卡通人物可外链的相册
可外链的相册 时间:2021-01-10 阅读:()
iCartoonFace爱奇艺路香菊iCartoonFace根据前瞻产业研究院《中国动漫产业发展前景预测投资战略规划分析报告》显示,2019年仅我国动漫产业便已达到1941亿的总产值规模,同比增长13.
38%.
背景竞手未见到有产品落地和论文发表.
鲜有公开的大规模数据集、鲜有公开论文对卡通人物识别进行研究.
我们是首次对卡通人物识别进行研究,领跑整个视频行业.
方法目前可支持识别10万卡通人物身份和7类卡通人物表情识别.
举办iCartoonFace挑战赛、上线奇观-卡通人物识别、卡通智能剪辑、逗芽-动漫人物表情等应用.
应用艾媒数据中心显示,中国的二次元用户规模在不断增加,2015年时为1.
58亿人,到2018年时增长至2.
81亿人,预计2019年将达到3.
34亿人iCartoonFace虚拟人物如何定义游戏人物与真人如何区分卡通动物与真实动物卡通模型的性能如何评测任何有主动意识的形象!
iCartoonFace–同一形象多个身份模仿变身iCartoonFace–同一身份多个变身不同情绪不同变身不同角度不同阶段iCartoonFace首个大规模、高质量、手工标注的公开卡通人物识别数据集iCartoonFace[1,2]数据集分为检测和识别两个部分,人物风格有类人、动物、黑白、彩色、3D等多种风格[1]数据集网址:https://iqiyi.
cn/icartoonface[2]论文网址:https://arxiv.
org/pdf/1907.
13394.
pdfiCartoonFace卡通人物检测数据集检测数据集总共:60,000张图片,109,801个人脸该数据集是人工标注的,经过多次质量检查,确保误差率小于5%.
在训练集中,超过60%的人脸的分辨率大于50x50卡通真人联合训练:第一个训练出来的卡通人脸模型的准确率达到91.
0%.
在包含了人类的WiderFace数据集之后,最终性能达到92.
4%iCartoonFace卡通人物识别数据集识别数据集来自1302个卡通相册的5013个卡通人物的389678张图像组成.
据我们所知,这是目前最大的人工标注卡通人物身份识别的图像数据集半自动数据收集标注流程如左图.
包含人脸检测、特征提取、聚类去重、标注人员确认等.
特征提取器在标注过程中会随着标注数据得增多而不断增强iCartoonFace卡通人物识别数据集挑战性1:相似、视点、遮挡、光照等统计特性如下:具有长尾、高质量、属性丰富等信息挑战性2:人物有多种变形iCartoonFace评测指标1.
卡通人物检测mAP2.
卡通人物识别Rank1给定一张Probe集中的照片和至少包含一张相同卡通人物身份图片的Gallery集,算法需要根据与给定图片中卡通人物身份相似度对Gallery集中所有图片进行排序.
具体来说,Probe集中包含N个卡通人物、每个卡通人物有M张照片.
对于每个卡通人物的M张照片,每次选取一张图片作为probe照片,然后把剩余的M-1张,再单独每一张和distractors一起组成Gallery集,然后进行比对,然后计算rank1精度.
经过N*M*(M-1)次比对后,得到的平均rank1精度作为本次任务的评价指标平均精度(mAP)定义为所有K类AP的平均值,在本任务中K=114253ProbeGallery不同图形的形状表示不同身份iCartoonFace–ACMMM20MM20论文PPT版本:https://fft.
cloud.
iqiyi.
com/s/bRXpi30direct=1&access=omO0k8MM20论文Video版本:https://fft.
cloud.
iqiyi.
com/s/bRXovD9direct=1&access=tR32gdiCartoonFace爱奇艺联合IJCAIPRICAI2020共同举办的国内首个大规模卡通人物识别竞赛iCartoonFace挑战赛[1]本次大赛吸引了北京大学、复旦大学、浙江大学、上海交通大学、中国科学院大学等顶尖高校,以及阿里巴巴、腾讯、百度、京东、商汤科技等知名企业在内的共481支团队参加.
检测赛道第一名:来自腾讯优图&东南大学团队.
使用ACFD(AsymmetricCartoonFaceDetector)[2],通过基于anchor的数据增强、非对称卷积、anchor动态匹配及marginloss损失约束等策略识别赛道第一名:来自达摩院&浙江大学&中山大学团队.
采用MDMSL(Multi-DomainMulti-StageLearning)方法进行卡通真人域转换,和使用IBN增强模型、模型降维等策略后相比基础模型提升6%,最后使用多模型融合策略通过此次大赛,爱奇艺携手顶尖团队在卡通检测与识别领域取得再突破,引领智能检测与识别技术不断向前演进[1]挑战赛网址:https://iqiyi.
cn/icartoonface[2]Zhang,Bin,etal.
"ACFD:AsymmetricCartoonFaceDetector.
"arXivpreprintarXiv:2007.
