- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏我爱计算机视觉
2020 COCO Keypoint Challenge 冠军之路！
coco panoptic challenge 2020 leaderboard 作为唯一超过去年冠军的结果，Keypoint赛道里我们的成绩就很强吗？ 另外一个有意思的事情是keypoint 榜上的结果是（1st，4th，7th）的成绩，意思是第二第三名并没有按照组委会要求提交报告，不知道成绩如何。 ? ---- 突破 在这里先介绍在keypoint这个问题上的两个改进，一个是关于codebase可靠性的，另外一个则是在监督方面让网络关注约束信息。 2020 COCO Keypoint Challenge Road Map 还记得HRNet横空出世时，我刚入coco keypoint的坑，那时觉得这指标太牛逼了，而且MSRA还是非常良心的，开源指标和论文一致 因为沿用top-down的方法（先检测人，然后对每个instance进行关键点定位），人体检测的效果对最后keypoint指标影响几乎是线性的，大概每提一个点的detection AP， keypoint
1.1K00发布于 2020-09-07 - 来自专栏AI科技评论
干货 | COCO2018 Keypoint冠军算法解读
下面先上一个我们模型的视频结果：
COCO2018 Keypoint算法结果展示 Background 人体关键点检测（Human Keypoint Detection）又称为人体姿态识别 人体关键点检测任务对于现实生活有着很大的潜在用途，目前公开的比赛中最权威的是 MS COCO Keypoint track 的比赛，也是该领域最有挑战的比赛，参赛队不乏 Facebook，Google 旷视科技 Detection 组在 2017，2018 年两次夺得该比赛的冠军，2017 年旷视 COCO Keypoint 比赛冠军工作 CPN 在业界具有深远影响，并获得广泛使用。 这里，我们将介绍旷视 2018 年 COCO Keypoint 比赛夺冠的工作。 、人体动作识别，并在上述方向有着长期深入的研究；2017、2018 年作为负责人带队参加 COCO 人体姿态识别竞赛（Human Keypoint Detection），连续两次夺魁。1.1K20发布于 2019-10-31 - 来自专栏CreateAMind
OpenPose: Keypoint Detection And Multi-Threading C++ Library
Introduction OpenPose is a library for real-time multi-person keypoint detection and multi-threading Library main functionality: Multi-person 15 or 18-keypoint body pose estimation and rendering. Multi-person 2x21-keypoint hand estimation and rendering (coming soon in around 1-2 months!). Multi-person 70-keypoint face estimation and rendering (coming soon in around 2-3 months!). Tomas Simon and Hanbyul Joo and Iain Matthews and Yaser Sheikh}, booktitle = {CVPR}, title = {Hand Keypoint
3.2K40发布于 2018-07-24 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
Anchor-free目标检测综述 -- Keypoint-based篇
anchor-free目标检测算法分为两种，一种是DenseBox为代表的Dense Prediction类型，密集地预测的框的相对位置，另一种则是以CornerNet为代表的Keypoint-bsaed 本文主要列举几种Keypoint-based Detection类型的网络，主要涉及以下网络： CornerNet ExtremeNet CenterNet CenterNet(Object as Point CenterNet [cf4ef5b0594cbd00a56b5cb52ba06477.png] CornerNet将目前常用的anchor-based目标检测转换为keypoint-based目标检测 CornerNet-Lite CornerNet作为Keypoint-based目标检测算法中的经典方法，虽然有着不错的准确率，但其推理很慢，大约需要1.1s/张。
1.5K40编辑于 2022-02-23 - 来自专栏AI算法与图像处理
揭秘 | 旷视研究院COCO 2018 Keypoint夺冠背后的技术
第一期是我们 2018 年COCO Keypoint 冠军算法的首次解读。下面先上一个我们模型的视频结果。 视频内容 背 景 人体关键点检测（Human Keypoint Detection）又称为人体姿态识别，旨在准确定位图像之中人体关节点的位置，是人体动作识别、人体行为分析、人机交互的前置任务。 旷视研究院 Detection 组在 2017，2018 年两次夺得该比赛的冠军，2017 年旷视 COCO Keypoint 比赛冠军工作 CPN 在业界具有深远影响，并获得广泛使用。 这里，我们将介绍旷视 2018 年 COCO Keypoint 比赛夺冠的工作。 、人体动作识别，并在上述方向有着长期深入的研究；2017、2018 年作为负责人带队参加 COCO 人体姿态识别竞赛（Human Keypoint Detection），连续两次夺魁。
1K20发布于 2019-07-02 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
11种Anchor-free目标检测综述 -- Keypoint-based篇
anchor-free目标检测算法分为两种，一种是DenseBox为代表的Dense Prediction类型，密集地预测的框的相对位置，另一种则是以CornerNet为代表的Keypoint-bsaed 本文主要列举几种Keypoint-based Detection类型的网络，主要涉及以下网络： CornerNet ExtremeNet CenterNet CenterNet(Object as CornerNet将目前常用的anchor-based目标检测转换为keypoint-based目标检测，使用角点对表示每个目标，CornerNet主要关注目标的边界信息，缺乏对目标内部信息的获取，很容易造成误检 CornerNet-Lite论文地址：https://arxiv.org/abs/1904.08900论文代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNet-LiteCornerNet作为Keypoint-based
1.7K30编辑于 2022-09-02 - 来自专栏晓飞的算法工程笔记
CornerNet：经典keypoint-based方法，通过定位角点进行目标检测 | ECCV2018
论文: CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
97320发布于 2021-01-14 - 来自专栏Pulsar-V
SIFT特征检测（一）
