计算机视觉
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Jie Ou
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【文章阅读】The Devil is in the Decoder【计算机视觉中的上采样方式-6种】
一、这是google的一篇探索的文章，探讨decoder结构的一篇文章二、主要贡献点 1、 探讨了不同的几种decoder的优劣，提出自己的上采样方案 2、 提出针对上采样的residual connection 3、 横向多任务对比各种不同方案三、不同结构decoder的对比TransposedConvolution：这个也是我们常说的“反卷...原创 2019-11-18 14:22:47 · 664 阅读 · 0 评论 -
【姿态估计文章阅读】PifPaf: Composite Fields for Human Pose Estimation
一、CVPR2019，内容上还是比较厉害的，代码：https://github.com/vita-epfl/openpifpaf二、主要思想 1、提出了Part Intensity Field (PIF)来提升heatmap在高分辨率下的精度 2、利用Part Association Field (PAF)来连接joints 3、本文方法主要...原创 2019-11-05 17:14:30 · 4202 阅读 · 0 评论 -
【姿态估计文章阅读】Single-Stage Multi-Person Pose Machines【依图科技】
一、今年ICCV2019刚出炉的文章，颜水成教授团队的，非官方代码：https://github.com/murdockhou/Single-Stage-Multi-person-Pose-Machines二、这篇文章核心思想 1、点评了下目前多人姿态估计中的现状：大多数人都在多two-stage，很多模型都是但人姿态估计结合上人体检测，这也是这两年的主要内容，效果虽然好，但是缺...原创 2019-11-04 15:07:13 · 3428 阅读 · 3 评论 -
【姿态估计文章阅读】Joint Training of a Convolutional Network and a Graphical Model for Human Pose Estimation
一、这是毫无疑问的大佬们的文章，2014年出就发布了第一版本，代码：https://github.com/max-andr/joint-cnn-mrf二、文章的核心思想 1、利用CNN做姿态估计，采用heatmap的方式来回归出关键点 2、利用人体关键点之间的结构关系，结合马尔科夫随机场的思想来优化预测结果，主要针对于网络预测的false postive。三...原创 2019-11-03 19:53:39 · 4552 阅读 · 3 评论 -
【姿态估计文章阅读】Human Pose Estimation with Iterative Error Feedback【这篇文章看的虽然有点迷糊，但是最后有一点很重要，自适应scale】
一、这是伯克利的大哥哥们在2016年发的一篇文章，也算是CNN的姿态估计，上升比较快的那几年。二、其实核心思想很像GBDT，一步步的去拟合残差。但是，不一样肯定是不一样的！放一张好看的图，GBDT的。 主要贡献： 1、提出一种自我修正的模型 2、传统模型映射是建立在“从in...原创 2019-11-01 18:08:40 · 1208 阅读 · 1 评论 -
【姿态估计文章阅读】Efficient Object Localization Using Convolutional Networks【大佬文，每一个实验都值得一看】
一、这是大佬们的一篇文章，算是比较早的利用CNN预测heatmap来做姿态估计的文章，上传时间2015年。二、这篇文章的核心思想： 1、pooling层能为网络增强一些“局部不变性”、“旋转不变性”之类的能力，也能降低参数等种种优点的同时对于回归heatmap的任务却会带来location的精度损失。因此提出了一种新的结构，用于弥补pooling的负效应，“position r...原创 2019-11-01 16:06:22 · 2312 阅读 · 3 评论 -
【姿态估计论文阅读】Multi-Scale Structure-Aware Network for Human Pose Estimation
前言：这是ECCV2018的文章，也是MPII目前的top 结果。这篇文章，用了很多“中继监督",本文的主要思想是结合“多尺度信息”，把这个体现到loss中，并且对多尺度信息进行结合，利用这一点来提升feature 效果。同时也引入了人体的结构信息，不像以前都是单个keypoint的heatmap 单独预测，本文还预测一种关联heatmap。还提出了一种keypoint的m...原创 2019-01-22 16:48:53 · 1577 阅读 · 1 评论 -
【目标检测】【数据增广】Data Augmentation For Object Detection
这是一个大佬在github 开源的项目，专门针对“目标检测”的“数据增广”！代码地址：https://github.com/Paperspace/DataAugmentationForObjectDetection博客地址：https://blog.paperspace.com/data-augmentation-for-bounding-boxes/如果我这样侵权了，请联系我删除！！...翻译 2019-01-23 16:17:44 · 7240 阅读 · 10 评论 -
CrowdPose: Efficient Crowded Scenes Pose Estimation and A New Benchmark 论文阅读
一、这是Alphapose的最新工作 特点，针对的是 “ crowd”场景下的多人姿态估计。 相对于以往的一些多人姿态估计工作而言，基本上都是不合适应用在“Crowd”场景之下的，比如Mask-RCNN训练的时候，会直接去除数据中的“Crowd”数据（MSCOCO）有这个标签，MPII没有这个标签。 ...原创 2019-03-06 15:57:50 · 1935 阅读 · 0 评论 -
【论文阅读-目标检测】Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection
这篇文章从视觉效果上来说，很大程度的提升了“小目标的”检测效果。一、主要内容这篇文章主要是针对FPN这种结构去做优化的，主要的优化点在于“如何去选择哪一层来回归目标”。以往的方法基本上都是基于“Heuristic feature selection” 以及 “overlap-based anchor sampling”“Heuristic feature s...原创 2019-04-11 15:23:24 · 2634 阅读 · 1 评论 -
【论文阅读】Does Learning Specific Features for Related Parts Help Human Pose Estimation?
