Optical Flow Estimation using a Spatial Pyramid Network   spynet  本文将经典的 spatial-pyramid formulation 和 deep learning 的方法相结合,以一种 coarse to fine approach,进行光流的计算.This estiamates large motions in a coarse to fine approach by warping one image of a pair…

Optical flow estimation Traditional Method Variational approach TVL-1 Deep Method Supervised FlowNet FlowNetC Unsupervised…

Fine-Grained Head Pose Estimation Without Keypoints 简介 head pose estimation 经典论文,使用CNN预测三个角度值,pitch,yaw,roll,本文提出一种combined classification and regression方法,并且用了HopeNet,在BIWI.300W-LP和AFLW2000数据集上训练和测试,比使用landmark方法得到了提升,模型大小也不是特别大,能够实时. 网络结构 使用resnet作…

1. Abstract 现实世界中的人脸很多时候都存在遮挡以及大的形状变化,而目前的人脸关键点检测方法在这种情况下表现欠佳, 因为它们未能提供一种系统的方法来处理异常.因而authors提出一种新的方法--稳健级联姿态回归(RCPR),这 是基于姿态级联回归(CPR)方法的改进.此方法在数据集LFW.LFPW.HELEN以及COFW(作者引入的数据集) 上表现比state-of-the-art 方法要好.大约能够降低一半的错误率:在检测人脸遮挡部分的precision/recall 为80/40…

Improving Head Pose Estimation with a Combined Loss and Bounding Box Margin Adjustment 简介 本文提出了一种网络结构,不是利用分类和回归loss加权求和,提出对数据集进行裁剪来提高准确率的方法,在很多数据集上取得了SOTA. 网络结构 从图可以看出,使用的是resnet50作为backbone,然后接6个全连接,fc1就是回归,fc181就是看成分类问题,-90到90共181个值作为分类来看.然后梯度回传的时候…

Person Re-identification with Deep Similarity-Guided Graph Neural Network 2018-07-27 17:41:45 Paper: https://128.84.21.199/pdf/1807.09975.pdf 本文将 Graph Neural Network (GNN) 应用到 person re-ID 的任务中,用于 model 不同 prob-gallery 之间的关系,将该信息也用于 feature learning…

Optical flow estimation Traditional Method Variational approach TVL-1 [1] Deep Method Supervised FlowNet [6] FlowNetC [6] FlowNetS [6] FlowNet2.0 [3] SpyNet [5] LiteFlowNet [7] PWCNet [4] Unsupervised MotionFlowNet [2] 接下来的几篇文章将详细分析这几个模型: 参考文献: [1] A…

原论文标题:FlowNet 2.0: Evolution of Optical Flow Estimation with Deep Networks 文章是对FlowNet的进一步改进,主要贡献为如下三个方面: 训练数据集的调度对于模型的性能有较大的影响. PS:光流的数据集都比较小,一般需要几个数据集一起train,故如何使用这些数据集是至关重要的. 使用中间光流warp图片,并以此作为一个监督信号辅助训练. 用一个子网络处理小位移. 经过这些改进,FlowNet 2.0只比前作慢了一点,却降…

Video Frame Synthesis using Deep Voxel Flow 论文笔记 arXiv 摘要:本文解决了模拟新的视频帧的问题,要么是现有视频帧之间的插值,要么是紧跟着他们的探索.这个问题是非常具有挑战性的,因为,视频的外观和运动是非常复杂的.传统 optical-flow-based solutions 当 flow estimation 失败的时候,就变得非常困难:而最新的基于神经网络的方法直接预测像素值,经常产生模糊的结果. 于是,在此motivation的基础上,作者…

[原创]Liu_LongPo 转载请注明出处 [CSDN]http://blog.csdn.net/llp1992 近期在关注 crowd scene方面的东西.由于某些原因须要在crowd scene上实现 anomaly detection.所以看到了这篇论文,该论文是眼下在crowd scene中进行abnormal detection做的最好的,记录下笔记当做学习资料. 传统的 anomaly detection中,非常多突发事件监測都是基于motion information的,这样就…