUS少东·2022-12-31 17:57

deepstream学习笔记（一）：C与python环境部署与测试

NVIDIA将Deepstream作为SDK，旨在加速流视频分析所需的完整堆栈。它是一个模块化的SDK，允许开发人员为智能视频分析（IVA）构建一个高效的管道。您在这里看到的是一个典

submarineas·2022-12-31 17:56

深度学习数据集下载集锦和THUMOS14数据集介绍

数据集的介绍和下载集锦图像分析数据集以上数据集下载请参考点击链接图像追踪数据集下载点击链接下载链接视频分析数据集下载链接下载链接3D计算机视觉下载链接下载链接THUMOS14数据集介绍THUMOS14官网

wang xiang·2022-12-31 14:37

Transformer 综述 & Transformers in Vision: A Survey

下图是综述内容涉及的计算机视觉十大领域（图像识别、目标检测、语义和实例分割、视频分析和分类、视觉问答、视觉常识推理、图像描述、视觉语言导航、聚类、小样本学习和3D数据分析）。

Flying Bulldog·2022-12-31 12:25

FFmpeg之视频封装格式、流媒体协议、视频编解码协议和传输流格式、时间戳和时间基、视频像素数据

通用视频分析工具:Mediainfo、ElecardStreamEye(视频编码分析工具);视频封装格式:********************MP4******************MP4：https

liyubao160·2022-12-31 10:55

高精度PP-YOLOE、轻量化PP-PicoDet SOTA模型开源

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。

飞桨PaddlePaddle·2022-12-31 10:47

百度AI的认识

一直以来，对未来的方向从视频分析到人工智能都非常看好，介于以前的程序人到后面，一段时间的转型，在AI到来后，反倒有点懵，百度AI从早期开始关注，但都是一种“不明觉励”的感觉，一直不知从何开始，这次疫情封在家里

Alexantao·2022-12-31 04:17

基于C3D网络的视频分析与动作识别

而对于基于视频分析的问题，2Dconvolution不能很好得捕获时序上的信息，因此3D卷积就被提出来了。

@BangBang·2022-12-30 18:28

视频分析模型（行为识别）：C3D

C3D文章目录C3D1.简介1.1背景1.2C3D特点1.3视频描述符1.4C3D的结果2.架构2.1工作流程2.2网络结构2.33D卷积和池化2.4kernel的时间深度3.可视化3.1特征图3.2特征嵌入4.应用场景4.1动作识别4.2动作相似度标注4.3场景和目标识别4.4运行时间分析1.简介论文：https://arxiv.org/abs/1412.0767v4github：原代码：htt

米之炼金术师·2022-12-30 18:54

论文解析

手动原创声明：转载请注明出处DeepGCNs:CanGCNsGoasDeepasCNNs?论文链接：2019年ICCV论文会议介绍：ICCV国际计算机视觉大会与计算机视觉模式识别会议（CVPR）和欧洲计算机视觉会议（ECCV）并称计算机视觉方向的三大顶级会议作者介绍：所以是一篇发在比较厉害的会议上的一篇论文啦进入文章正题在做什么？GCN的很多概念与CNN由重合之处，CNN模型的一个优势是可以将神经

陈大大da·2022-12-30 09:05

Mask R-CNN论文解析

yanghaoplus·2022-12-30 08:47

基于OpenVINO 2022.2与oneAPI构建GPU视频分析服务流水线

作者：杨亦诚科学与技术实时AI视频分析是一种基于人工智能的技术，可分析视频流以检测特定行为和事件。这种类型的系统通过人工智能机器学习引擎检查来自监控摄像头的视频流来进行相关工作。

英特尔边缘计算社区·2022-12-29 23:09

百度又发布一个神器！网友直呼好家伙

目标检测作为计算机视觉领域的顶梁柱，不仅可以独立完成车辆、商品、缺陷检测等任务，也是人脸识别、视频分析、以图搜图等复合技术的核心模块，在自动驾驶、工业视觉、安防交通等领域的商业价值有目共睹。

