在自动驾驶领域，3D多目标跟踪（MOT）作为整个感知系统中的关键任务之一发挥着重要作用，它确保了车辆导航和运动规划的高效和安全。大多数现有的MOT方法基于检测，即通过检测跟踪（TBD），并且仅使用单个深度传感器，如激光雷达来检测和跟踪目标。然而，长距离的非常稀疏的点云导致这些方法无法生成非常精确的检测结果，从而影响跟踪结果。因此，本文提出了一种基于传感器融合的3D MOT方法，利用激光雷达和摄像机
siamese 网络， 是05年Yann Lecun提出来的。它的特点是它接收两个图片作为输入，而不是一张图片作为输入。文献资料：摘抄自caffe github的issue697 Siamese nets are supervised models for metric learning [1]. 译：孪生网络是一种监督学习，用于度量学习。 [1] S. Chopra, R. Had
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2024-03-21 09:19:58
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算法主页：http://www.robots.ox.ac.uk/~luca/siamese-fc.html ）matlab版本代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc (作者提供源代码)tensorflow+python代码：tensorflow代码（GitHub上搜索的...） 一.总体思路 图1 网络结构图上图集中体
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2024-04-24 13:53:23
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神经网络学习小记录53——TF2搭建孪生神经网络（Siamese network）比较图片相似性学习前言什么是孪生神经网络代码下载孪生神经网络的实现思路一、预测部分1、主干网络介绍2、比较网络二、训练部分1、数据集的格式2、Loss计算训练自己的孪生神经网络1、训练本文所使用的Omniglot例子2、训练自己相似性比较的模型 学习前言实现一下TF2版本的孪生神经网络。什么是孪生神经网络简单来说，
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2024-03-20 17:16:01
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本文将介绍如何使用darknet框架下的yolo v3制作第一个属于自己的深度学习目标检测模型。Why YOLO?You only look once (YOLO)是顶尖的实时目标检测模型。下面是YOLO与其他模型的性能对比。可以看出YOLO 具有耗时较少，准确率不低的优点。配置环境建议环境：Win10、支持CUDA的Nvidia显卡、Python3、CUDA>=9.0、CUDNN>=
摘要为了实现自动驾驶中低成本的精确3D目标检测，目前提出了许多基于多目相机的方法，并解决了单目的遮挡问题。然而由于深度估计误差较大，现有的多目方法通常在困难小目标（如行人）沿深度射线方法上生成多个边界框，导致召回率极低。此外，现有结合深度预测的多目算法通常都是大模型，无法满足自驾应用的实时要求。为了解决这些问题，论文提出CrossDTR，用于3D目标检测的跨视图（Cross-view）和深度引导（
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2024-06-30 10:24:15
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单测量矢量多目标精确DOA估计的高效稀疏表示算法 作者：Seong-Hyeon Lee , In-OChoi ,Min-Seok Kang , Kyung-Tae Kim摘要为了快速准确地实现使用单个测量向量（即阵列信号向量）确定多个目标的波达方向（DOA）估计，我们使用逐步搜索方法，提出了一种基于正交匹配追踪（OMP）的新型高效稀疏表示算法。无论冗余字典（即阵列流形矩阵）的高度相互连贯
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2024-08-09 18:17:14
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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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单目标跟踪数据集 [更新中...]一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集2.长时数据集二、RGBT单目标跟踪数据集References 一、RGB单目标跟踪数据集1.短时数据集GOT-10k [paper] [project] GOT-10k(Generic Object Tracking benchmark over 10,000 video segments.)是人工标注的用于单目标跟踪的
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2024-07-25 21:34:33
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1、跟踪基础知识简介首先要说明一点，现在多目标跟踪算法的效果，与目标检测的结果息息相关，因为主流的多目标跟踪算法都是TBD（Tracking-by-Detecton）策略，SORT同样使用的是TBD，也就是说先检测，再跟踪。这也是跟踪领域的主流方法。所以，检测器的好坏将决定跟踪的效果。本文抛开目标检测（YOLO V3）不谈，主要看SORT的跟踪思路。SORT采用的是在线跟踪的方式，不使用未来帧的信
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2024-09-19 21:48:07
