本篇博客给大家演示一下如何使用3d Slicer标注病灶并生成ROI掩膜，供深度学习模型训练使用。 关于3d Slicer和MRIcron的安装请看我的另一个帖子。一、数据加载你可以使用你手头的数据进行标注，这里为了示例方便，我是用的3d Slicer中给出的Sample Data中的MRBrainTumor1的数据。二、病灶标注及保存Modules选择Segment Editor： 然后点击Ad
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2024-04-07 13:59:21
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学习笔记 在上一篇中,已经大致阐述了yolo的原理,现在在检测的基础上实现目标的追踪,我使用yolov5+deepsort进行追踪轨迹. 不进行训练,只是使用官方给定的权重文件以及实验视频.一个浪费了一下午时间得到的感想对于依赖环境的错误,不要一个个改包就按照官方从头开始重装所有的依赖包该死的依赖w(ﾟДﾟ)w目标轨迹检测目标检测:这部分是检测到感兴趣的初始目标集,对目标分配ID,在随后的时间中进
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2024-06-04 12:59:22
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7.1 目标追踪(Object Tracking)概述学习目标目标知道目标追踪的算法类型以及应用知道目标追踪算法的任务类型以及挑战应用无目标跟踪是计算机视觉领域的一个重要分支。目前的目标跟踪的通常任务是，在视频的第一帧给定一个目标的矩形框，然后后续这个矩形框紧跟着要跟踪的物体。不过，目标跟踪与计算机视觉中的图像识别，分割，检测是分不开的，通常跟踪是这些分割检测的最后一步。7.1.1 为什么使用目标
目标检测 目标检测即为从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来。运动目标检测的算法依照目标与摄像机之间的关系可以分为静态背景下运动检测和动态背景下运动检测。静态背景背景差分法帧间差分法光流法动态背景（需要进行图像的全局运动估计与补偿）块匹配法光流估计法 运动目标跟踪运动目标跟踪就是在一段序列图像中的每幅图像中实时地找
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2024-09-04 08:31:20
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1.基本概念1.1 计算机视觉的几大任务分类-Classification：解决“是什么”？的问题，即找出一张图像中物体的类别。定位-Location:解决“在哪里”？的问题，即定位出目标的位置。检测：解决“是什么”？“在哪里”？的问题，即定位出目标的位置，并确定其类别。分割：分为实例分割（Instance-level）和场景分割（Scene-level），解决每个像素属于哪个目标物或哪个场景的问
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2024-05-30 09:50:29
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摘要小目标检测长期以来是计算机视觉中的一个难点和研究热点。在深度学习的驱动下，小目标检测已取得了重大突破，并成功应用于国防安全、智能交通和工业自动化等领域。为了进一步促进小目标检测的发展，本文对小目标检测算法进行了全面的总结，并对已有算法进行了归类、分析和比较。首先，对小目标进行了定义，并概述小目标检测所面临的挑战。然后，重点阐述从数据增强、多尺度学习、上下文学习、生成对抗学习以及无锚机制等方面来
开始创建工程代码目录 创建darknet.py，darknet是YOLO的基础结构框架，这个文件包含创建YOLO网络的代码，用util.py文件包含的多种有用的函数代码对darknet.py提供支持，将这两个文件放到目录中去配置文件官方代码（c语言）使用配置文件来建立网络，cfg文件描述了网络布局，块与块的连接。 用以下命令下载网络配置信息mkdir cfg
cd cfg
wget https:/
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2023-11-01 17:31:30
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安卓部署全流程部署口罩目标检测模型（落地部署安卓手机）项目简介1 该项目使用Labelimg进行数据标注，自定义数据集； 2 使用Paddlex将数据集划分为训练集、测试集； 3 使用PaddleDetection目标检测套件训练模型； 4 最后导出模型，通过PaddleLite生成.nb文件，部署到手机上； 5 安卓部署详细操作； （1）配置系统环境 （2）下载PaddleLite-dome （
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2023-11-22 17:38:27
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论文标题：Center-based 3D Object Detection and Tracking 一篇基于中心的3d目标检测文章，2021年 文章在waymo、nuscene上做了实验。还是比较充分的。 和其他一些anchorbased的方法进行了对比 突出了其优越性。 废话不多说 上图！ 该网络是一个二阶段的网络：RPN 首先对点云进行voxel处理，从后面的实验可以看出作者用了两种back
本文为印度Rourkela国立技术研究院（作者：Rajkamal kishor Gupta）的硕士论文，共46页。近年来，由于采用成本较低且技术优越的摄像设备，其图像质量得到了迅速的提高，因此拍摄高质量、大尺寸的图像变得非常容易。视频是具有固定时间间隔的连续图像的集合。因此，当场景随时间变化时，视频可以提供有关对象的更多信息。手动处理视频是不可能的。所以我们需要一个自动化的设备来处理这些视频。本
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2024-02-23 11:48:50