VIP_CQCRE·2022-12-29 15:57

半监督学习实战记录

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2106.09018.pdfGithub地址：https://github.com/microsoft/SoftTeacher参考论文解析和

砂糖B·2022-12-29 11:22

论文解析：变分自编码器

VAE(变分自编码器) 变分自编码器来自于论文《Auto-EncodingVariationalBayes》，是一种生成式模型，生成式模型的概念在CS229中已经有过介绍了，简单来说，对于一个判别式模型来说，我们希望得到的是P(y∣x)P(y|x)P(y∣x)，即在给定了样本x的情况下希望得到其输出y的分布（在回归模型里这通常表现为ML求期望如Linearfamily，在分类模型里这就简单的表示为

夜半罟霖·2022-12-28 20:05

论文解析[10] Contextual Transformer Networks for Visual Recognition

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2107.12292文章目录摘要3方法3.1.Multi-headSelf-attentioninVisionBackbones3.2.ContextualTransformerBlock5结论摘要带有自注意力的Transformer导致了nlp领域的革命，也启发了在计算机视觉任务上。大多数存在的设计直接使用2D特征图来获得注

默_silence·2022-12-28 07:14

车道线检测：LaneNet论文解析

车道线检测：TowardsEnd-to-EndLaneDetectionanInstanceSegmentationApproach论文解析1.摘要2.研究现状2.1传统车道线检测2.2基于深度学习的车道线检测

Airs_Gao·2022-12-28 07:34

【论文解析】RegNeRF: Regularizing Neural Radiance Fields for View Synthesis from Sparse Inputs

文章目录内容速览具体方法1背景2.Patch-basedRegularization3.SampleSpaceAnnealing结果内容速览问题：当可用视角图像数量减少的时候，NeRF效果不好。发现：在稀疏输入场景中，大多数artifats是由估计场景几何形状中的错误和训练开始时的发散行为造成的。RegNeRF一种正则化稀疏输入场景的NeRF模型的新方法。正则化从未观察到的视点渲染的patches

_Summer tree·2022-12-28 07:31

BasicVSR++ Improving Video Super-Resolution with Enhanced Propagation and Alignment 论文解析（视频超分）

这篇论文是基于上一篇BasicVSR优化修改的产物，BasicVSR可以看我之前的一篇博客。主要的模型结构如上图，主要的更改在于传播和对齐模块。传播模块网格传播BasicVSR是简单的双向传播，IconVSR是在BasicVSR的基础上加入了CoupledPropagation，将反向传播的信息传输到正向。BasicVSR++在两个维度上扩充了这种变化，一方面，BasicVSR++将一阶马尔可夫过

AiArt_H·2022-12-27 21:05

岗位内推 | 微软亚洲研究院智能多媒体组招聘计算机视觉算法实习生

智能多媒体组致力于将机器学习与图像视频分析的过程相结合，设计新一代智能图像视频分析系统。研究方向包括图像和视频分析，深度学习，人的行

PaperWeekly·2022-12-26 13:25

AI 视频分析识别系统技术分析

AI视频分析识别系统关键字:AI视频行为识别分析系统、AI视觉分析系统、AI图像识别分析系统、AI识别系统、AI行为分析系统概述背景人工智能大时代背景下，视频应用领域相关的行业应用方式已经发生了深刻的变化

weixin_13570895778·2022-12-26 13:16

3DCNN论文阅读

LearningSpatiotemporalFeatureswith3DConvolutionalNetworks》2015年CVPR这篇论文应该是3DCNN的鼻祖，对于视频数据来说，作者认为3DConvNet非常适合于时空特征学习，这里也就是视频分析任务上

蓝翔技校的码农·2022-12-21 05:49

干货！使用静态模型分类动态点云序列

钟家兴：牛津大学计算机科学系在读博士，师从AndrewMarkham教授和NikiTrigoni教授，研究兴趣为机器学习和计算机视觉，主要是场景理解中的三维视觉以及视频分析。

