Курсы Лекторы Материалы О проекте
Курсы Лекторы Материалы О проекте
О проекте
Вход
Войти
Лекция 9. Основы анализа видеоданных
Лекция из курса:
Компьютерное зрение
Конушин Антон Сергеевич
Видео не может быть загружено из-за проблем с интернет-соединением или проблем на сервере. Или формат файла не поддерживается вашим браузером.
Лекция 9. Основы анализа видеоданных
Видео закончится через
NaN:NaN
00:00
00:00
00:10
Следующая секция начнется через 04:00
1. Виды видео
04:00
Следующая секция начнется через 04:00
2. Сценарии съемки
07:00
Следующая секция начнется через 04:00
3. Оценка оптического потока (движения)
12:30
Следующая секция начнется через 04:00
4. Middleburry optical flow dataset
14:45
Следующая секция начнется через 04:00
5. KITTI датасет
16:32
Следующая секция начнется через 04:00
6. MPI Sintel
17:40
Следующая секция начнется через 04:00
7. Классический подход к оценке оптического потока
21:10
Следующая секция начнется через 04:00
8. FlowNet
24:30
Следующая секция начнется через 04:00
9. PWC-Net (Pyramid, Cost volume)
32:00
Следующая секция начнется через 04:00
10. Отслеживание объектов в видео
34:40
Следующая секция начнется через 04:00
11. VOT Challenge
37:44
Следующая секция начнется через 04:00
12. Стандартная схема итеративного трекинга
39:44
Следующая секция начнется через 04:00
13. GOTURN
42:10
Следующая секция начнется через 04:00
14. Multiple Object Tracking (MOT)
49:40
Следующая секция начнется через 04:00
15. Duke MTMC
55:40
Следующая секция начнется через 04:00
16. Detection by tracking
59:20
Следующая секция начнется через 04:00
17. Ограничение трекеров
1:01:10
Следующая секция начнется через 04:00
18. Online VS offline tracking
1:02:30
Следующая секция начнется через 04:00
19. Компоненты функции сходства (affinity)
1:03:30
Следующая секция начнется через 04:00
20. Ассоциация прямо по IoU
1:05:25
Следующая секция начнется через 04:00
21. Simple Online and Realtime Tracking (SORT)
1:08:50
Следующая секция начнется через 04:00
22. SORT + DA
1:11:00
Следующая секция начнется через 04:00
23. Распознавание событий
1:15:40
Следующая секция начнется через 04:00
24. Коллекции для распознания действий и событий
1:17:40
Следующая секция начнется через 04:00
25. Распознавание действий
1:21:30
Следующая секция начнется через 04:00
26. Dense trajectories
1:23:10
Следующая секция начнется через 04:00
27. Two-stream CNN model
1:24:07
Следующая секция начнется через 04:00
28. Dense trajectories + deep features
1:25:15
Следующая секция начнется через 04:00
29. Текущие тенденции
Свернуть таймкоды
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p
00:00
00:00
Скорость
x 1.00
x 0.25
x 0.50
x 0.75
x 1.00
x 1.25
x 1.5
x 1.75
x 2.00
x 3.00
x 4.00
Качество
1080p
1080p
720p
480p

Лекция 9. Основы анализа видеоданных

00:10
Следующая секция начнется через 04:00
1. Виды видео
04:00
Следующая секция начнется через 04:00
2. Сценарии съемки
07:00
Следующая секция начнется через 04:00
3. Оценка оптического потока (движения)
12:30
Следующая секция начнется через 04:00
4. Middleburry optical flow dataset
14:45
Следующая секция начнется через 04:00
5. KITTI датасет
16:32
Следующая секция начнется через 04:00
6. MPI Sintel
17:40
Следующая секция начнется через 04:00
7. Классический подход к оценке оптического потока
21:10
Следующая секция начнется через 04:00
8. FlowNet
24:30
Следующая секция начнется через 04:00
9. PWC-Net (Pyramid, Cost volume)
32:00
Следующая секция начнется через 04:00
10. Отслеживание объектов в видео
34:40
Следующая секция начнется через 04:00
11. VOT Challenge
37:44
Следующая секция начнется через 04:00
12. Стандартная схема итеративного трекинга
39:44
Следующая секция начнется через 04:00
13. GOTURN
42:10
Следующая секция начнется через 04:00
14. Multiple Object Tracking (MOT)
49:40
Следующая секция начнется через 04:00
15. Duke MTMC
55:40
Следующая секция начнется через 04:00
16. Detection by tracking
59:20
Следующая секция начнется через 04:00
17. Ограничение трекеров
1:01:10
Следующая секция начнется через 04:00
18. Online VS offline tracking
1:02:30
Следующая секция начнется через 04:00
19. Компоненты функции сходства (affinity)
1:03:30
Следующая секция начнется через 04:00
20. Ассоциация прямо по IoU
1:05:25
Следующая секция начнется через 04:00
21. Simple Online and Realtime Tracking (SORT)
1:08:50
Следующая секция начнется через 04:00
22. SORT + DA
1:11:00
Следующая секция начнется через 04:00
23. Распознавание событий
1:15:40
Следующая секция начнется через 04:00
24. Коллекции для распознания действий и событий
1:17:40
Следующая секция начнется через 04:00
25. Распознавание действий
1:21:30
Следующая секция начнется через 04:00
26. Dense trajectories
1:23:10
Следующая секция начнется через 04:00
27. Two-stream CNN model
1:24:07
Следующая секция начнется через 04:00
28. Dense trajectories + deep features
1:25:15
Следующая секция начнется через 04:00
29. Текущие тенденции
Свернуть таймкоды
Конспект лекции
Лекция 9. Основы анализа видеоданных
1 / Загрузка