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传统视频监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“
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2024-03-22 15:06:45
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先说下目标跟踪和目标检测的区别：1、目标跟踪可以利用之前帧目标的信息预测下一帧目标的位置，目标检测在每一帧都要从头开始，所以目标跟踪比检测快。2、目标跟踪是实例化的（针对某个特定的物体），而目标检测会把所有的物体都检测出来。3、对于被遮挡的目标，目标检测很有可能检测不出来，而目标跟踪由于有前几帧提供的位置等信息，可以很容易的找到它的位置。因此，对于目标跟踪来说,对实时要求很高，即速度一定要快，fp
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2024-01-30 19:01:29
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目标跟踪任务意义需求：自动驾驶、智慧城市、安防领域面向车辆、行人、飞行器等快速运行的物体实时跟踪及分析算法优势：单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及运动特征进行分析。难点目标数量多、类别复杂、相互遮挡、图像扭曲变形、背景杂乱、视角差异大、目标小且运动速度快。一个相对完善的目标跟踪任务实现往往需要融合目标检测、行人重识别、轨迹融合等多项技术能力，同时考虑跨镜头
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2024-02-13 15:44:06
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使用 OpenCV 和 Python 对实时视频流进行深度学习目标检测是非常简单的，我们只需要组合一些合适的代码，接入实时视频，随后加入原有的目标检测功能。
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。这个任务会通过 VideoStream 类来完成。深度学习目标检测教程：http://www.pyim
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2024-01-14 10:23:16
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一、概述MeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并将上一帧的目标中心和搜索窗口大小(核函数带宽)作为下一帧 Mean shift 算法的中心和搜索
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2023-10-11 16:04:02
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简介FairMOT是今年很火的一个多目标跟踪算法，前不久也开放了最新版本的论文，并于最近重构了开源代码，我也在实际工程视频上进行了测试，效果是很不错的。不过，官方源码没有提高实时摄像头跟踪的编程接口，我在源码的基础上进行了修改，增加了实时跟踪模块。本文介绍如何进行环境配置和脚本修改，实现摄像头跟踪（本文均采用Ubuntu16.04进行环境配置，使用Windows在安装DCN等包的时候会有很多问题，
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2024-04-28 14:06:37
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热红外视频下目标识别和跟踪是热红外智能应用的很关键的技术应用，可用于安防、工业监控、军工等多种领域。目前传统方法是FPGA+DSP方式，在FPGA下做图像预处理，DSP下进行目标识别跟踪方法，识别与跟踪方法也大多用传统方式，如模板匹配、基于灰度的检测。但是这种方式只适用于简单背景，如地对空、空对海的背景比较干净的场景。当空、海背景里有云朵或海波纹的时候经常有误报，也容易丢失目标。 今年
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2023-12-02 23:57:58
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作者丨仿佛若有光前言 本文来自一篇2021的论文，论文简要回顾了现有的SOTA模型和MOT算法、对多目标跟踪中的深度学习进行了讨论、介绍了评估方面的指标、数据集和基准结果，最后给出了结论。视频监控中的多目标跟踪(MTT)是一项重要而富有挑战性的任务，由于其在各个领域的潜在应用而引起了研究人员的广泛关注。多目标跟踪任务需要在每帧中单独定位目标，这仍然是一个巨大的挑战，因为目标的外观会立即发
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2024-04-22 16:46:45
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文章目录1 前言+ 2 先上成果+ 3 多目标跟踪的两种方法+3.1 方法1+ 3.2 方法24 Tracking By Detecting的跟踪过程+4.1 存在的问题+ 4.2 基于轨迹预测的跟踪方式5 训练代码+ 6 最后1 前言这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度也越来越大… 毕业设计耗费时间，耗费精力，甚至有些题目即使是专业的老师或者硕士生也需要很长时间，所以一旦发现问题，一定
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2024-06-25 14:31:13
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cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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