在上一篇博客目标检测——TensorFlow口罩人脸目标检测中已经介绍了使用TensorFlow Objecti Detection API来进行口罩人脸目标检测，本文将在此基础上将使用TensorFlow Lite将模型迁移到安卓端，在安卓手机上进行目标检测。 文章目录模型转换Bazel安装和编译转换工具编译错误模型迁移 模型转换在data下新建tflite文件夹用来存放转换后的文件，然后在mo
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2024-01-11 11:16:55
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1、去除关于手机界面系统更新按钮2、更新锁屏画报软件;3、添加FM;4、添加屏幕录像;5、添加CM13相机(支持照片存储到sd卡及滤镜功能，当然miui相机也在，看自己需求);6、可从上一版刷入ota更新升级到最新(刷入方法：在网盘下载ota，进入到recovery直接刷入ota包);7、其他小细节调整2017.03.20更新内容1、添加可显示sim卡联系人(联系人界面，然后长按最近应用程序键，进
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2024-09-30 16:27:21
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多目标跟踪（一）Sort —— YOLOV5为上游检测网络目录多目标跟踪（一）Sort —— YOLOV5为上游检测网络前言实现思路 零、Yolov5检测网络一、卡尔曼跟踪器1.状态变量二、匈牙利KM算法实现三、跟踪结果和检测结果融合结果总结 前言多目标跟踪发展到现在，已经有很多比Sort优秀的算法了（而且Sort算法的实际使用起来的性能确实比较差），但个人感觉Sort作为多目标跟踪的入
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2024-08-27 00:26:05
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监控系统中的行人检测监控包括异常事件检测、人类步态、人群拥挤等评估、性别分类、老年人跌倒检测等，这些检测对于公共领域的安全至关重要。研究人员的主要重点是开发监控系统可以在动态环境中工作，但设计此类系统目前存在重大挑战。这些挑战发生在行人检测的三个不同级别，即：视频采集、人体检测及其跟踪。获取视频的挑战是：光照变化、突然运动、复杂背景、阴影、物体变形等。人体检测和跟踪的挑战是不同的姿势、遮挡、人群密
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2023-11-13 20:35:50
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前言整个项目都是用C语言实现的，算法这块参考了这位大佬的demo，采用粒子滤波的方法，由于能力有限，没有使用K210的KPU模块，所以整体来说，这个项目还有很大的改进空间，后续将继续尝试其他的方法，引入KPU模块，进一步发挥K210的性能。 另外就是，我用的开发板是亚博智能的k210开发板，以及他们提供的SDK，开发环境是VScode+CMake+kendryte-toolchain，具体按照官方
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2024-08-01 17:23:06
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文章目录一、Yolov11.检测框架2.网络实现3.训练阶段4.损失函数5.测试阶段6.实验数据7.缺点二、Yolov21. BN层2. 高分辨率分类模型3. Anchor框4. Dimension Clusters5. 产生预测框的位置6. 细粒度特征7. DarkNet198.损失函数9.实验结果三、Yolov31. 网络结构——Darknet-532.整体网络结构示意图3. 9种尺度先验框
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2024-05-10 23:50:47
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概要：作为机器学习入门级选手，本篇文章主要是使用源代码来跑通自己的数据集，先大概看懂源代码然后尝试一下跑通较小的数据集，后续会增加数据集来设计界面来制作简易垃圾系统。一、代码下载 直接下载git软件，打开cmd，切换到要下载的目录然后输入如下git clone 要下载代码的网址我是下载到D盘的，如下二、创建环境以及安装相应库到Anaconda的envs目录里创建文件夹，在cm
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2024-04-29 23:48:58
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在现代计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）已成为实时目标检测的重要算法之一。本文旨在介绍如何在Java环境下实现视频目标跟踪，这一过程涉及到多个步骤，包括环境准备、配置、测试和排错等。
### 环境准备
在开始之前，需要确保你的开发环境已经设置完整。这里是必要的前置依赖安装步骤：
```bash
# 安装OpenCV库
sudo apt-get install l
在前面 3 部分中，我们已经构建了一个能为给定输入图像输出多个目标检测结果的模型。具体来说，我们的输出是一个形状为 B x 10647 x 85 的张量；其中 B 是指一批（batch）中图像的数量，10647 是每个图像中所预测的边界框的数量，85 是指边界框属性的数量。但是，正如第 1 部分所述，我们必须使我们的输出满足 objectness 分数阈值和非极大值抑制（NMS），以得到后文所说的
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2024-10-12 16:53:32
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文章目录安装过程运行效果用python代码来打开CSI摄像头实现CSI摄像头目标跟踪报错: AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'运行效果 参考文章: 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪安装过程下载安装包: git clone https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_
