最近在看多目标检测，顺便记录一下。 常见检测模型：yolo系列、RCNN系列、SSD等。github链接：https://github.com/MingtaoFu/gliding_vertex《Gliding vertex on the horizontal bounding box for multi-oriented object detection》是华中科大白翔老师的新作，发表于2019年
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2024-02-05 15:05:20
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声明本文内容来源于 《多目标进化优化》 郑金华 邹娟著，非常感谢两位老师的知识分享，如有侵权，本利立即删除，同时在此表示，本文内容仅学习使用，也禁止他人侵权，谢谢！0 前言 对 收敛性的研究是 研究的重要内容，但目前这方面的研究结果比较少。 一个 的收敛性可以从两个方面考虑；一是有限时间内的收敛；二是当时间趋向于无穷大时的收敛。第一类收敛是最理想的，也是 设计所追求的，但这方面的研究结果很
一、算法原理对于多目标优化问题，matlab提供了fminimax函数。1、目标函数： ，Z为多目标优化函数 s.t
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2023-05-26 14:23:43
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# 多目标算法简介及Java实现
## 引言
在现实世界中，我们经常面对多个目标的优化问题，比如在产品设计中，考虑成本、性能和安全性；在物流运输中，考虑时间、费用和环境影响。多目标算法（Multi-objective Algorithms）旨在同时优化多个目标函数。本文将介绍多目标算法的基本概念，并通过一个简单的Java示例来展示如何实现这些算法。
## 多目标优化的基本概念
多目标优化的
MOSMA: Multi-objective Slime Mould Algorithm
Based on Elitist Non-dominated Sorting
多目标优化问题的算法及其求解（转载，作为笔记补充）
https://www.jianshu.com/p/7dfac8f4b94e
可以了解：
1、帕累托占优：如E对于C、D的f1和
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2023-11-25 21:55:48
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文章目录多目标跟踪算法一、多目标跟踪任务1.1 数据集1.2 评价指标二、多目标跟踪算法分类三、基于目标检测的多目标跟踪2.1 基于轨迹预测的目标跟踪算法2.2 基于目标特征建模四、多目标跟踪算法4.1 DeepSort4.2 Motdt4.3 Towards Real-Time Multi-Object Tracking 多目标跟踪算法一、多目标跟踪任务1.1 数据集MOT Challenge
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2024-01-26 21:41:09
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文章目录多目标优化概念一. MOEA流程1.目标函数：2.多目标进化个体之间关系3.基于Pareto的多目标最优解集二. MOEA算法1.基于分解的MOEA（MOEA/D）1.1 三类聚合函数1.2 算法框架2.基于支配的MOEA2.1 NSGA-II（将进化群体按支配关系分为若干层）三. MOEA具体工作：四. MOEA需要考虑的问题：五. MOEA研究成果一种求解多目标优化问题的进化算法混合
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2024-02-05 05:04:10
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多目标优化问题基本概念不失一 般性，一个具有个决策变量、 个目标函数的多目标优化问题表述如下：多目标优化类型：最小化所有子目标函数最大化所有子目标函数最小化部分子目标函数，最大化其它目标函数一般情况下，将目标转化为最大化/最小化目标问题多目标优化问题基本概念定义1（可行解）：对于 ，如果满足约束和不等式约束，则称 为可行解。定义2（可行解集）：由决策空间 中所有
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2023-09-15 22:13:51
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以下源代码为MOPSO的双目标规划，目标函数使用ZDT1来测试多目标粒子群（MOPSO）起源：1995年，受到鸟群觅食行为的规律性启发，James Kennedy和Russell Eberhart建立了一个简化算法模型，经过多年改进最终形成了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) ，也可称为粒子群算法。粒子群算法的思想源于对鸟群觅食行为的研究，鸟群通过集
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2023-07-24 19:16:24
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一、多目标优化的概念 单目标优化的情况下，只有一个目标，任何两解都可以依据单一目标比较其好坏，可以得出没有争议的最优解。 多目标化与传统的单目标优化相对。多目标优化的概念是在某个情景中在需要达到多个目标时，由于容
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2023-10-27 14:12:23
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粒子群算法
