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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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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目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪，单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。目前单目标跟踪的主要方法分为两大类，基于相关滤波(correlation filter)的跟踪算法, 如CSK， KCF, DCF, SRDCF等；基于深度学习的跟踪算法，如SiamFC, SiamRPN, SiamRPN++等。相比之下，相关滤波的速度更快，深度学习的准确性更高。 跟踪算法综述：https://w
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2023-12-05 20:29:56
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#ifdef _CH_
#pragma package <opencv>
#endif
#ifndef _EiC
#include "cv.h"
#include "highgui.h"
#include <stdio.h>
#include <ctype.h>
#endif
IplImage *image = 0, *hsv = 0, *hue = 0, *m
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2024-05-09 11:29:11
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目录 1. MOT评价指标2. 实现思路3. 计算指标 1. MOT评价指标MOT：multiple object tracking评价出发点：所有出现的目标都要及时能够找到；目标位置要尽可能与真实目标位置一致；每个目标都应该被分配一个独一无二的ID，并且该目标分配的这个ID在整个序列中保持不变。评价指标数学模型： 评价过程的步骤：建立 目标与假设最优间的最优一一对应关系，称为corresp
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2024-08-04 11:41:27
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文章目录单目标跟踪知乎综述单目标跟踪知乎综述基于孪生网络的跟踪算法汇总
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2021-09-07 14:12:14
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目录评估指标精确度（Precision）归一化的精确度（Norm. Prec）成功率（Success Rate/IOU Rate/AOS）EAOF-score评估方法OPE（One-Pass Evaluation）TRE（Temporal Robustness Evaluation）SRE（Spatial Robustness Evaluation）OPER（One-Pass Evaluatio
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2024-08-21 19:56:31
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双目视觉是建立在几何数学的基础上，数学推导是枯燥乏味的。因此这里不去过多的介绍数学原理，只是简要的叙述一下双目视觉的流程。双目视觉主要包括相机标定、图片畸变矫正、摄像机校正、图片匹配、3D恢复五个部分。 下面我们从相机标定开始说起。相机标定的目的有两个。第一，要还原摄像头成像的物体在真实世界的位置就需要知道世界中的物体到计算机图像平面是如何变换的，相机标定的目的之一就是为了搞清楚这种变换
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2024-02-14 10:26:43
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CVPR2018已公布关于视频目标跟踪的论文简要分析与总结 一，A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking论文名称A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking简介此算法在SiamFC的基础上增加了语义分支，进一步提升SiamFC的判别力，从而提升了跟踪效果
1 术语MOT：Multiple Object TrackingSOT：单目标跟踪Trajectory（轨迹）：一条轨迹对应这一个目标在一个时间段内的位置序列Tracklet（轨迹段）：形成Trajectory过程中的轨迹片段。完整的Trajectory是由属于同一物理目标的Tracklets构成的。ID switch（ID切换）：又称ID sw.。对于同一个目标，由于跟踪算法误判，导致其ID发生
今天想要和大家分享的是cvpr2020的一篇文章。作者来自大连理工。这篇文章对单目标追踪提出了一种对抗攻击方法叫做冷却缩小攻击，能够通过在输入中加入微小的对抗噪声让追踪的目标消失，从而导致追踪的失败。 首先来看什么是单目标追踪？视频是由一帧一帧的图像组成的，对于第一帧中给定的目标，单目标追踪能够在接下来的每一帧中找到目标的位置。比如下面这张图，要追踪的目标是这个球，目标追踪器能够在每一帧
opencv-3.0.0-alpha\samples\cpp中编译stereo_calib.cpp 执行 cpp-example-stereo_calib -w 9 -h 6 stereo_calib.xml stereo_calib.xml对应的是图片 #include "opencv2/calib3d/calib3d.hpp"
#include "opencv2/highgui/highg
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2024-09-04 10:31:02
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近红外二区硫化银Ag2S量子点产品特点：近红外量子点具有玻尔半径大、禁带宽度小、能量转换率较高等特点，在光电器件、通讯、发光二极管、太阳能电池等领域有着广泛应用。由于其发射的近红外波长具有很强的组织穿透性和低背景高分辨率的生物成像性能，因此还被广泛应用于生物领域。应用独特专有技术合成近红外量子点具有粒径分布窄，色彩纯度高，发射近红外光，稳定性好等优异特性，且成本低，易于大规模量产。 近红
一、OTB评估指标OTB 可以用来衡量你的目标跟踪算法好坏，它包含一些 benchmark 结果，打好标记（即ground-truth.txt )的数据集，以及一个用来测试你的算法的代码库。数据集包括50帧的序列和100帧的序列，其中50帧序列的数据集是2013年提出来的，100帧的数据集是2015年提出来的，所以OTB50也叫OTB2013，OTB100也叫OTB2015，相关的数据集和测试代码
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2024-06-10 10:44:13
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特征：如果目标快速变形，基于HOG的梯度模板就跟不上了，如果快速变色，基于CN的颜色模板就跟不上了。置信度指标:高置信度更新：只有在跟踪置信度比较高的时候才更新跟踪模型，避免目标模型被污染，减少模型漂移与更新次数，同时提升速度。1）最大响应值：最大响应分数Fmax。2）平均峰值相关能量(average peak-to correlation energy, APCE)：反应响应图的波动程
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2024-05-06 10:36:46
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目标检测目标检测的基本范式划窗使用卷积实现密集预测锚框多尺度检测与FPN单阶段&无锚框检测器选讲RPNYOLO、SSDFocal Loss与RetinaNetFCOSYOLO系列选讲什么是目标检测目标检测：给定一张图片，用矩形框框出所有感兴趣物体同时预测物体类别目标检测与图像分类区别图像分类通常只有一个物体，位于图像中央，占据主要面积，目标检测中这些都不固定单阶段目标检测算法单阶段检测算法
目录简介与背景知识：数据集准备：模型选择和预训练：模型构建和训练：目标检测与推断：性能优化与改进：实例应用和扩展：yolo各版本：总结： 简介与背景知识： YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度学习的实时目标检测算法，由Joseph Redmon等人于2016年提出。相比于传统的目标检测方法，YOLO具有快速和实时性的优势，能够在图像或视频中准确地识别和定位多个目标物体。
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2024-03-20 12:21:44
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参考链接：CVPR2018论文：Learning Spatial-Temporal Regularized Correlation Filters for Visual Tracking1、Github代码下载地址：https://github.com/lifeng9472/STRCF2、从如下地址下载matconvnet，并解压到external_libs/matconvnet/ 路径 http
目标识别的评价指标主要有ROC曲线，missrate（MR，其实就是FALSE Positive）、FPPI、FPPW等。单图像跟踪的评价指标主要有两个，一个是pixel error，一般是算中心距离，另一个是overlap rate，区域重叠率，用重叠区域除以两个矩形所占的总面积Aoverlap /（A1+A2-Aoverlap），常常用pixe
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2024-05-04 23:01:44
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Precision plot: percentages of frames whose estimated locations lie in a given threshold distance to ground-truth centers.追踪算法估计的目标位置（bounding box）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的距离小于给定阈值的视频帧的百分比。不
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2024-03-22 21:35:48
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