运动目标跟踪主流算法大致分类不全，需要慢慢补充 一．运动目标检测 （一）背景差 1.帧差2.GMM 背景减算法可以对背景的光照变化、噪声干扰以及周期性运动等进行建模，在各种不同情况下它都可以准确地检测出运动目标。因此对于固定摄像头的情形，目前大多数的跟踪算法中都采用背景减算法来进行目标检测。背景减算法的局限性在于它需要一个静态的固定摄像头。 （二）
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2024-05-02 23:17:03
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在开始了解目标跟踪算法的细节之前，我们先来了解一下宏观条件下（目标、背景、摄像头之间的相对运动情况），目标跟踪该如何具体的实现。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到所感兴趣的运动目标(包括位置、速度及加速度等运动参数)。在运动目标跟踪问题的研究上，总体来说有两种思路： a)不依赖于先验知识，直接从图像序列中检测到运动目标，并进行目标识别，最终跟踪感兴趣的运动
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2024-08-11 16:55:22
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# 判别式计算机视觉发展与应用
## 引言
计算机视觉是一门研究如何使计算机“看”的技术，它涉及图像处理、模式识别等多个领域。判别式计算机视觉算法是基于对已知类别的数据进行分析和学习，并通过这些已知类别来区分新的未知数据。
在本文中，我们将介绍判别式计算机视觉的发展与应用，并教会你如何实现它。我们将按照以下步骤进行讲解：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 数
原创
2023-07-23 07:48:03
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者[印度] 拉格哈夫·巴利（Raghav Bali）迪潘简·撒卡尔（Dipanjan Sarkar） 目 录译者序前言关于作者关于审稿人第1章 开始使用R语言和机器学习 1.1 探究R的基本内容 1.2 R的数据结构 1.3 使用函数 1.4 控制代码流 1.5 高级结构 1.6 进一步使用R 1.7 机器学习基础 1.8 总结 第2章 让我们进行机器学习 2.1 理解机器学习 2
生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。概念首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数 或者条件概率分
原创
2022-10-18 15:06:41
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本文摘选来自： AI 智能体开发指南 一、背景 为了解决不同的应用场景，在AI的发展过程中，机器学习模型逐步分化为 判
生成式模型和判别式模型的概念是机器学习领域非常重要的基础知识，但能准确区分开二者并不是一件非常容易的事情，笔者经常是看一遍忘一遍，为了巩固下知识点，我将从以下几个方面对两种模型进行介绍和对比。概念首先我们需要明确，两种不同的模型都用于监督学习任务中。监督学习的任务就是从数据中学习一个模型，并用基于这个模型对给定的输入预测相应的输出。这种模型的一般形式为决策函数 或者条件概率分布 。我们先用一张图
原创
2021-02-05 19:17:42
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产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)是分类器常遇到的概念，它们的区别在于： 对于输入x，类别标签y： 产生式模型估计它们的联合概率分布P(x,y) 判别式模型估计条件概率分布P(y|x) 产生式模型可以根据贝叶斯公式得到判别式模型，但反过
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2020-12-13 14:01:00
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1 定义1.1 生成式模型 生成式模型（Generative Model）会对x和y的联合分布p(x,y)建模，然后通过贝叶斯公式来求得 p(yi|x)，然后选取使得p(yi|x) 最大的 yi，即： 简单说生成式模型就是生成数据分布的模型。将求联合分布的问题转为了求类别先验概率和类别条件概率的问题。1.2 判别式模型 对条件概率 p(y|x;)
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2018-07-05 17:38:00
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有监督学习回归模型中，我们利用训练集直接对条件概率p(y|x;θ)建模，例如logistic回归就利用hθ(x) = g(θTx)对p(y|x;θ)建模（其中g(z)是sigmoid函数）。假设现在有一个分类问题，要根据一些动物的特征来区分大象(y = 1)和狗(y = 0)。给定这样的一种数据集，
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2017-04-20 00:23:00
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搞懂生成式模型和判别式模型
原创
2021-07-11 17:52:43