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在推荐业务中经常有“既要、也要、还要”的场景，比如做视频推荐业务的时候既要提升用户对于视频的点击率，也希望同时提升用户观看视频的时长。面对这样的诉求，通常需要在推荐系统中使用多目标建模算法。多目标建模目前业内有两种模式，一种叫Shared-Bottom模式，另一种叫MOE，MOE又包含MMOE和OMOE两种。MMOE也是Google提出的一套多目标学习算法结果，被应用到了Google的内部推荐系统
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2024-08-01 09:07:57
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一、传统检测模型和卷积神经网络对比
传统检测模型：采用人工特征提取方法获取目标的特征描述。然后输入到一个分类器中学习分类规则。
人工特征提取方法的缺点：
（1）对设计者提出比较高的学术要求，
（2）提取方法高度依赖于具体任务，要求设计者有丰富的实验经验，
（3）对应用中提出严格的假设前提，如小尺度，小角度的变换等，现实应用中很难得到满足
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2023-12-18 22:46:27
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学习目标：1、多目标检测算法模型2、主流的用于多目标检测的卷积神经网络框架3、目标检测算法（one-stage、two-stage）学习内容：1、 目标检测算法模型有哪些 目标检测算法模型有两种：一种是anchor-based类模型另一种则是anchor-free类模型。其中anchor-based类模型包括有（1）基于回归的one-stage
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2024-05-06 16:35:32
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认知雷达(Cognitive Radar)认知雷达的概念由Simon Haykin于2006年正式提出，指出它是新一代雷达系统的重要标志。根据认知的定义，雷达要成为认知雷达，则需要具备某些特点和能力，例如感知环境的能力，智能信号处理的能力，存储环境和目标回波信息的能力，接收到发射闭环反馈的特点，也就是要理解和适应环境。过程描述首先，通过对先验知识库采用先进的信号处理方法，学习得出目标和环境的多域(
0.概述监控摄像头在保护我们的家庭或企业安全方面发挥了至关重要的作用。这些相机非常廉价实惠，建立一套监控系统也是如此，其中唯一困难且昂贵的部分是监控。对于实时监控，通常必须指派安全人员或团队，实际情况下这根本不能完全做到。 但是借助计算机视觉和人工智能的力量，我们可以构建出更便宜且更可靠的东西。监控系统中存在各种CV问题，Object Tracking就是其中之一。 目标跟踪是一种利用空间和时间特
1、简介和比较Mosaic数据增强方法是YOLOV4论文中提出来的，主要思想是将四张图片进行随机裁剪，再拼接到一张图上作为训练数据。这样做的好处是丰富了图片的背景，并且四张图片拼接在一起变相地提高了batch_size，在进行batch normalization的时候也会计算四张图片，所以对本身batch_size不是很依赖，单块GPU就可以训练YOLOV4。https://github.com
本篇文章是论文的介绍性博客:Benchmarking Graph Neural Networks （https://arxiv.org/abs/2003.00982）的介绍性文章，有兴趣的可以下载原文阅读图0：在稀疏的2D张量上运行的GCN（顶部）和在密集的2D张量上运行的WL-GNN（底部）的标准实验。 图神经网络（GNN）如今在社会科学，知识图，化学，物理学，神经科学等的各种应用中得到广泛使用
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2024-01-29 02:46:41
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文章目录一、多目标进化算法二、指标的常见分类方法二、常用性能评价指标回顾三、参考集的缺陷四、支配关系的缺陷
一、多目标进化算法多目标进化算法 (MOEA )是一类模拟生物进化机制而形成的全局性概率优化搜索方法 ,在 20世纪 90年代中期开始迅速发展 ,其发展可以分为两个阶段。第一阶段主要有两种方法即不基于 Pareto优化的方法和基于 Pareto优化的方法 ;第二个阶段就是在此基础上
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2024-03-12 22:23:34
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1摘要主要的多摄像机3D检测范式基于显式3D特征构建，这需要通过3D到2D投影对局部图像视图特征进行复杂的索引。其他方法隐式地引入几何位置编码并进行全局注意力（例如，PETR）以构建图像token和3D目标之间的关联。3D到2D视角的不一致性和全局注意力导致前景token和查询之间的弱相关性，进而导致收敛缓慢。论文提出了具有实例引导监督和空间对齐模块的Focal-PETR，以自适应地将目标查询聚焦
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2024-09-03 10:44:29
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【Object Detection】YOLOV5应用案例——口罩检测（mask destection）手把手教你从零开始搭建一个目标检测任务 文章目录1、下载YOLOV5的代码2、准备数据3、修改配置文件4、模型训练5、模型测试其他问题如何提高精度？关于为什么detect文件运行后，预测结果没有框框出的问题 1、下载YOLOV5的代码打开项目地址https://github.com/ultraly