00899(2020)iCartoonFace奇观-卡通人物识别爱奇艺APP侧脸人物相似光线遮挡iCartoonFace爱奇艺逗芽表情包iCartoonFace–抱歉,这只是一个球iCartoonFace–真人卡通互相转换铠甲面具角色过分化妆、演员
38%.
背景竞手未见到有产品落地和论文发表.
鲜有公开的大规模数据集、鲜有公开论文对卡通人物识别进行研究.
我们是首次对卡通人物识别进行研究,领跑整个视频行业.
方法目前可支持识别10万卡通人物身份和7类卡通人物表情识别.
举办iCartoonFace挑战赛、上线奇观-卡通人物识别、卡通智能剪辑、逗芽-动漫人物表情等应用.
应用艾媒数据中心显示,中国的二次元用户规模在不断增加,2015年时为1.
58亿人,到2018年时增长至2.
81亿人,预计2019年将达到3.
34亿人iCartoonFace虚拟人物如何定义游戏人物与真人如何区分卡通动物与真实动物卡通模型的性能如何评测任何有主动意识的形象!
iCartoonFace–同一形象多个身份模仿变身iCartoonFace–同一身份多个变身不同情绪不同变身不同角度不同阶段iCartoonFace首个大规模、高质量、手工标注的公开卡通人物识别数据集iCartoonFace[1,2]数据集分为检测和识别两个部分,人物风格有类人、动物、黑白、彩色、3D等多种风格[1]数据集网址:https://iqiyi.
cn/icartoonface[2]论文网址:https://arxiv.
org/pdf/1907.
13394.
pdfiCartoonFace卡通人物检测数据集检测数据集总共:60,000张图片,109,801个人脸该数据集是人工标注的,经过多次质量检查,确保误差率小于5%.
在训练集中,超过60%的人脸的分辨率大于50x50卡通真人联合训练:第一个训练出来的卡通人脸模型的准确率达到91.
0%.
在包含了人类的WiderFace数据集之后,最终性能达到92.
4%iCartoonFace卡通人物识别数据集识别数据集来自1302个卡通相册的5013个卡通人物的389678张图像组成.
据我们所知,这是目前最大的人工标注卡通人物身份识别的图像数据集半自动数据收集标注流程如左图.
包含人脸检测、特征提取、聚类去重、标注人员确认等.
特征提取器在标注过程中会随着标注数据得增多而不断增强iCartoonFace卡通人物识别数据集挑战性1:相似、视点、遮挡、光照等统计特性如下:具有长尾、高质量、属性丰富等信息挑战性2:人物有多种变形iCartoonFace评测指标1.
卡通人物检测mAP2.
卡通人物识别Rank1给定一张Probe集中的照片和至少包含一张相同卡通人物身份图片的Gallery集,算法需要根据与给定图片中卡通人物身份相似度对Gallery集中所有图片进行排序.
具体来说,Probe集中包含N个卡通人物、每个卡通人物有M张照片.
对于每个卡通人物的M张照片,每次选取一张图片作为probe照片,然后把剩余的M-1张,再单独每一张和distractors一起组成Gallery集,然后进行比对,然后计算rank1精度.
经过N*M*(M-1)次比对后,得到的平均rank1精度作为本次任务的评价指标平均精度(mAP)定义为所有K类AP的平均值,在本任务中K=114253ProbeGallery不同图形的形状表示不同身份iCartoonFace–ACMMM20MM20论文PPT版本:https://fft.
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com/s/bRXpi30direct=1&access=omO0k8MM20论文Video版本:https://fft.
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com/s/bRXovD9direct=1&access=tR32gdiCartoonFace爱奇艺联合IJCAIPRICAI2020共同举办的国内首个大规模卡通人物识别竞赛iCartoonFace挑战赛[1]本次大赛吸引了北京大学、复旦大学、浙江大学、上海交通大学、中国科学院大学等顶尖高校,以及阿里巴巴、腾讯、百度、京东、商汤科技等知名企业在内的共481支团队参加.
检测赛道第一名:来自腾讯优图&东南大学团队.
使用ACFD(AsymmetricCartoonFaceDetector)[2],通过基于anchor的数据增强、非对称卷积、anchor动态匹配及marginloss损失约束等策略识别赛道第一名:来自达摩院&浙江大学&中山大学团队.
采用MDMSL(Multi-DomainMulti-StageLearning)方法进行卡通真人域转换,和使用IBN增强模型、模型降维等策略后相比基础模型提升6%,最后使用多模型融合策略通过此次大赛,爱奇艺携手顶尖团队在卡通检测与识别领域取得再突破,引领智能检测与识别技术不断向前演进[1]挑战赛网址:https://iqiyi.
cn/icartoonface[2]Zhang,Bin,etal.
"ACFD:AsymmetricCartoonFaceDetector.
"arXivpreprintarXiv:2007.
00899(2020)iCartoonFace奇观-卡通人物识别爱奇艺APP侧脸人物相似光线遮挡iCartoonFace爱奇艺逗芽表情包iCartoonFace–抱歉,这只是一个球iCartoonFace–真人卡通互相转换铠甲面具角色过分化妆、演员
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