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本文摘选来自： AI 智能体开发指南
一、背景
为了解决不同的应用场景，在AI的发展过程中，机器学习模型逐步分化为 判别式（Discriminative）和生成式（Generative） 两各技术路线，从而形成了AI的两大派别。它们分别在分类、回归、模式识别以及数据生成等任务中发挥核心作用。
为了避免在AI技术选型过程中走弯路，为应用场景匹配不合适的AI，我们有必要了解两种AI的核心差异。
二
## Python 判别式输出 bool 值
在 Python 编程语言中，判别式是一种用于判断某个条件是否成立的表达式。它通常返回一个布尔值，即 `True` 或者 `False`。判别式在编程中具有广泛的应用，可以用于条件语句、循环控制和逻辑运算等场景。
本文将介绍如何使用 Python 编写判别式，并通过代码示例展示其用法和灵活性。
### 1. 判别式的基础用法
在 Python
原创
2023-12-17 11:32:06
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特点：产生式模型:从统计的角度表示数据的分布情况，能够反映同类数据本身的相似度，不关心判别边界。判别式模型：寻找不同类别之间的最优分类面，反映的是异类数据之间的差异。区别：产生式模型(Generative Model)与判别式模型(Discrimitive Model)它们的区别在于：假设有样本输入值（或者观察值）x，类别标签（或者输出值）y判别式模型评估对象是最大化条件概...
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2018-10-22 09:34:40
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生成式模型 P(X,Y)对联合概率进行建模，从统计的角度表示数据的分布情况，
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2020-09-22 17:22:00
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文章目录引言问题表达2.1 Linear Assignment2.2 Multidimensional Assignment2.3 Assignment Costs2.3.1 Kinematic Costs优化3.1 最大权重独立集问题3.2 贪婪随机搜索3.2.1 TOMHT Framework3.2.2 GRASP for the Hypothesis Enumeration搜索算法可行解的
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2024-07-15 07:45:46
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目录目标跟踪综述Summary of Object Tracking0 引言1 目标跟踪的背景3 目标跟踪的发展3.1 生成式模型3.2 判别式模型3.3 深度学习下的目标跟踪3.3.1 深度学习下的单目标跟踪3.3.2 深度学习下的多目标跟踪4 目标跟踪的展望4.1 目标跟踪的应用4.2 目标跟踪的发展趋势
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2024-03-18 22:01:06
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作者| 杨亦诚排版| 李擎经典多目标跟踪算法DeepSORT的基本原理和实现OpenVINO目标检测 vs 目标跟踪在开始介绍DeepSORT的原理之前呢，我们先来了解下目标检测，和目标跟踪之间的区别：· 目标检测：在目标检测任务中，我们需要利用AI模型识别出单张画面中，物体的位置和类别信息，每一帧画面之间检测结果相对独立，没有依赖关系。这也意味着目标检测算法可以被应用于单张图片的检测，也可以用于
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2024-04-24 13:36:04
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Andrew Ng, On Discriminative vs. Generative classifiers: A comparison of logistic regression and naive Bayes
无论是生成式模型还是判别式模型，都可作为分类器使用，分类器的数学表达即为：给定输入 X 以及分类变量 Y，求 P(Y|X)。判别式模型直接估算 P(Y|X)，或者也可像 SVM
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2017-03-04 09:52:00
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运动目标跟踪综述运动目标跟踪技术是近几年来新兴的一个研究方向，它通过分析视频序列，在视频序列的每一帧中定位出目标，包括计算出目标的大小、位置等信息。其难点在于运动目标在视频图像跟踪过程中可能会发生的旋转、遮挡、尺度变化等比较复杂的变化，以及一些客观因素的影响，比如各类噪声、出现遮挡等等。它是视频监控技术应用的关键，也是计算机视觉研究领域的一个重要分支。1.运动目标跟踪方法和模型过去几十年，目标跟踪
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2024-04-01 10:05:27
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