目标跟踪

视觉目标检测之小目标检测技术调研与实验小目标检测是计算机视觉领域中的一个极具挑战性的问题。小目标检测广义是指在图像中检测和识别尺寸较小、面积较小的目标物体。

目标跟踪（Object Tracking） vs. 目标识别（Object Recognition）目标跟踪和目标识别都是计算机视觉中的核心任务，但它们的目标、方法和应用场景有所不同。目标识别（Object Recognition）是指识别图像或视频中的目标是什么，即确定目标的类别（如“人”、“车”、“猫”等）。目标识别通常是单帧任务，不考虑时间上的连续性。

动态蛇形卷积在YOLOv8中的探索与实践：提高目标识别与定位精度YOLO系列（You Only Look Once）自推出以来，已经成为目标检测领域中的一项标杆技术。随着每个版本的更新，YOLO不断优化其网络结构与性能，其中YOLOv8在许多任务中展现了非常出色的性能。但尽管如此，YOLOv8仍有进一步提升空间，尤其是在卷积层的设计上。本文将探讨如何通过引入一种新的卷积方式——动态蛇形卷积（Dynamic Snake Convolution）来进一步提升YOLOv8的目标检测效果。

我是一个对称矩阵

YOLOv5-Seg 深度解析：与 YOLOv5 检测模型的区别YOLOv5 是一个强大的目标检测框架，而 YOLOv5-Seg 是其扩展版本，增加了实例分割功能。在 YOLOv5-Seg 中，主要修改了 model.yaml 文件，增加了一个 segmentation 相关的输出：

辛勤的程序猿

DEIM：加速Transformer架构目标检测的突破，YOLO系列的启发目标检测（Object Detection）是计算机视觉中的一项核心任务，广泛应用于自动驾驶、视频监控、工业自动化等领域。随着技术的不断发展，越来越多的模型涌现出来，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列，它凭借出色的实时性和精度成为了目标检测领域的重要代表。然而，随着Transformer架构的兴起，基于Transformer的目标检测模型（如DETR）展现出了更强的全局上下文捕捉能力，但也面临着一些挑战，尤其是在训练速度和小物体检测方面。

OpenCV2D 特征框架 (19)目标检测类cv::CascadeClassifier的使用cv::CascadeClassifier 是 OpenCV 中用于对象检测的一个核心类，特别适用于基于 Haar 特征和 LBP（局部二进制模式）特征的目标检测任务。它实现了 Paul Viola 和 Michael Jones 提出的级联分类器算法，并由 Rainer Lienhart 等人进行了改进。

我的青春不太冷

【OpenCV实战】基于 OpenCV 的多尺度与模板匹配目标跟踪设计与实现来了来了还是我们可爱的鸡哥本文介绍了一种基于 OpenCV 的视频目标跟踪，该利用模板匹配技术和多尺度匹配算法，实现对视频中目标的实时跟踪。通过结合鼠标的交互操作和暂停功能，用户可以方便地选择跟踪目标，并在不同的播放状态中查看跟踪效果。文章详细描述了系统的原理、逻辑流程以及实现过程中所涉及的关键公式和逻辑图。

人工智能教学实践

【毕业与课程大作业参考】基于 yolov8+pyqt5 界面自适应的表情识别检测系统 demo【毕业与课程大作业参考】基于yolov8+pyqt5界面自适应的表情识别检测系统demo.zip资源-CSDN文库

人工智能教学实践

无人机红外热成像：应急消防的“透视眼”无人机红外热成像：应急消防的“透视眼”亲爱的小伙伴们，每年一到夏天，应急消防的战士们就像上紧了发条的闹钟，时刻准备应对各种灾害。炎热天气让火灾隐患“蹭蹭”往上涨，南北各地还有防洪救灾、台风、泥石流等灾害轮番登场。在这场与灾害的较量中，有个“秘密武器”功不可没，那就是无人机，尤其是它的红外热成像功能，简直就是应急消防的“透视眼”。今天，就让我们一起深入了解一下吧。

