# 目标追踪与深度学习
## 引言
在计算机视觉领域，目标追踪是一个重要的研究方向，旨在实时监测和识别视频中的特定目标。近年来，随着深度学习的发展，目标追踪的性能得到了显著提升。本文将深入探讨目标追踪的基本概念，以及如何使用深度学习技术来提高追踪的准确性和效率。
## 目标追踪的基本概念
目标追踪是指在视频序列中，持续跟踪一个或多个目标的位置和状态。它通常包括两个主要步骤:
1. **初
一、概述MeanShift，顾名思义，它是对Mean Shift 算法的改进，能够自动调节搜索窗口大小来适应目标的大小，可以跟踪视频中尺寸变化的目标。它也是一种半自动跟踪算法，需要手动标定跟踪目标。基本思想是以视频图像中运动物体的颜色信息作为特征，对输入图像的每一帧分别作 Mean-Shift 运算，并将上一帧的目标中心和搜索窗口大小(核函数带宽)作为下一帧 Mean shift 算法的中心和搜索
转载
2023-10-11 16:04:02
96阅读
0，引入这一章节里，trace的图形包含多种PLY文件表示的图形。 比如：bunny、dragon、hand skeleton、horse等。 主要涉及两件事情： 1，将这些模型添加到场景中； 2，给场景中的图形设置各自的材质和纹理。直接看图啦~~~该场景中包含如下几个部分： 1，后方平面（Phong材质，平面的2D方格纹理）； 2，下方平面（Reflective材质，平面的2D方格纹
转载
2023-12-15 16:42:25
61阅读
论文原文下载：Eye Tracking for Everyone.pdf摘要从科学研究到商业应用，眼动跟踪是许多领域的重要工具。尽管眼动跟踪器的应用范围很广，但它还没有成为一种普遍的技术。我们相信，通过构建可在手机和平板电脑等商品硬件上运行的眼动跟踪软件，我们可以将眼动跟踪的力量放在每个人的手掌上，而不需要额外的传感器或设备。我们通过引入 GazeCapture 来解决这个问题，这是第一个大规模的
xiaoqiang_trackxiaoqiang_track是一个利用摄像头捕捉的图像进行人体追踪的程序。它有比较好的稳定性,能够可靠的追踪目标。同时也具有比较好的扩展性。可以方便的对关键的追踪算法进行调整。在运动的控制上，使用了PID控制，可以通过调整参数适应不同的设备。原理简介通过人体识别算法获取到人体的上半身位置。获取成功后就把对应的位置信息传递给追踪程序。追踪程序进行目标追踪。运动控制程序
转载
2024-01-05 14:56:02
214阅读
目标跟踪（8）使用 dlib 进行多目标跟踪在本教程中，您将学习如何使用 dlib 库在实时视频中有效地跟踪多个对象。我们当然可以使用 dlib 跟踪多个对象；但是，为了获得可能的最佳性能，我们需要利用多处理并将对象跟踪器分布在处理器的多个内核上。正确利用多处理使我们能够将 dlib 多对象跟踪每秒帧数 (FPS) 提高 45% 以上！[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直
还在利用hisat, tophat这些耳熟能详的软件将read比对到基因组（转录组）上，然后统计每个基因的count数么？试试这些不需要比对，速度更快的工具吧。 Salmon(Patro et al. 2016), Sailfish (Patro, Mount, and Kingsford 2014) kallisto (Bray et al. 2016) RSEM(B. Li and Dewe
转载
2024-08-09 08:24:24
497阅读
基因表达水平统计
基因表达水平一般是通过该基因转录的mRNA的多少来衡量的。每个基因转录产生的mRNA的量，是受到时空等多种因素调控的，个体在不同的生长发育阶段，或者不同的组织水平，基因转录出mRNA的量都是不一样的。 RPKM是利用RNA-Seq技术用来定量估计基因表达值的一个非常有效的工具。RPKM是Reads per Kilobase of
13
Transcript per Million
转载
2024-01-10 09:59:11
100阅读
1、概述 知识追踪是对学生的知识基于时间建模，以便我们能精确预测学生对于知识点的掌握程度，以及学生在下一次的表现。而且精确的知识追踪能让我们抓住学生当前的需求，并进行精准推题。然而人类的学习过程中受到人类自身知识和大脑两者的复杂的影响的，也导致知识追踪是非常困难的。 早期的知识追踪模型都是依赖于一阶马尔科夫模型，例如贝叶斯知识追踪（Bayesian Knowledge Tracin
转载
2024-01-20 22:30:17
67阅读
像素深度是指存储每个像素所用的位数，也用它来度量图像的分辨率。像素深度决定彩色图像的每个像素可能有的颜色数，或者确定灰度图像的每个像素可能有的灰度级数。例如，一幅彩色图像的每个像素用R，G，B三个分量表示，若每个分量用8位，那么一个像素共用24位表示，就说像素的深度为24，每个像素可以是16 777 216（2的24次方）种
转载
2023-11-22 15:36:30
287阅读
