目录一、目标检测 VS 图像分类 VS 图像分割二、目标检测1、目标检测基础理论2、基于深度学习的目标检测Two-stage流程One-stage流程3、人脸业务场景三、代码实践 一、目标检测 VS 图像分类 VS 图像分割理论学习：视频推荐 图像分类只需要将图片分类别即可，目标检测，先定位再分类 目标定位/检测：大体定位出框子 语义分割：相同语义的为一类颜色，图中紫色，像素级别 实例分割：每个
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2023-12-17 19:48:38
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背景介绍Dlib是一个深度学习开源工具，基于C++开发，也支持Python开发接口，功能类似于TensorFlow与PyTorch，由于dlib对于人脸特征具有很好的支持，有很多训练好的人脸特征提取模型供开发者使用，所以dlib很适合做人脸项目开发。具体的dlib环境配置方法在这里就不再多做赘述了，网上有很多的相关教程可供参考。目标追踪在应用方面，dlib大多数情况下用于人脸检测与人脸识别，然而，
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2023-06-07 09:57:07
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基于深度学习的目标跟踪算法中的检测和再识别分支是怎么运行的？基于深度学习的目标跟踪算法通常分为两个分支：检测分支和再识别分支。这两个分支的作用是从视频帧中提取目标的特征并进行匹配和跟踪。检测分支通常采用目标检测算法（如Faster R-CNN，YOLO等）来检测图像中的目标，并输出目标的位置和大小信息。这些信息被用来确定目标的位置和边界框。再识别分支通常使用深度学习模型（如Siamese网络，Tr
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2024-05-05 11:33:27
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三、相关方法-Part Two1、目标跟踪相关方法（1）生成式方法生成式模型通常寻找与目标（待跟踪目标）最相似的候选作为跟踪结果，这一过程可以视为模板匹配。 在目标跟踪早期，主要是各种生成式方法，生成式方法都采用不训练、在线更新的方法，而且都是在CPU上进行计算，模型的速度很快，最快的可以达到2000+FPS。（2）判别式方法判别式模型通过训练一个分
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2024-08-27 22:59:18
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FROM： 最近对运动目标检测与跟踪这一块的知识进行了一个整体性的回顾，又看了几篇综述性的论文，所以这篇博客算是做一个简单的记录，对几个重要的概念进行了描述与分析。并没有去研究现在这一领域那些最近的研究成果。因为在我看来，算法的主体想法都是一致的，每种方法都有它适应的场景。抓住轴心就够了！ 前景检测这一块，我比较推荐参数方法，高斯混合模型与码本方法都是经过验证，在实际工程中表现极好的，但是你必须根
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2023-12-28 20:44:25
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目录 什么是目标检测目标检测算法Two StagesOne Stagepython实现依赖安装使用附录 什么是目标检测目标检测关注图像中特定的物体目标，需要同时解决解决定位（localization） + 识别（Recognition）。相比分类，检测给出的是对图片前景和背景的理解，我们需要从背景中分离出感兴趣的目标，并确定这一目标的描述（类别和位置），因此检测模型的输出是一个列表，列表的每
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2024-02-20 23:09:51
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Paper https://github.com/foolwood/benchmark_results专栏https://zhuanlan.zhihu.com/visual-tracking?group_id=840232915295170560重要网站链接https://handong1587.github.io/deep_learning/2015/10/09/object-dete
原创
2023-06-25 10:16:11
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【亮点概述】1.将高分检测框和低分检测框都进行关联来跟踪，有效利用了被遮挡物体的碎片，对遮挡影响有很好的跟踪效果。对于低分检测框，利用其与tracklet的相似性来恢复真实对象，并过滤掉背景检测。2.提出了一种简单有效的关联方法BYTE。3.设计了一个简单强大的跟踪器ByteTrack，采用了YOLOX获取检测框并于BYTE关联。4.应用于9种不同的最先进的跟踪器时，几乎所有指标都取得了显著的改进
编者按：目标检测与目标跟踪这两个任务有着密切的联系。针对目标跟踪任务，微软亚洲研究院提出了一种通过目标检测技术来解决的新视角，采用简洁、统一而高效的“目标检测+小样本学习”框架，在多个主流数据集上均取得了杰出性能。目标跟踪（Object tracking）与目标检测（Object detection）是计算机视觉中两个经典的基础任务。跟踪任务需要由用户指定跟踪目标，然后在视频的每一帧中给出该目标所
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2024-03-08 17:00:12
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红外弱小目标的检测与跟踪算法主要分为两类：跟踪前检测DBT和检测前跟踪TBD。经典的小目标检测与跟踪方法是DBT，即先根据检测概率和虚警概率计算单帧图像的检测门限，然后对每帧图像进行分割，并将目标的单帧检测结果与目标运动轨迹进行关联，最后进行目标跟踪，适应于信噪比比较高的情况，常用的方法有：小波分析方法、背景抑制法、基于变换的方法、门限检测方法。TBD即对单帧图像中有无目标先不进行判断，而是先对图
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2023-12-10 14:44:45
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在此功能中，我将介绍使用OpenCV和Python代码设置对象检测和跟踪所需的功能。使用随附的代码片段，您可以轻松设置Raspberry Pi和网络摄像头，以便制作用于物体检测的便携式图像传感器。本文适用于任何希望在Raspberry Pi项目中使用OpenCV的人。一些项目可以包括用于避障或航路点跟踪的Raspberry Pi机器人车辆。此外，包括对象计数和监视。物体检测对象检测建立在我上一篇文
