微软开源计算机视觉专题库,含分类、检测、分割、关键点、跟踪、动作识别等主流方向

AI算法与图像处理

共 1407字,需浏览 3分钟

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2020-08-23 10:08

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来源:我爱计算机视觉


微软在计算机视觉研究领域一直非常活跃,尤其是国内的微软亚洲研究院诞生了诸如残差网络(ResNet)、Faster RCNN、高分辨率网络(HRNet)等影响巨大的算法。


微软从去年开源了 computervision-recipes 库,并不断增加新的功能,含大量的 state-of-the-art 算法实现,最近该库1.2版本发布,新增多目标跟踪算法FairMOT和动作识别算法 R(2+1)D 。


目前该库已经覆盖的计算机视觉方向包括图像分类、图像相似度计算、目标检测、物体及人体关键点检测、图像分割、动作识别、目标跟踪、拥挤人群计数等计算机视觉热门方向。


computervision-recipes 库使用 PyTorch  Fast.ai 开发,提供了丰富的 Jupyter notebooks 手把手样例,方便学术研究和工程开发,即使是对计算机视觉了解甚少的人也可以很快上手。


图像分类,支持单目标和多目标分类:



图像相似度计算,在图像库中找到相似性高的物体,可用于图像检索:


BMVC 2019 论文 

Classification is a Strong Baseline for Deep Metric Learning 效果


目标检测,支持Faster RCNN 和Mask RCNN算法:



物体及人体关键点检测:


Mask RCNN 检测结果


图像分割,UNet算法的分割结果:



动作识别,对视频中人物动作进行分类:


R(2+1)D算法效果


多目标跟踪:


FairMOT跟踪效果


拥挤人群计数:


Multi Column CNN 算法结果


该库样例丰富,使用简单,目前已经有超过4K星标,欢迎使用,也期待有更多实用CV算法加进来~


开源地址:

https://github.com/microsoft/computervision-recipes


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