descriptor. len = 6 * keypoint(3); % Rotate the keypoints by 'ori' = keypoint(4) s = sin(keypoint(4 )); c = cos(keypoint(4)); % Apply transform r1 = keypoint(1) - len * (c * y1 + s * x1); c1 = keypoint (2) + len * (- s * y1 + c * x1); r2 = keypoint(1) - len * (c * y2 + s * x2); c2 = keypoint(2) + len * keys1, Image im2, Keypoint keys2); Keypoint CheckForMatch(Keypoint key, Keypoint klist); int DistSquared Otherwise, return NULL. */ Keypoint CheckForMatch(Keypoint key, Keypoint klist) { int dsq, distsq1
2K50发布于 2018-04-18 - 来自专栏点云PCL
PCL点云特征描述与提取（4）
; //narf_keypoint_detector为点云对象 narf_keypoint_detector.setRangeImageBorderExtractor ().support_size = support_size; //获得特征提取的大小 pcl::PointCloud<int> keypoint_indices; narf_keypoint_detector.compute (keypoint_indices); std::cout << "Found "<<keypoint_indices.points.size ()<<" key points. ; keypoint_indices2.resize (keypoint_indices.points.size ()); for (unsigned int i=0; i<keypoint_indices.size (); ++i) // This step is necessary to get the right vector type keypoint_indices2[i]=keypoint_indices.points
1.1K30发布于 2019-07-31 - 来自专栏点云PCL
PCL关键点（1）
PCL中keypoints模块及类的介绍 （1）class pcl::Keypoint<PointInT,PointOutT> 类keypoint是所有关键点检测相关类的基类，定义基本接口，具体实现由子类来完成 ; // narf_keypoint_detector.setRangeImage (&range_image); narf_keypoint_detector.getParameters () (keypoint_indices); std::cout << "Found "<<keypoint_indices.points.size ()<<" key points. ; keypoint_indices2.resize (keypoint_indices.points.size ()); for (unsigned int i=0; i<keypoint_indices.size (); ++i) // This step is necessary to get the right vector type keypoint_indices2[i]=keypoint_indices.points
1.3K20发布于 2019-07-31 - 来自专栏月色的自留地
图像识别基本算法之SURF
SurfFeatureDetector surfDetector(4000); //hessianThreshold,海塞矩阵阈值，并不是限定特征点的个数 vector<KeyPoint > keyPoint1,keyPoint2; surfDetector.detect(image1,keyPoint1); surfDetector.detect(image2 ,keyPoint2); //绘制特征点 drawKeypoints(image1,keyPoint1,image1,Scalar::all(-1),DrawMatchesFlags ,imageDesc1); SurfDescriptor.compute(image2,keyPoint2,imageDesc2); //特征点匹配并显示匹配结果 ,image02,keyPoint2,goodMatchePoints,imageOutput,Scalar::all(-1), Scalar::all(-1),vector<char
3K80发布于 2018-06-15 - 来自专栏AIUAI
Caffe2 - (三十) Detectron 之 modeling - 模型_heads
网络设计： ... -> RoI ----\ -> RoIFeatureXform -> keypoint head -> keypoint output -> loss ... -> Feature / Map keypoint head 产生 RoI 的特征表示，用于预测 keypoint. keypoint 输出模块将特征表示转化为 keypoint (model, blob_in, dim): """ 添加 Mask R-CNN keypoint 输出: keypoint heatmaps. """ # NxKxHxW (假设极端情况时，只有一个可见keypoint 和 N 个可见 keypoints： N 个 keypoints时，每个对于梯度计算的作用是 1/N； 而 1 个 keypoint (意味着，一个可见 keypoint 与 N 个 keypoints 中的每个 keypoint 的作用效果相同.) """ model.StopGradient('keypoint_loss_normalizer
2K70发布于 2018-05-17 - 来自专栏全栈程序员必看
SIFT matlab源代码解析[通俗易懂]
for i = 1: size(locs,1) % Draw an arrow, each line transformed according to keypoint parameters. parameters. % % Parameters: % Arrays: % imsize = [rows columns] of image % keypoint = [subpixel_row descriptor. % 长度放大6倍 len = 6* keypoint(3); % Rotate the keypoints by 'ori' = keypoint(4) s = sin(keypoint (4)); c = cos(keypoint(4)); % Apply transform %画一条线需要起点和终点，两个点所以搞出四个坐标 r1 = keypoint(1) - len * (c * y1 + s * x1); c1 = keypoint(2) + len * (- s * y1 + c * x1); r2 = keypoint(1) - len * (c * y2 + s *
64620编辑于 2022-07-04 - 来自专栏深度学习与计算机视觉
MPII姿态估计性能评价标准-PCK
code from mmpose def keypoint_pck_accuracy(pred, gt, mask, thr, normalize): """Calculate the pose gt (np.ndarray[N, K, 2]): Groundtruth keypoint location. Returns: tuple: A tuple containing keypoint accuracy. - acc (np.ndarray[K]): Accuracy of each keypoint. targets (np.ndarray[N, K, D]): Groundtruth keypoint location.
