Human-Object detection database

最新推荐文章于 2024-12-03 19:05:48 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u013955915/article/details/80862356
本文介绍了两个用于图像中人类-物体交互识别的数据集：HICO-DET和V-COCO。HICO-DET是一个大规模的数据集，包含丰富的人类-物体交互类别。V-COCO则是在COCO数据集基础上构建的，专注于人类-物体交互的识别任务。这两个数据集为研究者提供了宝贵的资源来推动该领域的研究进展。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

HICO & HICO-DET  Benchmarks for Recognizing Human-Object Interactions in Images

http://www-personal.umich.edu/~ywchao/hico/

v-coco

https://github.com/s-gupta/v-coco

绿色生命
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Contextual Heterogeneous Graph Network for Human-Object Interaction Detection论文阅读笔记
qq_46805191的博客
04-02 421
前言 论文地址 笔记 这篇论文很像之前的GPNN，也是将HOI描述成图，利用图的结构来构建网络。但是这篇文章指出，前边的GPNN及其他类似的网络，都将human和object当作一样的节点，但是这篇文章认为，他们应该属于两个不同种类的节点，这样进行分类更好。 如图1所示，在本文的做法当中，会将一张图片中的自行车和人标记为不同的节点，例如人都是红色框标注，物体都是蓝色框标注，同一类的节点在文中称之为homogeneous nodes它们之间称为intra-class，而不同类的节点称为heterogene
论文笔记：Transferable Interactiveness Knowledge for Human-Object Interaction Detection(CVPR2019)
王小石的博客
05-11 313
核心思想：学习Interactiveness Knowledge来判断是否存在人与物体的交互。用图来表示图片中的实例和关系，实例是节点，关系是边，如果采用穷举法配对，将会产生大量的边，其中大部分没有交互关系的边都应该被舍弃。 思路：任何HOI数据集都可以转换成二分类标签，用来学习Interactiveness Knowledg。先用Interactiveness Knowledge进行Non-Interaction抑制，得到稀疏图，再进行交互关系的分类。 具体： 1.包括三部分：特征表示R、交互判断P、交互
图像理解--Detecting and Recognizing Human-Object Interactions
AI小作坊 的博客
06-05 5407
Detecting and Recognizing Human-Object Interactions https://arxiv.org/abs/1704.07333大牛们已经从图像的检测分割向图像理解的研究方向过度了！本文主要关注图像中的 人 和 物体的关系检测和识别，这种关系可以用一个三元素
Transferable Interactiveness Knowledge for Human-Object Interaction Detection
okmacong的博客
08-14 807
本文的思想方法：利用学习迁移的交互知识（人和物是否发生交互）信息，促进人和物交互检测。 关于Interactiveness Knowledge： 1.作用：指明人和物是否发生交互 2.来源：通过交互网络学习，从 HOI datasets， regardless of HOI category settings 3： ...
检测技术再进化：人物交互检测，基于多层次条件网络的方法（ICMR2020）
我爱计算机视觉
01-11 1396
关注公众号，发现CV技术之美Human Object Interaction Detection via Multi-level Conditioned Network基于多层次条件网络的...
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译
Q1u1NG的博客
12-04 1369
Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals论文翻译摘要 论文地址：Sparse R-CNN: End-to-End Object Detection with Learnable Proposals 代码地址：https://github.com/PeizeSun/SparseR-CNN 摘要 我们提出了Sparse R-CNN，一种纯稀疏的方法用于图像中的目标检测。现有的目标检测工作很大程度上依赖于密集候选目标，如在
Towards Real-Time Multi-Object Tracking(JDE)论文阅读笔记
风行
02-02 1422
（一）Title 前言：从之前的文献中，大致了解到这篇文献是在YOLOv3的基础上进行的跟踪任务，我们希望能够基于YOLOv3做一部分的跟踪工作，因此，打算对当前的论文记录一个阅读笔记。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1909.12605v1.pdf 代码地址：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT 数据集地址：https://github.com/Zhongdao/Towards-Realtime-MOT/blob/m
End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network论文翻译
Q1u1NG的博客
12-08 2087
End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network论文翻译摘要1.介绍2.相关工作2.1 全卷积目标检测器2.2 端到端的目标检测3.方法3.1 标签分配的分析3.1.1 One-to-many标签分配3.1.2 手工设计的One-to-one标签分配3.2 我们的方法3.2.1 Prediction-aware One-to-one标签分配3.2.2 3D Max Filtering3.2.3 辅助损失4. 实验4.1 实现细节4.2
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
bigcindy的博客
07-27 5661
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation——Tech report (v5) 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构——技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@...
