文章目录一、 基本过程和思想二 、视频理解还有哪些优秀框架三、效果体验~使用手势：python run_gesture_recognition.py健身_跟踪器：卡路里计算三、训练自己数据集步骤然后，打开这个网址：点击一下start new project但是官方的制作方法是有着严重bug的~我们该怎么做呢！原代码解读 大家好，我是cv君，很多大创，比赛，项目，工程，科研，学术的炼丹术士
这篇文章作为2021年的AAAI视频目标检测类文章，可以说是现在视频目标检测的最新技术之一了，并且已经集成到了MMtracking框架之中，可以说是集合了计算机视觉，深度学习，目标检测，视频检测等知识综合性较强的文章，以小编现在的水平很难融汇贯通，所以说作为一个笔记总结吧，以后水平提高会重新总结这篇文章
转载
2024-04-30 09:38:18
108阅读
1.1 论文信息标题Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice会议CVPR 2018原文链接Optimizing Video Object Detection via a Scale-Time Lattice (thecvf.com)领域视频目标检测(提升速度)性能79.6 mAP（20fps）以及 79.0 mAP（62
转载
2024-08-26 20:03:19
56阅读
mAP: mean Average Precision, 是多标签图像分类任务中的评价指标。 AP衡量的是学出来的模型在给定类别上的好坏，而mAP衡量的是学出的模型在所有类别上的好坏。参考添加链接描述，写的很好一 首先关注 TP\FP\FN\TNTP、FP、FN、TNTrue Positive (TP): ----正确地判定为正类False Positive (FP): IoU<=阈值 的检
转载
2024-03-17 14:24:27
144阅读
本文通过解读OneNet的源码，顺便就把detectron2看了，带有详细注释的代码在这里。 注意，detectron2 集成了object detection, semantic segmentation, perosn keypoints detection。 但是我只分析跟object detection 有关的分支。 好的下面正式时开始，从OneNet 的源码执行指导可以发现代码的启动在/
转载
2024-04-15 23:51:10
113阅读
记录一些略看的视频目标检测论文，持续更新。。。github:https://github.com/breezelj/video_object_detection_paper视频目标检测(video object detection)简单综述：概要：目标检测已经做到很成熟了，但是视频目标检测确实还在发展之中，视频目标检测主要挑战在于在长视频中往往有些帧的质量非常差，比如目标物体出现以下情况，单纯的目
转载
2024-03-14 08:45:00
356阅读
ILSVRC2016目标检测任务回顾：视频目标检测（VID）： 图像目标检测任务在过去三年的时间取得了巨大的进展，检测性能得到明显提升。但在视频监控、车辆辅助驾驶等领域，基于视频的目标检测有着更为广泛的需求。由于视频中存在运动模糊，遮挡，形态变化多样性，光照变化多样性等问题，仅利用图像目标检测技术检测视频中的目标并不能得到很好的检测结果。如何利用视频中目标时序信息和上下文等信息成
转载
2024-06-08 22:39:38
426阅读
一、基础概念YoloV7提供的yolov7-tiny.onnx 对于图像中包含较大尺寸的足球检测准确率高。但在实际应用中，足球视频中的足球非常小，默认的模型难于满足实际的足球检测需求。1.1 识别目标1）固定机位的视频中足球的逐帧识别1.2 实现思路1）采用labelImg对视频中的逐帧图像进行标注，并保存为yolo格式2）采用YoloV7源码对标注数据进行训练3）集成到实践项目中二、数据标注下载
转载
2024-03-23 11:27:36
104阅读
1、小目标①像素点小于32*32的物体②目标尺寸为原图的0.12、小目标检测面临的困难①底层特征缺乏语义信息．在现有的目标检 测模型中，一般使用主干网络的底层特征检测小目 标，但底层特征缺乏语义信息，给小目标的检测带来 了一定的困难．②小目标的训练样本数据量较少．③检测模型使用的主干网络与检测任务的差异3、基于多尺度预测（YOLO、Faster R-CNN、SSD）多尺度预测指的是在多个不同尺度的
转载
2024-04-26 19:48:58
73阅读
文章目录摘要一、创新点二、方法1.Adaptive Flood Filling2.Non-Salient object Suppression (NSS)3.Network Details（网络详情）Transformer partEdge-preserving Decoder(边缘保留解码器)Loss Function三、实验 摘要目前最先进的显著性检测模型严重依赖于精确的像素级注释的大型数据