2.3K30发布于 2021-07-19 - 来自专栏NLP/KG
【5】OpenCV2.4.9实现图像拼接与融合方法【SURF、SIFT、ORB、FAST、Harris角点 、stitch 】
//提取特征点 SurfFeatureDetector Detector(2000); vector<KeyPoint> keyPoint1, keyPoint2; Detector.detect (image1, keyPoint1); Detector.detect(image2, keyPoint2); //特征点描述，为下边的特征点匹配做准备 SurfDescriptorExtractor (image2, keyPoint2, imageDesc2); FlannBasedMatcher matcher; vector<vector<DMatch> > matchePoints; > keyPoint1, keyPoint2; Detector.detect(image1, keyPoint1); Detector.detect(image2, keyPoint2); / > keyPoint1, keyPoint2; surfDetector.detect(image1, keyPoint1); surfDetector.detect(image2, keyPoint2
4.6K30编辑于 2022-12-21 - 来自专栏AIUAI
Github 项目 - OpenPose 参数说明
--write_keypoint path/: 在指定路径输出包含人体姿态数据的 JSON, XML 或 YML 文件. (hand_scale_number, 1, “Analogous to scale_number but applied to the hand keypoint detector. , “”, “(Deprecated, use write_json) Directory to write the people pose keypoint data. Set format with write_keypoint_format.”); **[已废弃] ** DEFINE_string(write_keypoint_format, “yml”, “(Deprecated , use write_json) File extension and format for write_keypoint: json, xml, yaml & yml.
4.6K11发布于 2019-02-27 - 来自专栏深度学习和计算机视觉
高翔Slambook第七讲代码解读（三角测量）
我们先来看一下子函数声明： void find_feature_matches ( const Mat& img_1, const Mat& img_2, std::vector<KeyPoint _2d2d ( const std::vector<KeyPoint>& keypoints_1, const std::vector<KeyPoint>& keypoints_2, const std::vector< DMatch >& matches, Mat& R, Mat& t ); void triangulation ( const vector<KeyPoint >& keypoint_1, const vector<KeyPoint>& keypoint_2, const std::vector< DMatch >& matches, void triangulation ( const vector< KeyPoint >& keypoint_1, const vector< KeyPoint >& keypoint
2.7K70发布于 2019-10-24 - 来自专栏计算机视觉战队
CVPR 19系列 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
keypoint的检测。 keypoint，这4个点在3D bbox regression起到一定的作用，我们在下一部分再介绍。 在keypoint检测任务中，利用Roi Align得到的14*14特征图，经过卷积和反卷积最后得到6 * 28 * 28的特征图，注意到只有keypoint的u坐标会提供2D Box以外的信息，因此， 上的keypoint的概率。 这里也体现了keypoint的用处： ? 上述公式即为约束方程，因此可以通过高斯牛顿的方法直接求解。
76720发布于 2019-11-29 - 来自专栏计算机视觉战队
CVPR 19系列3 | Stereo R-CNN 3D 目标检测
keypoint的检测。 keypoint，这4个点在3D bbox regression起到一定的作用，我们在下一部分再介绍。 在keypoint检测任务中，利用Roi Align得到的14*14特征图，经过卷积和反卷积最后得到6 * 28 * 28的特征图，注意到只有keypoint的u坐标会提供2D Box以外的信息，因此， 上的keypoint的概率。 这里也体现了keypoint的用处： ? 上述公式即为约束方程，因此可以通过高斯牛顿的方法直接求解。
1.3K20发布于 2019-07-19 - 来自专栏机器学习、深度学习
ubuntu16.0.4 opencv4.0.0 GPU 版本的 SURF
opencv4.0.0 自带的 samples GPU surf_keypoint_matcher.cpp surf_keypoint_matcher.cpp #include <iostream features detector, descriptor extractor and BruteForceMatcher_CUDA" << endl; cout << "\nUsage:\n\tsurf_keypoint_matcher matcher->match(descriptors1GPU, descriptors2GPU, matches); // downloading results vector<KeyPoint zhangjun/SoftWare/opencv-4.0.0/build") find_package( OpenCV REQUIRED ) add_executable( SURF_test surf_keypoint_matcher.cpp
1.5K30发布于 2019-05-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号