AITIME论道·2022-12-19 13:59

循环神经网络RNN概述

常用于语言识别、机器翻译、视频分析、生成图像描述等。RNN主要用于时序类数据（一般指文本类数据和音频类数据）的处理。

lovecode2008·2022-12-18 12:22

莫烦 pytorch 高级神经网络结构

莫烦主页：https://mofanpy.com/4.高级神经网络结构4.1卷积神经网络CNN（ConvolutionalNeuralNetwork）1.应用：计算机图片识别、自然语言处理、视频分析、药物发现

JuicyPeachHoo·2022-12-17 14:09

论文解析[9] Swin Transformer: Hierarchical Vision Transformer using Shifted Windows

发表时间：2021论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.14030代码地址：https://github.com/microsoft/Swin-Transformer文章目录摘要3方法3.1总体框架3.2基于自注意力的移动窗口3.3结构变形5结论摘要这篇论文提出了一个新的ViT叫作SwinTransformer，它可以被用来当作计算机视觉领域一个通用的骨干网络。将Tran

默_silence·2022-12-17 07:22

多目标服务器监控系统,基于多摄像头协同的多目标跟踪系统

摘要：基于视频图像的多目标跟踪技术是目前计算机视觉领域的一个具有挑战性和吸引力的基础研究方向.在现实生活中,多目标跟踪技术可以作为行人,车辆行为识别等视频分析技术的基础,在视频监控,智能交通,运动视频分析

迷失雨·2022-12-16 18:06

Crowd-aware Robot Navigation with Attention-based Deep Reinforcement Learning 论文解析

Crowd-RobotInteraction:Crowd-awareRobotNavigationwithAttention-basedDeepReinforcementLearning论文解析Crowd-RobotInteraction

mawonly·2022-12-16 13:13

论文解析-基于图卷积神经网络的癌症基因预测模型，利用LRP算法增加模型可解释性

论文解析：Integrationofmultiomicsdatawithgraphconvolutionalnetworkstoidentifynewcancergenesandtheirassociatedmolecularmechanisms

平平无奇科研小天才·2022-12-15 21:22

[论文解析]CLIP-NeRF: Text-and-Image Driven Manipulation of Neural Radiance Fields

codelink:https://cassiepython.github.io/clipnerf/@inproceedings{DBLP:conf/cvpr/WangCH0022,author={CanWangandMengleiChaiandMingmingHeandDongdongChenandJingLiao},title={CLIP-NeRF:Text-and-ImageDrivenMan

_Summer tree·2022-12-15 10:34

[论文解析] Diffusion Guided Domain Adaptation of Image Generators

projectlink:https://styleganfusion.github.io/文章目录OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?IntroductionBackgroundLatentdiffusionmodelClassifier-freeg

_Summer tree·2022-12-15 10:04

OpenCV 可以做什么

3.构建GUI4.视频分析video模型可以处理如下问题：分析视频中连续帧之间的运动，跟踪视频中的不同对象，

但去莫复问，白云无尽时·2022-12-14 18:14

ICLR2022 GNN 论文阅读笔记（一）GraphSNN

欢迎关注WX公众号，每周发布论文解析：PaperShare,点我关注标题ANEWPERSPECTIVEON“HOWGRAPHNEURALNET-WORKSGOBEYONDWEISFEILER-LEHMAN

Bagba·2022-12-14 10:57

Video Transformer Network阅读笔记

能够通过单个端到端的通道进行完整的视频分析。并提出了VTN特性的消融研究以及准确性和推理速度之间的权衡。1Introduction基于trans

给个编制·2022-12-14 06:52

[l论文解析]Classifier-Free Diffusion Guidance

paperlink：https://openreview.net/pdf?id=qw8AKxfYbI文章目录OverviewWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Potentialfundamentalflaws;howthisworkcanbeimproved?Co

_Summer tree·2022-12-14 06:17

Jetson Nano 部署(2)：DeepStream介绍

DeepStream介绍Nvidia视频分析栈上图所示是Nvidia用于视频分析的软件栈：最上面的是PythoAPI以及C++API为应用和服务提供相关接口，再下面面是DeepStreamSDK，再下面一层是

