一、理论来表达。基于目标特征的跟踪方法，并不是将目标作为一个整体进行跟踪的，而是在连续帧图像中匹配并跟踪一组特征点(如边界线条、质心、角点等)。基于特征的跟踪方法主要包括特征的提取和匹配两个环节。只要特征点可见，就可以实现对目标的持续跟踪。Niyogi.S等人针对目标的结构特征建立了主动模型，使用卡尔曼滤波器(Kalman filter)进行运动预测，通过使能量函数最小化的方法进行目标匹配，从而实
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2024-05-08 19:30:28
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作者 | 范厘针 编辑 | 汽车人跟踪的评价指标有哪些？首先明确评价目标跟踪算法的出发点：希望所有出现的目标都要被及时找到；希望每个目标的位置要与真实的目标位置一致；希望每个目标都被分配一个唯一的ID，并且分配给这个目标的ID在整个序列中保持不变。用于评价的文件det.txt这个文件是保存模型推理的检测结果的文件，内容如下：1,-1,1359.1
Transformers in Single Object Tracking: An Experimental Survey动机 该论文的研究动机是分析和评估最近提出的基于Transformer的单目标跟踪方法，并将它们与CNN和手工特征提取方法进行比较。此外，该研究还旨在通过实验评估这些跟踪器的跟踪鲁棒性和计算效率，并在不同的跟踪场景中测量它们的性能，以确定它们在特定情况下的优缺点。该论文的研究
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2024-06-12 19:44:52
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普通手机“随手”拍的雕像，一下就变成了精细的三维重建图。水杯来回动的动态场景下，细节清晰可见：静态场景效果也同样nice，狗狗突出的肋骨都被还原了出来：对比来看其他方法，效果是酱婶的……这就是英伟达最新提出的方法BundleSDF。这是一种可对未知物体的6D姿态追踪和三维重建的方法。用于从单目RGBD视频序列中跟踪未知物体的6自由度运动，同时进行物体的隐式神经三维重建，方法接近于实时（10Hz）。
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2024-06-21 07:44:17
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大家好，马上又要周末了，这周有认真学习，认真科研吗？最近看了一篇新的论文，这里做一下分享。更新时间：2020.04.27论文题目：Know Your Surroundings：Exploiting Scene Information for Object Tracking作者：Goutam Bhat，Martin Danelljan，Luc Van Gool，Radu Timofte摘要：目前SO
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2024-02-15 17:25:10
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想要注意的是，模型和数据集的详细信息并不是这里的主要关注点（它们只是为了尽可能简单，以便读者可以在自己的机器上复现，而不需要下
原创
2024-08-08 11:40:18
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有兴趣的朋友可以相互讨论技术论文：https://arxiv.org/abs/2004.10934官方代码：https://github.com/AlexeyAB/darknet Abstract有大量的技巧可以提高卷积神经网络（CNN）的准确率（accuracy）。需要在大数据集下对这种技巧的组合进行实际测试，并对结果进行理论论证。某些技巧仅在某些模型上使用和专门针对某些问题，或只针对
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2024-05-16 23:10:06
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众所周知，实时目标检测( Real-Time Object Detection )一直由 YOLO 系列模型主导。飞桨在去年 3 月份推出了高精度通用目标检测模型 PP-YOLOE ，同年在 PP-YOLOE 的基础上提出了 PP-YOLOE+ 。后者在训练收敛速度、下游任务泛化能力以及高性能部署能力方面均达到了很好的效果。而继 PP-YOLOE 提出后，MT-YOLOv6、YOLOv7、DAMO
作者：匿名用户配不配best paper这点不是在下这种匿名菜鸡能评价的，只是说一点在下知道的。仅从cv的角度来看，这类组合优化背景的geometric fitting的问题还是挺有应用背景的（以在下粗鄙的理解就是给一个目标的参数方程形式，但有多少个目标咱不知道，这类问题在cv里除了论文里面的ransac，还有一大类就是类别数目未定的图像分割，很多欧洲老哥把这类问题叫stochastic geom
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2024-06-30 10:57:35
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SVM全称是supported vector machine(支持向量机)，即寻找到一个超平面使样本分成两类，并且间隔最大。SVM能够执行线性或⾮线性分类、回归，甚至是异常值检测任务。它是机器学习领域最受欢迎的模型之一。SVM特别适用于中小型复杂数据集的分类。超平面最大间隔 上左图显示了三种可能的线性分类器的决策边界：虚线所代表的模型表现非常糟糕，甚至都无法正确实现分类。其余两个模型在
