视频目标检测调研1.主要问题：与图像目标检测的主要区别是：视频信息具有大量冗余，这些冗余会如果能合理的利用或者去除，会大大提高处理速度；视频信息中的目标经常会出现变形、遮挡、模糊，这会导致检测结果的不稳定，出现漏检。2.基本方法：- 基于单帧图像的- 结合上下文和时间信息的：双流法三维卷积基于流特征的LSTM3.基于单帧图像的视频检测方法基于单帧的视频图像处理方法目前已经研究的很多。主流的方法有R
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2023-11-22 17:31:01
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JAVA视频目标检测是一个使用Java进行实时视频监控和分析的高效工具，通常应用于安防、交通监控、智能家居等领域。本博文将详细记录如何成功实施JAVA视频目标检测，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、优化技巧和扩展应用。
## 环境准备
在进行JAVA视频目标检测之前，确保您的系统满足以下软硬件要求。对环境要求的综合评估可以通过以下表格和图示体现出来。
| 组件 | 最低要求
ILSVRC2016目标检测任务回顾：视频目标检测（VID）： 图像目标检测任务在过去三年的时间取得了巨大的进展，检测性能得到明显提升。但在视频监控、车辆辅助驾驶等领域，基于视频的目标检测有着更为广泛的需求。由于视频中存在运动模糊，遮挡，形态变化多样性，光照变化多样性等问题，仅利用图像目标检测技术检测视频中的目标并不能得到很好的检测结果。如何利用视频中目标时序信息和上下文等信息成
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2024-06-08 22:39:38
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记录一些略看的视频目标检测论文，持续更新。。。github:https://github.com/breezelj/video_object_detection_paper视频目标检测(video object detection)简单综述：概要：目标检测已经做到很成熟了，但是视频目标检测确实还在发展之中，视频目标检测主要挑战在于在长视频中往往有些帧的质量非常差，比如目标物体出现以下情况，单纯的目
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2024-03-14 08:45:00
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一、基础概念YoloV7提供的yolov7-tiny.onnx 对于图像中包含较大尺寸的足球检测准确率高。但在实际应用中，足球视频中的足球非常小，默认的模型难于满足实际的足球检测需求。1.1 识别目标1）固定机位的视频中足球的逐帧识别1.2 实现思路1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中二、数据标注下载
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2024-03-23 11:27:36
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推荐： https://www.leiphone.com/news/201701/r6GB9fptnK3nD
原创
2022-10-13 09:51:30
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这篇文章作为2021年的AAAI视频目标检测类文章，可以说是现在视频目标检测的最新技术之一了，并且已经集成到了MMtracking框架之中，可以说是集合了计算机视觉，深度学习，目标检测，视频检测等知识综合性较强的文章，以小编现在的水平很难融汇贯通，所以说作为一个笔记总结吧，以后水平提高会重新总结这篇文章
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2024-04-30 09:38:18
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带来垃圾分类、水下垃圾/口罩垃圾/烟头垃圾检测等数据集AquaTrash垃圾识别数据集数据集下载链接：http://suo.nz/2CdMGi该数据集包含 369 张用于深度学习的垃圾图像。总共有 470 个边界框。共有 4 类 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}口罩垃圾检测数据集下载链接：http://suo.nz/2CYpbL这个数据
对目前看过的视频目标检测论文做一个简单的综述，也欢迎大家补充一些其他遗漏掉的，不错的视频目标检测论文。持续更新。。。论文详细笔记：目标检测已经做到很成熟了，但是视频目标检测确实还在发展之中，视频目标检测主要挑战在于在长视频中往往有些帧的质量非常差，比如目标物体出现以下情况，单纯的目标检测算法难以胜任（图片来自于FGFA论文）既然单帧图片进行检测效果不好，视频目标检测的主要考虑就是如何去融合更多的时
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2024-03-01 15:27:42
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1.1 论文信息标题Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice会议CVPR 2018原文链接Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice (thecvf.com)领域视频目标检测(提升速度)性能79.6 mAP（20fps）以及 79.0 mAP（62
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2024-08-26 20:03:19
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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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摘要：本文详细地探讨了基于视频的移动目标检测和视频跟踪技术，并给出了一个成功的应用实例。文中详细地论述了视频跟踪系统的系统组成，模块结构和视觉计算流程；给出了实现该系统所涉及的关键技术。关键词：运动检测，目标检测，目标跟踪，智能监控ABSTRACT: This paper studied technologies of moving object detection and video surve
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2024-01-01 13:16:01
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视频目标识别是自主驾驶感知、监控、可穿戴设备和物联网等应用的一项重要任务。由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态，使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化，通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。解决这一问题的方法有很多: 如动态规划、跟踪、循环神经网络、有/无光流的特征聚合以跨帧传播高层特征。有些方法采用稀疏方式进行检测或特征聚合，从而大大提高推理速度。
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2023-09-25 23:18:10
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1. YOLOF-You Only Look One-level Feature1. 摘要： 本文重新回顾了一阶段检测器中的特征金字塔网络（FPN），并指出FPN网络的成功在于他它面对目标检测中的优化问题时的“分而治之”方法。从优化角度看，为了处理这个问题，我们没有使用复杂的特征金字塔结构，而是引入了一个可替代的方法--只使用一级特征来进行检测。基于这个简单并
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2024-04-08 21:56:54
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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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写在前面2021.4.21更新又被老师换题目了，现在做大规模检测。无语。所以视频检测就更到这里了，不过说点题外话。视频检测现在的做法都是结合前后帧，都没有一个在线的，纯粹为了刷精度，工业需要的是实时的在线的检测。过去的这些研究fps才不到20，也只能止步于学术了。 实际的做法仍然是把目标检测的算法拿过来直接用，最常见的就是YOLO，做目标检测的估计没有一个不知道yolo的，因为yolo是唯一一个真
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2024-08-27 15:43:08
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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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01:目标检测问题定义 02:目标检测问题方法 03:传统目标检测方法基本流程 04:常见人脸检测检测方法 05:常见行人检测检测方法 06:常见物体检测方法 07:常见非极大值抑制算法 08:Two-stage基本介绍流程与常见算法 09:Two-stage核心组件 10:One-stage基本介绍流程与常见算法 11:One-stage核心组件 12:One-stage与Two-stage优缺
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2024-03-03 19:51:39
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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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SPP网络效果有个比较大的提升，其主要原因还是在下面几步改进中。 其效果得到巨大提升，主要做了下面三种改进，最后一种改进focal loss根据作者是说效果不大，所以没做。 1、图像增强 Mosaic数据增强，就是将四张图片通过缩放等手段拼接在一起，增加单张图片内目标数。 2、SPP 通过对不同感受野的最大池化，最终进行维度拼接，可以获取到不同尺度的特征融合信息，从而提升模型性能。 根
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2024-04-01 11:52:25
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