前言 基本操作 1. matlab中如何使用类似字典的方式进行键值操作； ids = [0 1 2 3 4 5 6]; names = {'Unknown', 'Round', 'Left', 'Right', 'Uturn', 'Bicycle', 'Pedestrain'}; sgnm = co
原创
2022-12-10 12:42:09
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本章介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。 1. Object Localization 原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量，分别是： 注意，class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain，car，motorcycle和backgrou
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2018-10-30 22:32:00
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我们遇到数据集中需要将car、bus、truck合并成car，或将person、rider、pedestrain合并为person。使用修改标签的方法就可以实现。import osimport xml.etree.ElementTree as ET#程序功能：批量修改VOC数据集中xml标签文件的标签名称def changelabelname(inputpath): listdir = os.listdir(inputpath) for file in listdir:
原创
2021-08-13 09:33:29
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一 核心思想本文提出的TANet方法，在pedestrain上表现很好。主要应用triple attention方法，对目标的特征进行权重的调整。网络主要分为两个框架，一个是Triple Attention框架和Coarse-to-Fine Regression框架。1、Triple Attention。结合channel-wise注意力、point-wise注意力和
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2024-05-26 17:18:19
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本实验并没有按照网上现有的千篇一律的指导书在linux上进行实验，而是尝试在Windows上进行本实验，并记录实验的详细过程。这一方面的资料在互联网上较少，也算是一个比较好的补充。github地址：https://github.com/jmhIcoding/pedestrain_detection.git一、实验步骤1、环境搭建1.1 安装Tensorflow 1.13.0pip3 install
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2024-03-25 17:42:14
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最近对OpenCV产生兴趣，于是尝试着搭建平台环境，主要是VisualStudio 2010与OpenCV的环境设置，这里网上教程很多不仔细讲了。运行了行人检测的这个例子，感觉效果还不错。OpenCV中提供了HOG的行人检测（pedestrain detection）类，利用OpenCV中默认的SVM参数进行HOG行人检测，默认参数是根据Dal
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2023-12-19 21:15:38
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红外目标检测数据集：1.SCUT FIR Pedestrain（Caltech格式）道路行人检测类别：walk person，ride person，squat person，people，person?，people?。 这是作者在Gravity上找到的关于道路目标检测红外数据集，整个数据集压缩后大小7.35，详细的可以去华南理工大学计算机视觉实验室查看。数据集给出了.vbb格式的Annotat
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2024-03-10 20:15:52
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本章介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。1. Object Localization原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量，分别是：注意，class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain，car，motorcycle和background四类。 对于目标定位和目标检测问题，其模型如下所示：原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出
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2024-07-15 09:14:48
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1.Object Localization前两节课程中，我们介绍的是利用CNN模型进行图像分类。除此之外，本周课程将继续深入介绍目标定位和目标检测（包含多目标检测）。标准的CNN分类模型我们已经很熟悉了，如下所示：原始图片经过CONV卷积层后，Softmax层输出4 x 1向量，分别是：注意，class label也可能是概率。上述四个向量分别对应pedestrain，car，motorcycle