一、CVPR2019二、主要思想 目前几乎所有的pose 网络,针对“单人姿态估计网络”，几乎都是共享全部feature 的。这个的意思从代码上来理解就是，在最后一层 1*1的那个卷积层 一次性输出所有需要预测的 joint，他们的输入都是相同的。 这篇文章的作者，这里这样做是不合理的，并不是所有的关键点都是需要共享 high-level representa...原创 2019-06-17 16:33:52 · 1882 阅读 · 8 评论 -
【论问阅读】VERY DEEP CONVOLUTIONAL NETWORKS FOR LARGE-SCALE IMAGE RECOGNITION
一、 这篇文章，论文写的读起来很舒服，实验做的非常细，以前一直没看，看了之后发现，现在用的很多方法，都是人家玩剩下的。二、主要内容 探索更深的网络、探索小卷积核3x3、探索比对训练与测试三、VGG主要架构 基本上我们只知道VGG有两个模型，16层和19层...原创 2019-06-18 14:56:18 · 406 阅读 · 0 评论 -
【图像分割综述】 Image Segmentation Review 【代码总汇】code
前言：在目前的应用中，图像分割可以分为以下几大类 1、自动驾驶领域-车道线分割，车道分割，instance分割等 2、普通图像 - 基于类别的图像分割/基于instance的图像分割 3、医学图像 - 2/3D 图像分割，通常是非instance的 图像分割、姿态估计、目标检测 在 卷积神经网络...原创 2019-01-17 11:21:52 · 2453 阅读 · 0 评论 -
【医疗图像分割】Deep neural networks for the detection and segmentation of the retinal fluid in OCT images.
题目：Deep neural networks for the detection and segmentation of the retinal fluid in OCT images. 背景介绍：这依然是一篇MICAI 2017的文章，来自于MICAI2017的workshop挑战赛，Retouch Challenge 2017.关于比赛内容以及比赛结果等信息可以点积这个...原创 2019-01-21 10:36:56 · 1014 阅读 · 0 评论 -
【计算机视觉】-图像二值化 - 图像分割 -图像卷积
图像卷积：利用2D卷积核去扫图像，主要是为了实现Blur，高斯滤波本质也是通过卷积来实现的，只不过他的卷积核内参数是符合高斯分布的。图像二值化：图像二值化之后为黑白图像，相当于mask掩模，用于挖出图像中的非规则感兴趣ROI区域。图像分割：本文主要说的是传统方法的分割，主要是基于灰度图像的直方图统计，选取阈值，进行分割。实现：我们会用到的工具有 python ，matplotlib，o...原创 2018-12-05 21:30:22 · 5352 阅读 · 0 评论 -
【人体姿态追踪】Pose Flow: Efficient Online Pose Tracking 【解读】
工作组：上交卢老师团队发表处：BMVC开源代码：https://github.com/YuliangXiu/PoseFlow参考博客：https://blog.youkuaiyun.com/m0_37644085/article/details/83038566，https://blog.youkuaiyun.com/zhangjunhit/article/details/79524796特别说明：如...原创 2018-12-13 16:02:36 · 7877 阅读 · 6 评论 -
【深度学习总结】【深度学习-2018-年度总结】【计算机视觉】【预训练模型库】【神经网络技巧】【高性能计算】【人工智能】
时间：2018/12/20深度学习热潮：4年深度学习框架： 图片来源：http://m.elecfans.com/article/798648.html Pytorch可以说是用户数量提升最快的一个框架，上图来自于某位大佬的博客，时间节点2018年9月。现在pytorc...原创 2018-12-21 11:18:09 · 379 阅读 · 0 评论 -
【深度学习总结】【深度学习-2018-年度总结】【计算机视觉】【预训练模型库】【神经网络技巧】【高性能计算】【人工智能】
【2018-新概念-深度学习-年度总结】：一、RFB模块文章地址：https://arxiv.org/abs/1711.07767 CVPR2017，虽然是2017年的，但是我还是要说代码地址：https://github.com/ruinmessi/RFBNet推荐代码地址：https://github.com/lzx1413/PytorchSSD核心思想：1、模仿人...原创 2018-12-21 11:17:29 · 721 阅读 · 0 评论 -
【single stage 多人姿态估计】Associative Embedding: End-to-End Learning for Joint Detection and Grouping