【TPAMI 2023】【小目标检测综述】Towards Large-Scale Small Object Detection：Survey and Benchmarks
weixin_44184852的博客
12-03 4380
摘要——随着深度卷积神经网络的兴起，目标检测在过去几年中取得了显著的进展。然而，这种繁荣并不能掩盖小目标检测（SOD）的不令人满意的情况，SOD是计算机视觉中众所周知的具有挑战性的任务之一，由于小目标的内在结构导致的不良视觉外观和噪声表示。此外，用于对小目标检测方法进行基准测试的大规模数据集仍然是一个瓶颈。在本文中，我们首先对小目标检测进行了全面的回顾。然后，为了促进SOD的发展，我们构建了两个大规模小目标检测数据集（SODA），SODA-D和SODAA，分别关注驾驶和空中场景。
图像处理及深度学习开源数据集大全（四万字呕心沥血整理）
HIT_Vanni的博客
11-24 2万+
本文整理了150 余个深度学习和图像处理领域的开源数据集，包括：目标检测、人脸识别、文本识别、图像分类、缺陷检测、医学影像、图像分割、图像去雾、关键点检测、动作识别、姿态估计、自动驾驶、RGBT共13个方向。
ICCV 2019 |Deep Contextual Attention for Human-Object Interaction Detection论文阅读笔记
weixin_59340037的博客
04-19 3614
人物交互检测是视觉关系检测任务中非常重要的一类任务，对于场景的深入理解至关重要，现在很多方法将其分解为目标定位与交互识别，尽管取得了一定的进展，但是这些方法仅仅依赖于人和物体的外观而忽略掉有效的上下文信息，但是这些信息对于捕获他们之间的细微交互是非常重要的。本文提出了一个用于人物交互检测的上下文注意力框架，该方法通过学习实例的上下文感知外观特征来利用上下文信息，然后使用注意力模块自适应的选择与实例相关的上下文信息，以突出可能包含人物交互的图像区域。该方法在V-COCO上获得了4.4%的mAProle的提高.
【论文笔记】CVPR2018 Detecting and Recognizing Human-Object Interactions
elaine_bao的专栏
06-19 2548
Paper：https://arxiv.org/abs/1704.07333 作者：Georgia Gkioxari, Ross Girshick, Piotr Dollár, Kaiming He。 从题目中看出这篇文章主要是研究人与物的互动。根据统计，CVPR2018中分析图像中的人类的有100多篇，说明人们开始关注对图像中主体和关系的理解（这也是Graph Network火的原因）。 ...
目标检测（Object Detection）原理与实现(六)
计算机视觉、机器学习朝拜者
07-04 1万+
基于形变部件模型（Deformable Part Models）的目标检测        上节说了基于cascade的目标检测，cascade的级联思想可以快速抛弃没有目标的平滑窗（sliding window）,因而大大提高了检测效率，但也不是没缺点，缺点就是它仅仅是个很弱的特征，用它做分类的检测器也是弱分类器，仅仅比随机猜的要好一些，它的精度靠的是多个弱分类器来实行一票否决式推举
用Tensorflow的Object Detection训练自己的目标检测
CoderWangSon
03-28 868
用Tensorflow的Object Detection训练自己的目标检测 简介 这个仓库是为了tensorflow object detection API的教学而建立的，通过这个教程，我们能够学到利用object detection训练自己的目标检测任务。这里也有一个视频教程可供参考。 本项目是基于object detection做的一个扑克牌检测，git仓库里面包含了一些基本的代码。项目最...
目标检测（Object Detection）
热门推荐
Alex
01-23 3万+
目标检测基本概念+Yolo介绍 原文地址：https://www.yuque.com/huoxiangshouxiangwanghuo/xg3nah/giwl7l 目标检测（Object Detection） 在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（Object Detection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于目标检测。 在目标检测时，由于每张图...
MATLABSimulink光伏并网逆变器中VT1VT6开关管故障诊断系统的建模与优化 - SIMULINK
08-13
基于MATLAB/Simulink平台构建的光伏并网逆变器故障诊断系统，重点针对级联型和两电平结构中的VT1/VT6 IGBT开关管故障进行了深入探讨。文中首先展示了如何利用Simulink搭建两电平逆变器的故障注入模块，在特定时刻模拟VT1短路故障，并通过调整内部参数实现对故障的有效模拟。接着，对于更为复杂的级联结构，作者引入了电流监测和滑动窗口FFT分析的方法来检测VT6开路故障，特别关注150Hz三次谐波的变化作为关键指标。此外，还提出了基于差分频谱分析和粒子群算法的故障定位技术，能够快速准确定位故障源。最后，强调了实际应用中对驱动回路进行‘心电图’检查的重要性。 适合人群：从事电力电子、光伏发电系统研究的技术人员以及相关领域的研究生。 使用场景及目标：适用于需要深入了解光伏并网逆变器故障诊断机制的研究人员和技术开发者，旨在提高他们对该类设备故障检测能力，确保系统稳定运行。 其他说明：本文不仅提供了理论指导，还给出了具体的实现步骤和代码片段，便于读者理解和实践。同时提醒读者在实际操作过程中要注意安全规范，避免因误操作造成不必要的损失。
Docker部署实战项目
08-13
Docker部署实战项目
永磁直驱风力发电系统孤岛运行及负载接入的MATLAB Simulink仿真建模与分析
最新发布
08-13
永磁直驱风力发电机在MATLAB/Simulink环境下的孤岛运行仿真模型。该模型旨在解决无电网支持下电压和频率的自主调节问题，特别是带载情况下的功率平衡。模型由风速模拟、发电机本体和负载控制系统三部分组成。风速采用基础风速叠加随机湍流的方式进行模拟，关键参数如极对数、磁链等被精确设定，确保仿真效果逼真。负载控制方面，加入了电压环PID控制器来动态调整PWM占空比，有效应对突加载荷导致的电压波动。实验结果显示，系统能在不同工况下保持良好的稳定性，特别是在负载功率因数降低时表现更为优异。此外，文中还提到了一些优化仿真的技巧，如启用Tustin算法提高计算效率。 适合人群：从事风电系统设计、电力电子控制以及MATLAB/Simulink仿真的工程师和技术研究人员。 使用场景及目标：适用于需要理解和掌握永磁直驱风力发电系统孤岛运行特性的场合，帮助设计师评估系统性能并优化控制策略。 其他说明：文中提供的具体参数设置和仿真结果对于实际工程应用具有重要参考价值，尤其是关于负载特性对系统稳定性的影响。
human-object-diff: 解析对象差异的JavaScript工具
1. **人对象差异概念**：人对象差异（human-object-diff）指的是两个普通对象之间的差异，这种差异描述是可以被人类理解的。在软件开发中，经常需要比较不同版本的数据或对象，以确定它们之间的变化。人对象差异提供...
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