一．部署 1． 先把项目Clone下来 git clone https://github.com/jfzhang95/pytorch-video-recognition.git 2． 安装环境: PyTorch 的安装可以参考这里https://pytorch.org/ pip install opencv-python tqdm scikit-learn tensorboardX 3.下载C3D预训练模型: 在项目目录下新建一个models目录,用来存放预训练模型 百度云地址:https://…

C3D Introduction 卷积神经网络(CNN)近年被广泛应用于计算机视觉中,包括分类.检测.分割等任务.这些任务一般都是针对图像进行的,使用的是二维卷积(即卷积核的维度为二维).而基于视频的问题,提特征的方法主要分为双流和C3D两个分支,目前C3D衍生出P3D,I3D等等,这里只介绍最早的C3D caffe版提取特征的步骤以及遇到的问题. C3D 用caffe实现官网github C3D Installation installation C3D User Guide 官方User G…

Haar-like矩形遍历检测窗口演示Matlab源代码 clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24 % 检测窗口宽度 num = 24 % 检测窗口分划数 show = 1; % 1为作图 time = 0.001; % 作图间隔 %% if mod(board,num)~=0 error('检测窗口宽度必须是分划数的整数倍') else delta = board/num % 滑动步进值 end %% Haar特征1:左白,右黑,(…

    博士生课程报告       视觉信息检索技术                 博 士 生:施 智 平 指导老师:史忠植 研究员       中国科学院计算技术研究所   2005年1月   目 录 第1章 基于内容的多媒体检索技术综述    3 第2章 图像特征的提取与表达    9 2.1 颜色特征的提取    9 2.2 纹理特征的提取    12 2.3 形状特征的提取    15 2.4 图像的空间关系特征    19 2.5 多维图像特征的索引    20 第3章 相似度量方法…

from:http://blog.sina.com.cn/s/blog_736aa0540101kzqb.html clc; clear; close all; % Haar-like特征矩形计算 board = 24                                              % 检测窗口宽度num = 24                                                % 检测窗口分划数 show = 1;            …

C3D GitHub项目地址:https://github.com/facebook/C3D C3D 官方用户指南:https://goo.gl/k2SnLY 1. C3D特征提取 1.1 命令参数介绍 官方GitHub项目上同时提供了C3D-v1.0和C3D-v1.1两个版本,以下方法适用于v1.0 官方提供的特征提取demo路径为~/C3D-master/C3D-v1.0/examples/c3d_feature_extraction 在这个路径下,执行c3d_sport1m_feature…

Atitti 图像处理 特征提取的科技树 attilax总结 理论 数学,信号处理,图像,计算机视觉 图像处理 滤波 图像处理 颜色转换 图像处理 压缩编码 图像处理 增强 图像处理 去模糊 图像处理 去燥 图像处理 抠图 图像处理 叠加混合 图像处理 滤镜 图像分析 质量评价 图像分析 图像检索 图像分析 金字塔分解 图像分析 边缘检测 canny 图像分析 边缘检测 sobel 图像分析 边缘检测 robert 机器视觉 特征提取 颜色特征 直方图 机器视觉 特征提取 颜色特征 色彩区块 机…

作者:桂. 时间:2017-05-04  18:31:09 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6806637.html 前言 语音识别等应用离不开音频特征的提取,最近在看音频特征提取的内容,用到一个python下的工具包——pyAudioAnalysis: An Open-Source Python Library for Audio Signal Analysis,该工具包的说明文档可以点击这里下载,对应的github链接点击这里. 一.常用工具包简…

**本文恐怕不是完全的标题党** 视频多目标跟踪需要解决的关键点是前后两帧之间的Target Association,这是最难的环节(没有之一).第T帧检测到M个目标,第T+S(S>=1)帧检测到N个目标,怎样将这M*N对目标正确地关联起来,是“跟踪算法”最难的环节.(注意这里提到的是多目标,单目标跟踪很简单) 通常的跟踪方式是根据目标中心点距离.IOU(目标区域的交并比)等这些纯物理指标进行关联,中心点距离越小.IOU越大(区域重合面积越大),则认为是同一个目标.这种方式优点就是简单.匹配速度…

目录 I. ARCNN 1. Motivation 2. Contribution 3. Artifacts Reduction Convolutional Neural Networks (ARCNN) II. DnCNN 1. Introduction 2. Denoising Convolutional Neural Networks (DnCNN) network III. Li et al. IV. DCAD 1. Introduction 2. Deep CNN-based Auto…