本文解读了香港大学联合中山大学和深睿医疗人工智能实验室 ICCV2019 论文《Motion Guided Attention for Video Salient Object Detection》。该文提出了基于运动注意力的视频显著物体检测方法（MGA），比之前最好的算法在DAVIS和FBMS数据集上分别提升了4个和8个百分点！研究背景显著物体检测问题要求对于每张图片或视频帧，预测一个二类别的像
摘要视频运动目标检测与跟踪算法是计算机视觉领域的一个核心课题，也是智能视频监控系统的关键底层技术。它融合了图像处理、人工智能等领域的研究成果，已经广泛应用于安保监控、智能武器、视频会议、视频检索等各个领域。因此，检测与跟踪算法研究具有极其重要的理论意义和实用价值。运动目标检测与跟踪涉及到计算机图像处理、视频图像处理、模式识别、以及人工智能等诸多领域，广泛地应用于军事、工业、生活等各个方面。研究内容
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2024-08-27 20:53:50
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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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视频目标检测的特点视频目标检测，相对于图片目标检测，最大的特点就是增加了上下文的信息，视频的每一帧图片有上下文的连接对应关系和相似性。由于有上下文的关系，所以可以利用前后帧的检测结果，提升当前帧的检测精度；由于前后帧具有相似连续性，所以可以利用冗余信息加快每一帧的检测速度。目前大部分的论文都把视频帧分成关键帧和非关键帧两部分，关键帧的选取有两种方法：一种是间隔固定的帧数选取，另一种是自适应的方法选
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2024-05-25 20:40:25
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第一章 行业概况2022年2月4日晚，国家大剧院联合北京广播电视结合8K超高清技术，在歌剧院对北京2022年冬奥会开幕式进行了8K直播。 这次直播采用北京广播电视台冬奥纪实8K试验频道作为信号源，运用我国自主知识产权的AVS3编码技术，打通北京广播电视台到国家大剧院的传输路径，通过25，000流明8K激光投影机和8K音频解嵌设备，实现高质量8K电视节目的传输与展示。1.1 超高清视频标准视频是信息
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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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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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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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
# PyTorch目标检测：实时视频流处理
在计算机视觉领域，目标检测是一个重要的任务，它可以从图像或视频中识别出感兴趣的目标并进行定位。随着技术的进步，实时视频流的目标检测变得越来越重要，因为它可以应用于许多实际问题，如智能监控、自动驾驶等。本文将介绍如何使用PyTorch处理实时视频流中的目标检测，并提供一个示例来解决一个实际问题。
## 问题描述
假设我们需要设计一个实时的目标检测系统
原创
2023-08-16 16:58:36
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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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目录：overviewdownload quick start 【Overview】MAGMA是一个用于GWAS数据分析的软件，首次发表于文章：de Leeuw C, Mooij J, Heskes T, Posthuma D (2015): MAGMA: Generalized gene-set analysis of GWAS data. PLoS Comput Biol
准确地说，视频是由一系列图像组成的动作序列，并且该序列中的每个图像都将在要显示的动作序列的时间轴中接替前一个图像。 这些静止图像称为视频帧。每个视频帧之间的时间差越小，刷新率就越高，并且视频中的运动表现得越自然。现代视频编码将这些帧分为三类
iImage source: Wikimedia commons
I-frame 信息帧信息帧用帧内压缩，用
OTB跟踪过程 首先，对于一种视频跟踪方法，有两种跟踪过程的选择：[No Restart] 例如OPE全称为One-Pass Evaluation，或者SRE。只给定第一帧的目标区域，运行跟踪算法期间，不会进行第二次初始化，直至视频跟踪结束。[With Restart] 例如OPER全称为One-Pass Evaluation with Restart，或者SRER。在给定第一帧的目标
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2024-05-28 10:24:12
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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： 光流 由于目标对象或者摄像机的移动造成的图像对象在连续两帧图像中的移动被称为光流。它是一个 2D 向量场,可以用来显示一个点从第一帧图像到第二帧图像之间的移动。 上图显示了一个点在连续的五帧图像间的移动。箭头表示光流场向量。光流在很多领域中都很有用: • 由运动重建结构 • 视频压缩 • Video Stabilization 等光流是基于一下假设的: 1. 在连续的两帧图像之间(
作者：邓圣衡、梁智灏、孙林、贾奎本文提出了 VISTA，一种新颖的即插即用多视角融合策略，用于准确的 3D 对象检测。为了使 VISTA 能够关注特定目标而不是一般点，研究者提出限制学习的注意力权重的方差。将分类和回归任务解耦以处理不平衡训练问题。在 nuScenes 和 Waymo 数据集的基准测试证明了 VISTA 方法的有效性和泛化能力。该论文已被CVPR 2022接收。第一章 简介LiDA
干货分享
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2022-01-06 15:45:43
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手机上也可以实时进行目标检测了！
原创
2022-10-10 11:57:17
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视频目标检测之后处理方法T-CNN: Tubelets with Convolutional Neural Networks for Object Detection from Videos1. 摘要2. 模型3. 结果Seq-NMS for Video Object DetectionImproving Video Object Detection by Seq-Bbox Matching总结