摘要目标跟踪一直是一些计算机视觉应用中重要且具有挑战性的问题。对于这个挑战，越来越多的研究者使用深度学习获取更有效的特征以提高跟踪效果。本文提出一个创新的三元组损失(triplet loss)能为目标跟踪提取富有表现力的深度特征，我们把它而不是成对损失(pairwise loss)加入孪生网络中训练。通过组合原始样本，我们的方法不需要其它任何输入就能把更多元素用于训练以获取更有效的特征。此外通过结
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2024-05-02 15:10:14
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吴晶鑫 仲梁维摘 要：动态前景目标识别和提取是计算机视觉领域的重要内容。对动态图像进行前景目标提取与运动跟踪，通过改进高斯混合背景模型，提出一种基于自适应特征加权的前景目标提取算法，目的是对动态画面中的图像特征进行识别并精确提取所需要的画面。根据高斯模型组合多个图像特征，针对组合特征空间的各个子空间构建似然图像，通过似然图像特征分析与加权，提取最具有差异性的特征。根据图像前景特征在图像帧与帧之间的
导读今天给大家推荐一个优秀的Github项目，总结了近几年的显著性目标检测相关顶会顶刊论文以及相应代码。尤其适合初学者的论文阅读，以及高级研究员的文献检索和代码查找。Github地址https://github.com/jiwei0921/SOD-CNNs-based-code-summary-欢迎大家直接关注最新动态，持续更新中。项目背景显著性目标检测（salient object detect
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2024-06-29 07:50:42
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前言 语义分割的弱增量学习（WILSS）目的是学习从廉价和广泛可用的图像级标签中分割出新的类别，但图像级别的标签不能提供定位每个片段的细节。为了解决该问题，本文提出了一个新颖且数据高效的框架（FMWISS）。该框架提出了基于预训练的共同分割，以提炼出互补基础模型的知识来生成密集的伪标签。用师生结构进一步优化噪声伪标签，并引入基于内存的复制-粘贴增强技术，以改善旧类的灾难性遗忘问题。FMW
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2024-05-13 10:44:30
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目标检测技术作为计算机视觉的基础核心，支撑了包括人脸识别、目标跟踪、关键点检测、图像搜索等等70%以上视觉任务。虽然业界YOLO、Anchor Free、Transformer等系列目标检测算法层出不穷，却缺乏可以统一、敏捷、组合应用这些先进算法，并支持包括模型压缩、多端高性能部署等功能实现产业应用端到端落地的开发套件。飞桨目标检测开发套件PaddleDetection就是这样一个模型先进且丰富、
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2024-07-31 14:40:42
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文章目录前言一、卡尔曼滤波推导1.1、设想场景1.2、一维公式推导1.3、类比多维二、代码示例2.1、一维空间2.2、二维空间 前言 1、卡尔曼滤波（Kalman filtering）是一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波)过程。 2、在跟踪中卡尔曼滤波可以基于目标前一时刻的位置，
图1 MOT 行人检测[1]多对象追踪(Multi- Object Tracking, MOT) 在计算机视觉领域有着广泛且重要的应用。大到可以用在多目标导弹跟踪、市中心人流统计, 小到可以用在统计鱼池里的观赏鱼类等等。本篇文章将会带您了解百度飞桨目标检测套件PaddleDetection项目里的 FairMOT模型,并通过Intel的 OpenVINO将其转换成ONNX通用模型，最终
Siamese类SiamFC（ECCV2016）SiamRPN（CVPR2018 Spotlight）：SiamFC+RPNDaSiamRPN（ECCV2018）SiamRPN++（CVPR2019）：ResNet+multilevel feature，对每个层的特征都做RPN，再结合，和C-RPN不一样；CFNet（CVPR2017）：第一篇将Siamese和相关滤波结合RASNet（CVPR2
BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking论文：https://arxiv.org/abs/2206.14651代码：https://github.com/NirAharon/BOT-SORT多目标跟踪 (MOT) 的目标是检测和跟踪场景中的所有目标，同时为每个目标保留一个唯一标识符。在本文中提出了一种新的鲁棒跟踪器，它可以结合运
视频目标跟踪前言目标跟踪任务分类目标跟踪困难点目标跟踪方法经典跟踪算法光流法Meanshift粒子滤波基于核相关滤波的跟踪算法MOOSE基于深度学习的跟踪算法Tracking by DetectionSORT算法预测模型数据关联Deepsort算法Track Handle and State EstimationAssignment Problem匹配级联总结参考相关代码相关文章 前言最近的工作