@BangBang·2022-12-13 13:10

用FFmpeg搭建基于CNN的视频分析方案

PhotobyLukasfromPexelsFFmpeg作为一个集录制、转换、音/视频编码解码功能为一体的开源框架，自然也需要考虑怎样去和当下流行的视频分析技术融合。

LiveVideoStack_·2022-12-13 12:26

云边端协同场景下的“AI+”视频融合能力，如何赋能多行业应用？

基于EasyCVR和智能分析网关的AI智能视频分析解决方案，通过部署多种AI算法，可提供人脸、人体、车辆

TSINGSEE·2022-12-12 21:46

T40N智能视频应用处理器-电池摄像机SOC

T40N智能视频应用处理器数据表一、概述T40N是一款智能视频应用处理器，适用于移动摄像机、安防等视频设备调查、视频聊天、视频分析等。

qq2224043166·2022-12-11 21:52

论文解析[1] U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation

发表年份：2015论文地址：https://arxiv.org/abs/1505.04597文章目录论文概要1、介绍2、网络结构3、训练3.1、数据增强4、实验5、结论个人总结参考资料论文概要提出了一种网络结构：包括一条收缩路径（用于特征提取）和一条对称的扩展路径（用于获取精确的像素定位）。这种网络只需要很少的图像进行训练，在ISBI分割挑战上超过了先前最好的方法。运行速度很快，在单显卡上分割一张

默_silence·2022-12-11 19:44

[论文解析] Denoising Diffusion Probabilistic Models

文章目录OverviewsWhatproblemisaddressedinthepaper?Whatisthekeytothesolution?Whatisthemaincontribution?Contents扩散概率模型背景算法实验结论OverviewsWhatproblemisaddressedinthepaper?Wepresenthighqualityimagesynthesisresu

_Summer tree·2022-12-11 14:58

[论文解析] Null-text Inversion for Editing Real Images using Guided Diffusion Models

使用引导扩散模型编辑真实图像的空文本反转codelinks：https://null-textinversion.github.io/.Abstract在本文中，我们引入了一种精确的反演技术，从而方便了直观的基于文本的图像修改。我们提出的反演包含两个新的关键组成部分：(i)扩散模型的关键反演。我们为每个时间戳使用单个关键噪声向量，并围绕它进行优化。我们证明了直接反演本身是不够的，但确实为我们的优化

_Summer tree·2022-12-11 14:55

图像零交叉点，视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩

图像零交叉点，视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩一．视频生成，视频识别，视频摘要，视频浓缩视频生成与视频识别视频分析的两大任务，前者侧重于对下一帧的预测，而前者则侧重于视频内容的理解。

普通网友·2022-12-11 01:12

基于移动边缘计算实验室对制造型企业智慧视频分析的解决方案

移动边缘计算实验室对制造型企业智慧视频分析有哪些解决方案呢？下面我们来看下。保安部门管理痛点：厂区除了进出大门外，还有各车间的出入，办公楼宇的出入，实时辨别内部人员，来访人员和陌

AI边缘计算服务器_图为科技·2022-12-10 15:20

【计算机视觉】数据获取、数据标注、数据增强的概念简介

觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~基于深度学习的视频分析算法是依赖于数据训练的，数据是深度学习的主要原料，对于算法性能的提升是非常重要的。本章将重点介绍数据的获取、标注、增强及处理方法。

showswoller·2022-12-10 13:51

【计算机视觉】一、多任务深度学习网络的概念及在自动驾驶中的应用讲解（图文解释超详细）

觉得有帮助麻烦点赞关注收藏~~~一、自动驾驶中的深度学习网络视频分析领域的四大任务是：图像分类目标检测目标跟踪和图像分割，可以看到，基于深度学习的图像处理方法需要庞大的计算资源给予支持，在实际项目中，选择价格便宜且稳定性好的硬件设备是算法设计的重要环节

showswoller·2022-12-10 09:34

安徽大学计算机科学与技术学院klu,吴小培 - 安徽大学 - 计算机科学与技术学院...

主要研究领域：机器学习与脑-机接口；语音与智能视频分析

M·King·2022-12-09 14:08

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