出处：NIPS2017核心内容：Single Stage 多人姿态估计文章摘要：这篇文章，提出了一个与之前所有方法都不一样的新的姿态估计方法，也可以用于instance 分割，目标检测等。这个方法是自下而上的，在此之前比较有名的自下而上的姿态估计领域的文章，是“OpenPose”-CMU。核心思想：先检测全图所有的关键点，如果是COCO数据集那么Heatmaps就有17+1个，如果...原创 2018-12-20 15:18:12 · 1773 阅读 · 0 评论 -
【SSD修改输入尺寸】how to change SSD input size？SSD640/BRFSSD_640
再也不局限于SSD300 和SSD512这两个版本了！！！BRFSSD_vgg实现修改input size！！！1、首先准备好一份SSD代码推荐使用：https://github.com/lzx1413/PytorchSSD框架：pytorch0.4.0运行遇到报错：关于Sample.py 下面什么说东西不能放在gpu之类的。进行如下修改anaconda3/envs/pyt...原创 2018-12-23 21:35:07 · 5704 阅读 · 21 评论 -
【Focal Loss】简单理解 及 Pytorch 代码 Focal Loss for Dense Object Detection
一、首先回顾下“交叉熵loss Cross Entropy Loss” CE(Pi)=-log(Pi)二、一般地说，我们数据集会存在类别不平衡问题，很多人会在loss上对应不同类别设置不同系数 loss就变成了上面的样子三、Focal loss其实就是通过数学公式上的改变，扩大了不平衡因素在loss上的影响...原创 2019-01-10 17:19:25 · 7075 阅读 · 6 评论 -
修改中。。。。【AIChallenger 2018 】【眼底水肿病变区域分割】冠军解决方案
内容完善中。。。赛道：眼底水肿病变区域分割队名：965728310比赛地址：https://challenger.ai/competition/fl2018，答辩视频地址可关注官网最新动态特别说明：未经作者同意以下内容请勿转载，或挪作他用！如果一下图片内容存在侵权，请及时联系作者删除！代码：后期更新题目内容：对OCT图像中，水肿类型进行多分类，且对病变区域进行分割 ...原创 2018-12-25 20:57:32 · 2560 阅读 · 20 评论 -
【医疗图像分割】【MICAI RETOUCH CHALLENGE 2017】 Simultaneous Detection and Quantification of Retinal Fluid wi
前言：今天我们要解读的这篇文章，是深度卷积神经网络在医学图像上的应用，关于计算机CV应用于Medical这个领域已经有长达几十年的历史了。MICAI也算是这方面的顶会了，retouch challenger也是2017年MICAI的workshop，https://retouch.grand-challenge.org/ 。当然这个数据集目前也是下载不到了，如果有小伙伴能够弄到...原创 2019-01-20 15:00:24 · 2257 阅读 · 21 评论 -
【医疗图像分割】【MICAI RETOUH 2017】Simultaneous Classification and Segmentation of Cysts inRetinal OCT
题目：Simultaneous Classification and Segmentation of Cysts in Retinal OCT前言：这篇文章，给出了一种新的U型CNN，可以同时给出分割以及检测结果，而且工作的意义在于，可以量化的给出患者OCT影像结果。关于数据集以及这个挑战赛的介绍可以看这篇博客https://blog.youkuaiyun.com/github_36923418/ar...原创 2019-01-20 17:00:19 · 914 阅读 · 0 评论 -
【深度学习-计算机视觉】【视觉算法岗位，公司有哪些？】浅谈当下“互联网寒冬”，为何都说算法岗越来越难找？
为什么要谈这个：再过几个月就是“春招”，虽然三月份还没到，但是已经火药味十足，各大企业已经开始招收实习生，并且给出了不少转正名额！当下在硕士生圈流传着一句话“大厂实习经历抵得上一篇论文！”，让不少因“种种原因”不能去实习的小伙伴，面红耳赤，两字“上火！！！”。但是不无道理，人家去实习了，相当于去“展示自己的才艺”，展示的好自然可以留下来，不好也算是个经历！开门见山-说一说目前国内有哪些可以去的...原创 2019-01-10 00:27:04 · 4567 阅读 · 2 评论 -
【计算机视觉】- 如何计算灰度图像 【python 灰度图像】
图像类型：通常我们的数字图像是彩色的3通道RGB图像，R代表红色，G代表绿色，B代表蓝色。存储方式：通常是uint8 无符号整数，0~255，当然也有24bits 可以表示更多的颜色，虽然这样做可以提高图像对于现实世界的一个还原度，但是会增加更多的开销，因此我们通常还是用8bits灰度图像：灰度图像在图像处理种有着非常重要的地位，一些常用的操作都会涉及到灰度图像的转换，边缘检测、二值化等这...原创 2018-12-05 15:39:12 · 7332 阅读 · 0 评论