深度学习算法人员追踪
深度学习是人工智能领域的一种重要技术，它在图像识别、语音识别、自然语言处理等诸多领域取得了巨大的成功。深度学习算法人员是推动深度学习技术发展的重要力量，他们负责开发和优化深度学习算法模型，以提高模型的精确度和效率。
## 深度学习算法人员的职责和技能要求
深度学习算法人员的主要职责是研究和开发深度学习算法模型，解决各种实际问题。他们需要对深度学习理论有深入的了解，熟悉各
原创
2023-09-06 08:10:39
46阅读
# 深度学习多目标追踪的起源
多目标追踪（Multiple Object Tracking, MOT）是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，旨在实时识别和跟踪视频序列中的多个运动物体。近年来，深度学习的快速发展为多目标追踪任务提供了新的解决方案。本文将介绍深度学习在多目标追踪中的应用起源，并提供一个简单的代码示例以展示其基本实现过程。
## 多目标追踪的基本概念
多目标追踪可分为两大部分：
深度知识追踪(Deep Knowledge Tracing)0 摘要在计算机支持的教育中，知识追踪(机器在学生与课程作业交互时对学生的知识进行建模)是一个公认的问题。虽然有效地对学生知识进行建模会产生很高的教育影响，但这项任务存在许多内在的挑战。在这篇文章中，我们探索使用递归神经网络(RNNs)来模拟学生的学习。与以前的方法相比，RNN模型家族具有重要的优势，因为它们不需要对人类领域知识进行显式编
WGCNA（加权基因共表达网络分析）序章这个工具现在很火，高分文章用到很多。加权基因共表达网络分析(WGCNA，Weighted gene co-expression network analysis)WGCNA能够从复杂数据中（N多分组）快速地提取出与样本特征相关的基因共表达模块，以供后续分析。简单地说，它通过计算基因之间的表达相关性，将具有表达相关性的基因聚类到一个模块中，然后再分析模块与样本
DESeq2的适用性分析来自RNA-seq的计数数据，基因任务是检测差异表达基因。 也适用于其他分析：ChIP-Seq、HiC、shRNA筛选。快速开始dds = DESeqDataFromMatrix(countData = cts,
colData = colData,
design = ~batch + condition)
dds = DESeq(dds)
转载
2023-12-06 19:28:12
343阅读
问 1：
在没有重复实验的情况下，用 RPKM 要怎么做检验呢？
答：
如果要用泊松分布做差异分析模型的话，必须要用 reads count 的。只有 RPKM值的话，可以用 RPKM 的公式反推 reads count 数，再做检验。
问 2：
Deseq 是怎么控制 reads 多重比对的？
答：
Deseq 只是一个差异分析的软件，多重比对的分配是在 Deseq 之前的。 De
转载
2024-06-18 10:28:24
47阅读
1. Denoising 与 MAP 故事从 denoising 说起，话说手头上有一张含有噪音的图片 Lena，如何除去噪音得到好的 clean image 呢？ 对于上面的问题，用 x 值表示某个像素的灰度值，我们可以建立这样一个最小化的数学模型： 其中， y 表示已知的观测值，也就是含有噪声的原图， x 表示要恢复成 clean image 的未知值。 模型的第一项的直观作用就是，预测
不可成药的三大类靶点传统的药物靶点绝大部分是具有适合的结合位点和明确的活性位点的蛋白质。药物分子往往通过“占位驱动”的药理学作用模式发挥作用。这种方法虽然可行，但并不能适用于所有的靶蛋白，尤其是在蛋白本身缺乏相应的结合口袋、蛋白的内源性底物高亲和力、蛋白存在于细胞内部药物分子无法抵达、蛋白的致病机制不依靠蛋白间相互作用或催化活性等情况下。随着对癌症进展的分子基础和多种驱动因素的深入理解，科学家开始
转载
2024-01-09 12:11:52
126阅读
我们都知道RNA-seq是通过NGS技术来检测基因表达量的测序方法。在衡量基因表达量方面，若是单纯以比对到参考基因的Reads个数（我们通常称之为Count值）来衡量基因的表达量，在统计上是一件相当不合理的事。今天就为大家介绍一下衡量基因表达量的RPKM和FPKM两种方法。 在随机抽样的情况下，序列较长的基因被抽到的概率本来就会比序列短的基因高，如此一来，序列长的基因永远会被认为表达量较
转载
2023-08-03 14:13:50
377阅读
前言大多我们在做完差异表达之后都会看下我们的差异基因筛选的是否能将分组结果展现出来，都会选择热图，主要是热图技能聚类，又可以展现表达量的大小，非常直观，所以这期我们就说下热图的绘制方法。实例解析1. 数据读取数据的读取我们仍然使用的是 TCGA-COAD 的数据集，表达数据的读取以及临床信息分组的获得我们上期已经提过，我们使用的是edgeR 软件包计算出来的差异表达结果，合并了原始的 Count
转载
2023-09-23 09:12:15
309阅读