算法流程：初始化粒子群，随机产生所有粒子的位置和速度并确定粒子的pbest和gbest。对每个粒子，将它的当前位置与它经历过的最好位置pbest进行比较，如果当前位置更好，则将其作为当前的最好位置pbest；否则，pbest保持不变；对每个粒子，将它的当前位置和群体中所有粒子所经历的最好位置gbest进行比较，如果这个粒子的位置更好，则将其设置为当前gbest；否则，gbest保
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2024-01-02 14:06:14
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进化算法，或称“演化算法” (evolutionary algorithms, EAS) 是一个“算法簇”，尽管它有很多的变化，有不同的遗传基因表达方式，不同的交叉和变异算子，特殊算子的引用，以及不同的再生和选择方法，但它们产生的灵感都来自于大自然的生物进化。与传统的基于微积分的方法和穷举法等优化算法相比，进化计算是一种成熟的具有高鲁棒性和广泛适用性的全局优化方法，具有自组织、自适应、自学习的特性
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2023-07-06 23:33:12
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一、多目标跟踪定义：多目标跟踪旨在将视频序列中感兴趣的目标检测出来，并赋予每个目标单独的编号，在整个序列中形成目标的轨迹。利用图像中目标的类别位置信息与之前帧的轨迹进行数据关联二、多目标跟踪分类Online: 算法在推理目标身份过程中，只能看见当前帧以及之前的帧Offline：算法在推理目标身份过程中，可以看见整个视频序列中的所有帧三、多目标跟踪难点分析 &
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2024-04-29 19:26:29
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作者：Deval Shah导读对监控领域的目标跟踪方法以及面临的挑战进行了一个介绍，是一个很好的了解目标跟踪领域的“是什么”和“为什么”问题的文章。在我们深入到目标跟踪的世界之前，我们必须理解监控世界的“为什么”和“是什么”。全球各国都安装了数百万个摄像头，但几乎没有人监控它们。人与摄像机的比例很小。由于深度学习技术在监控领域的广泛应用，智能软件在过去十年中接管了监控领域。复杂的问题，如人员跟踪，
这次这篇文章写点实用的。可以当做推荐算法工程师面试的考前突击，也可以当做面试官的面试题库。ESSM和MMOE都是最基本的算法，相当于多目标优化的入门级的读物。越经典越需要细嚼，温故而知新嘛。 这些题目和答案都是我自己在看论文过程中自我提问和自我回答总结出来的。如果有不同看法和答案，欢迎留言交流，互为增长，互相启发。 细节篇：第一问题集： &nb
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2024-06-23 16:03:02
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TLD算法回顾 TLD(Tracking-Learning-Detection)是一种新的单目标长时间（long term tracking）跟踪算法。该算法与传统跟踪算法的显著区别在于将传统的跟踪算法和传统的检测算法相结合来解决被跟踪目标在被跟踪过程中发生的形变、部分遮挡等问题。同时，通过一种改进的在线学习机制不断更新跟踪模块的“显著特征点”
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2024-05-16 11:38:41
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1摘要持久多目标跟踪（MOT）允许自动驾驶车辆在高度动态的环境中安全导航。MOT中的一个众所周知的挑战是当目标在后续帧中变得不可观察时的目标遮挡。当前的MOT方法将目标信息（如目标的轨迹）存储在记忆中，以在遮挡后恢复目标。然而，它们保留了短期记忆，以节省计算时间并避免减慢MOT方法。因此，在某些遮挡场景（特别是长遮挡场景）中，它们会丢失对目标的跟踪。本文提出了DFR-FastMOT，这是一种轻型M
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2023-11-30 18:24:43
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目录1.介绍2. NSGA-II2.1 快速非支配排序2.1.1 NSGA的传统非支配排序2.1.2 NSGA-II的快速非支配排序2.2 多样性保护(Diversity Preservation)2.2.1 NSGA的共享函数方法(sharing function)2.2.2 NSGA-II的拥挤距离方法(crowded-comparison)2.3 N
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2024-08-23 16:24:04
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# 多目标粒子群算法简介与实现
## 1. 引言
多目标优化问题在现实生活中广泛存在，如旅行商问题、资源分配问题等。为了解决这些问题，人们提出了各种各样的优化算法。粒子群算法（Particle Swarm Optimization，PSO）是一种基于群体智能的优化算法，通过模拟鸟群或鱼群等生物群体的行为，来求解最优问题。多目标粒子群算法（Multi-Objective Particle Swa
原创
2023-08-17 11:11:15
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# Java中的多目标优化算法
在许多实际应用中，我们常常面临需要同时优化多个目标的问题，这种问题统称为多目标优化问题（Multi-objective Optimization Problem, MOP）。在这种问题中，优化的目标可能是相互矛盾的，因此很难找到一个能同时满足所有目标的最佳解。本文将介绍多目标优化的基本概念，并给出使用Java实现多目标优化算法的示例代码。
## 多目标优化的基本
原创
2024-09-30 03:58:54
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