[handbyhand] Hand Tracking & Segmentation

 

普通摄像头

悬臂支架

摄像头支架

手机支架

广角

 

红外摄像头

红外线摄像头 VS 红外摄像头

MobIR Air Thermal Imaging Camera

移动时，可能会有重影。

 

 

 

 

ManoMotion

https://www.youtube.com/c/ManoMotion/videos

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2017, the tech had been there.

https://www.youtube.com/watch?v=JfgcmkP6VaM

 

 

https://www.youtube.com/shorts/AAGjlCkNebQ

The hand skeleton is nice and can be trained again and again to be better.

 

https://www.youtube.com/watch?v=QwR5lkIY80Q

I don't think the real-time is necessary.

 

ManoMotion Industrial Safety Solution

理念不错～

 

 

 

比赛方案

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Ref: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/tree/release/2.4/contrib/PP-HumanSeg 

Paper: PP-HumanSeg: Connectivity-Aware Portrait Segmentation with a Large-Scale Teleconferencing Video Dataset

 

通过比赛找方案！

 

IJCAI 3D AI Challenge 2020 实例分割第二名解决方案
arXiv - CS - Computer Vision and Pattern Recognition Pub Date : 2020-10-21 , DOI: arxiv-2010.10957
Kai Jiang (1), Xiangyue Liu (2), Zheng Ju (3), Xiang Luo (1)((1) LinkDoc Technology, Beijing, China, (2) School of Software, Beihang University, Beijing, China, (3) Huaxin consulting Co., Ltd, Hangzhou, China)

与MS-COCO相比，本次比赛的数据集包含面积大于96x96像素的大型物体的比例更大。由于获得精细边界对于大对象分割至关重要，因此选择带有 PointRend 的 Mask R-CNN 作为基础分割框架以输出高质量的对象边界。此外，一个更好的引擎集成了 ResNeSt、FPN 和 DCNv2，并应用了一系列有效的技巧，包括多尺度训练和测试时间增强，以提高分割性能。我们最好的表现是四个模型（三个基于 PointRend 的模型和 SOLOv2）的集成，它们在 IJCAI-PRICAI 3D AI Challenge 2020: Instance Segmentation 中获得了第二名。

 

 

 

Towards Fine-grained Large Object Segmentation 1st Place Solution to 3D AI Challenge 2020 -- Instance Segmentation Track

代码链接：https://github.com/zehuichen123/3DFuture_ins_seg

竞赛链接：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231787/introduction

论文链接：http://xxx.itp.ac.cn/abs/2009.04650

排名：1/559。本方案采用了何恺明等人提出的PointRend作为基础框架，tricks干货满满！性能优于SOLOv2、HTC等网络，代码现已开源！作者单位：中国科学技术大学, 西安电子科技大学

本技术报告介绍了"FineGrainedSeg"团队针对3D AI Challenge 2020中的实例分割赛事的解决方案。为了处理3D-FUTURE中的超大物体，采用PointRend作为我们的基本框架，与HTC和SOLOv2相比，它输出更多的细粒度masks 。 最终提交的是5个PointRend模型的集成，在验证排行榜和测试排行榜上均排名第一。