油泼辣子多加

【计算机视觉】目标跟踪应用目标跟踪是指根据目标物体在视频当前帧图像中的位置，估计其在下一帧图像中的位置。视频帧由t到t+1的检测，虽然也可以使用目标检测获取，但实际应用中往往是不可行的，原因如下：目标跟踪的目的是根据目标在当前视频帧图像中的位置，预测其在下一帧图像中的位置。然而，使用目标检测直接获取目标位置的方式在实际应用中存在一些限制，主要原因如下：

目标跟踪之sort算法(3)

Coovally AI模型快速验证

MMYOLO：打破单一模式限制，多模态目标检测的革命性突破！目录MMYOLO算法结构说明BaseBackboneBaseYOLONeckBaseDenseHead

自动驾驶3D目标检测综述（八）在介绍完前九章的内容后，咱们已经基本完成了综述主题内容的解读。剩下只有第十章分析和展望以及第十一章总结的部分。本篇为自动驾驶3D目标检测综述的第八篇也将是最后一篇。

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目标检测新视野 | YOLO、SSD与Faster R-CNN三大目标检测模型深度对比分析目录引言YOLO系列网络结构多尺度检测损失函数关键特性SSD锚框设计损失函数关键特性Faster R-CNN

那年一路北

深入探究 YOLOv5：从优势到模型导出全方位解析在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，它在自动驾驶、安防监控、工业检测等众多领域都有着广泛的应用。而 YOLO（You Only Look Once）系列作为目标检测算法中的佼佼者，一直备受关注。其中，YOLOv5 更是凭借其出色的性能和易用性，成为了许多开发者和研究者的首选。本文将深入探讨 YOLOv5，包括其优势、PyTorch 版本特点、模型导出格式支持以及模型类别与导出等方面，带领读者全面了解这一强大的目标检测模型。

《目标检测数据集下载地址》一、引言在计算机视觉的广袤领域中，目标检测宛如一颗璀璨的明星，占据着举足轻重的地位。它宛如赋予计算机一双锐利的 “眼睛”，使其能够精准识别图像或视频中的各类目标，并确定其位置，以边界框的形式清晰呈现。这项技术早已融入我们生活的方方面面，从日常使用的智能手机中的人脸解锁、支付 APP 的人脸支付，到智慧交通领域里自动驾驶车辆对行人、车辆、交通标志的实时监测，再到工业生产中对零件的精准计数、缺陷检测，以及安防监控系统对异常行为的敏锐捕捉等，目标检测技术无处不在，为我们的生活带来了极大的便利与安全保障。

【遥感目标检测】【数据集】DOTA：用于航空图像中目标检测的大规模数据集DOTA:A large-scale dataset for object detection in aerial images DOTA：用于航空图像中目标检测的大规模数据集 CVPR 2018

YOLOv5训练长方形图像详解YOLOv5 是一种高效的目标检测算法，广泛应用于各种图像识别任务。然而，当处理长方形图像时，可能会遇到一些特殊问题，如图像尺寸不匹配、标注不准确等。本文将详细介绍如何在 YOLOv5 中训练长方形图像，确保模型能够准确地检测和识别目标。

《Opencv》图像金字塔与采样目录一、简介二、图像金字塔简介三、上采样与下采样的原理1. 下采样（Downsampling）2. 上采样（Upsampling）

马甲是掉不了一点的<.<

目标检测跟踪中的Siamese孪生网络与普通卷积网络(VGG、ResNet)有什么区别？Siamese网络又叫孪生网络，是一种特殊的神经网络架构，由一对（或多对）共享参数的子网络组成，用于学习输入样本之间的相似性或关系。最早在 1994 年由 Bromley 等人提出，最初被用于签名验证任务。目前广泛应用于目标检测跟踪领域中，基本已经作为目标跟踪的backbone了，提出了很多基于Siamese网络的改进跟踪策略。如：