第三阶段（2012年~至今 ，基于相关滤波的跟踪算法提出，及深度学习的应用）1、相关滤波MOOSE(ICCV 2010)是目标跟踪领域第一篇相关滤波算法，采用单通道灰度特征，在训练和检测时都没有加padding，速度：615FPS，第一次显示了相关滤波的潜力。 CSK（与KCF/DCF同一作者）在MOSSE的基础上扩展了密集采样(加padding)和kernel-trick，速度：362FPS。
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2024-08-21 09:31:35
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听了场关于“从判别式目标跟踪到视频目标分割”的报告，有一点想法。大体是关于：如何利用跟踪算法对现有目标检测系统进行补充，可能是运行速度方面也有可能是从准确率的角度去考虑。一、目标检测和目标跟踪的异同密集跟踪与稀疏跟踪角度论述目标跟踪就像你跟踪某个人，一直尾随着他。我们在动画图像（.gif）或者视频中跟踪一个目标是如何移动的，它要到哪里去，以及它的速度。实时锁定一个（一些）特定的移动目标。有两种方式
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2024-05-21 22:40:22
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写这篇文章的主要目的是为了记录一下自己初入目标跟踪领域，对目标跟踪的一些理解，并备份一下自己的遇到的，学习过的一些大牛的算法，捋一捋自己思路，以便日后需要可以比较方便的复习。 文章部分图片来源于网上，和一些官方网站，侵删！！（读书人的事(っ•̀ω•́)っ✎⁾⁾）首先需要明确的一点就是目标检测和目标跟踪的区别。**目标检测：**最早detection system是由一批搞雷达的人提出来的，当时最简
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2024-03-26 16:32:22
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本博客目前实现YoloV3 + deep_sort实现多人运动目标实时跟踪的流程跑通。 1. 参考文献链接：https://github.com/qqwweee/keras-yolo3https://github.com/Qidian213/deep_sort_yolov32. 工程路径结构首先需要搞清楚我们的工程文件夹结构，文件结构如下：工程路径目录再次一试目标跟踪1. deep_so
作为全球领先的企业数智化软件与服务提供商，用友在业界率先提出了“数智化”(数字化+智能化)、“数智企业”的概念，并持续践行“数字化为基础，智能化产生新价值的理念”，服务和全球的企业数智化转型，7月27日，用友发布业内首个企业服务大模型YonGPT，覆盖企业财务、人力和业务，是多领域融合化、多形态综合型的企业服务大模型。在数字化经济时代，企业正面临全球化竞争，经营决策由以经验为主向数据驱动转变，
原创
2023-12-06 11:33:41
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环境windows 10 64bitpython 3.8pytorch1.7.1 + cu101简介前面，我们介绍过 基于YOLOv5和DeepSort的目标跟踪，最近大神又在刚出的 YOLOv7 的基础上加上了目标跟踪，跟踪部分使用的是基于 OSNet 的 StrongSORT，项目地址: https://github.com/mikel-brostrom/Yolov7_StrongSORT_O
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2024-04-24 12:06:05
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代码可以参考：https://github.com/xjsxujingsong/FairMOT_TensorRT_C 和 https://github.com/cooparation/JDE_Tracker多目标跟踪原理解析 与多目标跟踪（Multiple Object Tracking简称MOT）对应的是单目标跟踪（Single Object Tracking简称SOT），按
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2024-02-05 22:02:37
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目标检测与跟踪的研究热点以及发展趋势: 1) 场景信息与目标状态的融合 场景信息包含了丰富的环境上下文信息, 对场景信息进行分析及充分利用, 能够有效地获取场景的先验知识, 降低复杂的背景环境以及场景中与目标相似的物体的干扰; 同样地, 对目标的准确描述有助于提升检测与跟踪算法的准确性与鲁棒性. 总之,尝试研究结合背景信息和前景目标信息的分析方法,融合场景信息与目标状态, 将有助于提高算法的实用性
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2024-02-13 12:57:34
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CenterPoint 在第一阶段，使用关键点检测器检测对象的中心，然后回归到其他属性，包括 3D 大小、3D 方向和速度； 在第二阶段，它使用目标上的附加点特征来细化这些估计。 在 CenterPoint 中，3D 目标跟踪简化为贪婪的最近点匹配。论文背景2D 目标检测： 根据图像输入预测轴对齐的边界框。 RCNN 系列找到与类别无关的候选边界框，然后对其进行分类和细化。 YOLO、SSD 和
这篇来讲一下SiamMask的实现原理。也就是对Fast Online Object Tracking and Segmentation: A Unifying Approach的文章解读。首先，SiamMask是视觉目标跟踪(VOT)和视频目标分割(VOS)的统一框架。简单的说，就是离线情况下，训练一个追踪器，这个追踪器仅依靠第一帧指定的位置进行半监督学习就可以实现对连续图像帧的目标追踪，这也是
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2024-07-28 22:38:08
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