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2024-04-19 21:04:54
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上一讲里直接用opencv的stitcher类拼接的话，会损失一部分分辨率，出来的图片是506*1207的，但是这个图像还需要裁剪，也就是列数会小于506。这个是可以对不同大小的图片进行拼接的。不过似乎不稳定。有的时候就会报错。有的时候出来的图片大小不一样：这个应该是和特征匹配有关系，首先如果用的是二进制描述符，那么它本身是基于概率的，然后在match的时候，又有很多随机的方法，比如随机k-d树，
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2024-04-22 11:13:13
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1. 目标定位目标检测是计算机视觉领域中的一个新兴的应用方向，在构建目标检测之前，我们首先了解一下object localization目标定位。前面说过的图片分类任务就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，主要是图片分类这里所说的目标定位指的是我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把目标 标注圈起来，这就是定位分类问题。其中定位的意思是 判断目
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2024-03-24 12:56:15
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目标检测是计算机视觉领域中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好。在构建对象检测之前，我们先了解一下对象定位，首先我们看看它的定义。 图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法遍历图片，判断其中的对象是不是汽车，这就是图片分类。这节课我们要学习构建神经网络的另一个问题，即定位分类问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车，还要在图片中标记出它的位置，用边框或红色方框把汽车圈起来，
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2024-04-04 11:59:17
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1. 基本概念 1）CNN：Convolutional Neural Networks 2）FC：Fully Connected交集比并集的比值，如果IoU低于0.5，那么相当于目标还是没有检测到） 4）ICCV：International Conference on Computer Vision 
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2024-05-24 20:49:54
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摘要：本文详细地探讨了基于视频的移动目标检测和视频跟踪技术，并给出了一个成功的应用实例。文中详细地论述了视频跟踪系统的系统组成，模块结构和视觉计算流程；给出了实现该系统所涉及的关键技术。关键词：运动检测，目标检测，目标跟踪，智能监控ABSTRACT: This paper studied technologies of moving object detection and video surve
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2024-01-01 13:16:01
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平台搭建与环境配置PyCharm平台搭建PyTorch环境配置Anaconda下载安装手动配置系统环境终端测试是否成功显卡配置（可有可无）环境管理在创建好的环境中安装PyTorch终端测试是否成功在PyCharm中添加pytorch编译环境附加篇：界面开发环境配置 PyCharm平台搭建Step 1：下载 。去官网下载community版的PyCharm，对应的网页链接如下。PyCharm官网
目标检测（object detection）和目标跟踪（object tracking）的区别很多小伙伴在入门的时候或者工作和申博面试的时候常常会遇到什么是目标检测和目标跟踪，二者具体有什么不同，今天带大家梳理一下，但是博主水平有限，仅供参考什么是目标检测目标检测的任务是在一张图像当中进行各种物体的分类任务，但是当前分类的任务有限，只有几十个类别或者上百个类别被分类出来进行检测任务，比如人、车、船
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2024-01-08 15:20:49
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论文标题： Looking Fast and Slow: Memory-Guided Mobile Video Object Detection论文下载地址：https://arxiv.org/abs/1903.10172代码下载地址：https://github.com/vikrant7/pytorch-looking-fast-and-slow论文简介：物体在快速运动时，当人眼所看到
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2024-05-08 11:18:00
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光流法光流是指图像中模式运动的速度运动场可以用来描述运动，光流场则为运动场在二维图像上的投影，并且包含有丰富的关于运动和结构的信息 。光流法用以检测运动目标的基本原理：对图像中所有的像素点赋予速度矢量，形成图像运动场，通过像素点的速度矢量特征对图像进行动态分析。当图像序列中目标静止时，图像区域中的光流矢量是连续变化的。 反之，如果图像中的目标发生运动，由于目标和图像背景存在相对运动，致使运动目标与
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2024-05-16 10:39:49
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