Face++ 2017年的作品。主要基于RFCN的改进，基于2种基础框架backbone得出2种模型。以ResNet101为基础网络的大模型，具有比faster RCNN更高的精度，以类似Xception为基础网络的小模型，比SSD，YOLO更快。 类似Xception的网络结构如下图所示。 下图分析了faster RCNN，RFCN，Light-Head R-CNN，三个检测
mAP，不认识英文单词的可以看一哈：P：Precision，精度AP：Average Precision，平均精度mAP：mean Average Precision，平均精度均值开个玩笑，下面就进行具体介绍一下，Show Time~一、TP、TN、FP、FN前情提要：IoU：intersection over union，交并比，计算方法也是字面意思。“交”——预测框和ground-truth的
转载
2024-04-22 15:06:33
77阅读
推荐： https://www.leiphone.com/news/201701/r6GB9fptnK3nD
原创
2022-10-13 09:51:30
110阅读
带来垃圾分类、水下垃圾/口罩垃圾/烟头垃圾检测等数据集AquaTrash垃圾识别数据集数据集下载链接：http://suo.nz/2CdMGi该数据集包含 369 张用于深度学习的垃圾图像。总共有 470 个边界框。共有 4 类 {(0: glass), (1:paper), (2:metal), (3:plastic)}口罩垃圾检测数据集下载链接：http://suo.nz/2CYpbL这个数据
视频目标检测调研1.主要问题：与图像目标检测的主要区别是：视频信息具有大量冗余，这些冗余会如果能合理的利用或者去除，会大大提高处理速度；视频信息中的目标经常会出现变形、遮挡、模糊，这会导致检测结果的不稳定，出现漏检。2.基本方法：- 基于单帧图像的- 结合上下文和时间信息的：双流法三维卷积基于流特征的LSTM3.基于单帧图像的视频检测方法基于单帧的视频图像处理方法目前已经研究的很多。主流的方法有R
转载
2023-11-22 17:31:01
72阅读
对目前看过的视频目标检测论文做一个简单的综述，也欢迎大家补充一些其他遗漏掉的，不错的视频目标检测论文。持续更新。。。论文详细笔记：目标检测已经做到很成熟了，但是视频目标检测确实还在发展之中，视频目标检测主要挑战在于在长视频中往往有些帧的质量非常差，比如目标物体出现以下情况，单纯的目标检测算法难以胜任（图片来自于FGFA论文）既然单帧图片进行检测效果不好，视频目标检测的主要考虑就是如何去融合更多的时
转载
2024-03-01 15:27:42
125阅读
1. YOLOF-You Only Look One-level Feature1. 摘要： 本文重新回顾了一阶段检测器中的特征金字塔网络（FPN），并指出FPN网络的成功在于他它面对目标检测中的优化问题时的“分而治之”方法。从优化角度看，为了处理这个问题，我们没有使用复杂的特征金字塔结构，而是引入了一个可替代的方法--只使用一级特征来进行检测。基于这个简单并
转载
2024-04-08 21:56:54
128阅读
传统视频监控技术只能达到“千里眼”的作用，把远程的目标图像（原始数据）传送到监控中心，由监控人员根据目视到的视频图像对现场情况做出判断。智能化视频监控的目的是将视频原始数据转化为足够量的可供监控人员决策的“有用信息”，让监控人员及时全面地了解所发生的事件：“什么地方”，“什么时间”，“什么人”，“在做什么”。将“原始数据”转化为“有用信息”的技术中，目标检测与跟踪技术的目的是要解决“什么地方”和“
转载
2024-03-22 15:06:45
145阅读
写在前面2021.4.21更新又被老师换题目了，现在做大规模检测。无语。所以视频检测就更到这里了，不过说点题外话。视频检测现在的做法都是结合前后帧，都没有一个在线的，纯粹为了刷精度，工业需要的是实时的在线的检测。过去的这些研究fps才不到20，也只能止步于学术了。 实际的做法仍然是把目标检测的算法拿过来直接用，最常见的就是YOLO，做目标检测的估计没有一个不知道yolo的，因为yolo是唯一一个真
转载
2024-08-27 15:43:08
111阅读
本文为印度Rourkela国立技术研究院（作者：Rajkamal kishor Gupta）的硕士论文，共46页。近年来，由于采用成本较低且技术优越的摄像设备，其图像质量得到了迅速的提高，因此拍摄高质量、大尺寸的图像变得非常容易。视频是具有固定时间间隔的连续图像的集合。因此，当场景随时间变化时，视频可以提供有关对象的更多信息。手动处理视频是不可能的。所以我们需要一个自动化的设备来处理这些视频。本
转载
2024-02-23 11:48:50
46阅读
