目标跟踪

Day14 - CV项目实战：SAR飞机检测识别论文原文：SAR-AIRcraft-1.0:高分辨率SAR飞机检测识别数据集 - 中国知网第一排的7张图片，普通人肉眼很难看出对应的是第二排的飞机。

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《DiffusionDet: Diffusion Model for Object Detection》ICCV2023本文提出了一种新的框架DiffusionDet，它将目标检测任务表述为从带噪声的边界框到目标边界框的去噪扩散过程（如图一所示）。在训练阶段，目标边界框逐渐扩散到随机分布，模型学习逆转这一加噪过程。在推理阶段，模型以渐进的方式细化一组随机生成的边界框以输出结果。在标准基准测试（包括MS-COCO和LVIS）上的广泛评估表明，DiffusionDet与以前建立的检测器相比，取得了有利的性能。这项工作在目标检测中带来了两个重要的发现：首先，随机边界框虽然与预定义的锚点或学习到的查询差异很大，但也是有效的目标候选

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桥梁缺陷YOLO免费数据集分享 – 6308张已标注8类缺陷图像本次分享的是一套高质量的桥梁缺陷YOLO数据集，主要以混凝土桥梁为对象，包含了大量真实的桥梁缺陷图像，旨在支持桥梁检测、结构健康监测以及缺陷自动识别的相关研究与应用。该数据集经过精心标注，包含了8种主要的桥梁缺陷类别，具体如下：

视频横屏转竖屏播放-使用人脸识别+目标跟踪实现import cv2 import torch from ultralytics import YOLO from deep_sort_realtime.deepsort_tracker import DeepSort from collections import defaultdict

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目标检测(object detection)之前的章节中学习到的是图像分类模型，图像中只有一个主要物体对象，只需关注如何识别图像中的类别即可。然而，在通常的图片中，也有可能一张图片有多个物体，我们想要知道感兴趣的物体在图像中的具体位置以及对物体进行分类，在计算机视觉中这类任务称做目标检测或目标识别。

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智慧城市路面垃圾识别系统产品介绍方案方案介绍智慧城市中的路面垃圾识别算法通常基于深度学习框架，这些算法因其在速度和精度上的优势而被广泛采用。这些模型能够通过训练识别多种类型的垃圾，包括塑料袋、纸屑、玻璃瓶等。系统通过训练深度学习模型，使其能够识别并定位多种类型的路面垃圾。

Yolo11改进策略：上采样改进|CARAFE，轻量级上采样|即插即用|附改进方法+代码https://arxiv.org/pdf/1905.02188 特征上采样是许多现代卷积网络架构（例如特征金字塔）中的关键操作。其设计对于诸如目标检测和语义/实例分割等密集预测任务至关重要。在本文中，我们提出了内容感知特征重组（CARAFE），这是一种通用、轻量级且高度有效的算子，以实现这一目标。CARAFE具有几个吸引人的特性：（1）大视野。与仅利用子像素邻域的前期工作（例如双线性插值）不同，CARAFE可以在大感受野内聚合上下文信息。（2）内容感知处理。与对所有样本使用固定核（例如反卷积）不同，CA

OpenCV视觉分析之目标跟踪(12)找到局部的最大值函数meanShift()的使用在反向投影图像上找到一个对象。meanShift 是一种用于图像处理和计算机视觉领域的算法，特别适用于目标跟踪、图像分割等任务。该算法基于一个简单的概念：通过迭代地移动窗口到更高密度的区域，直到找到局部的最大值（即密度最高的点）。在图像处理中，这个“密度”通常指的是像素颜色或特征空间中的分布。

【目标跟踪】目标跟踪算法资料笔记(1) TCTrack(1) CSDN合集 (2) GIthub合集 (3) Towards-Realtime-MOT (4) ETTrack (5) MOTRv2 (6) StrongSORT (7) FairMOT (8) CenterTrack (9) DanceTrack

孙同学要努力

《目标检测》——基础理论知识（目标检测的数据集、评价指标：IOU、mAP、非极大抑制NMS）⽬标检测（Object Detection）的任务是找出图像中所有感兴趣的⽬标，并确定它们的类别和位置。⽬标检测中能检测出来的物体取决于当前任务（数据集）需要检测的物体有哪些。假设我们的⽬标检测模型定位是检测动物（⽜、⽺、猪、狗、猫五种结果），那么模型对任何⼀张图⽚输出结果不会输出鸭⼦、书籍等其它类型结果。

OpenCV视觉分析之目标跟踪(10)估计两个点集之间的刚性变换函数estimateRigidTransform的使用计算两个2D点集之间的最优仿射变换 estimateRigidTransform 是 OpenCV 中的一个函数，用于估计两个点集之间的刚性变换（即平移和旋转）。这个函数在计算机视觉中常用于图像配准、运动估计等任务。

OpenCV视觉分析之目标跟踪(8)目标跟踪函数CamShift()使用找到物体的中心、大小和方向。CamShift（Continuously Adaptive Mean Shift）是 OpenCV 中的一种目标跟踪算法，广泛应用于视频中对象的跟踪。CamShift 算法结合了 Mean Shift 算法和颜色直方图，通过迭代寻找目标区域的颜色分布中心，从而实现目标的跟踪。

mAP的定义在目标检测任务中，mAP（mean Average Precision，平均精度均值）是一个常用的评估指标，用于衡量模型对多类别目标检测的整体性能。它结合了精度（Precision）和召回率（Recall），并综合各个类别的检测效果。以下是对mAP指标的详细解释：

OpenCV视觉分析之目标跟踪(11)计算两个图像之间的最佳变换矩阵函数findTransformECC的使用根据 ECC 标准 78找到两幅图像之间的几何变换（warp）。该函数根据 ECC 标准 ([78]) 估计最优变换（warpMatrix），也就是说 warpMatrix = arg ⁡ max ⁡ W ECC ( templateImage ( x , y ) , inputImage ( x ′ , y ′ ) ) \texttt{warpMatrix} = \arg\max_{W} \texttt{ECC}(\texttt{templateImage}(x,y),\texttt{inputImag

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YOLOv4的网络架构解析YOLOv4（You Only Look Once version 4）是一种先进的目标检测系统，由Alexey Bochkovskiy、Chien-Yao Wang和Hong-Yuan Mark Liao于2020年提出。在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的技术，广泛应用于自动驾驶、安防监控、医疗影像分析等多个行业。

【零售和消费品＆厨房】厨房电器检测系统源码＆数据集全套：改进yolo11-rmt注意：由于项目一直在更新迭代，上面“1.图片效果展示”和“2.视频效果展示”展示的系统图片或者视频可能为老版本，新版本在老版本的基础上升级如下：（实际效果以升级的新版本为准）

【论文解读】EdgeYOLO：一种边缘实时目标检测器（附论文地址）论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.07483这篇文章的标题是《EdgeYOLO: An Edge-Real-Time Object Detector》，由中国北京理工大学的Shihan Liu、Junlin Zha、Jian Sun、Zhuo Li和Gang Wang共同撰写。这篇论文提出了一个基于最新YOLO框架的高效、低复杂度且无锚点的目标检测器，能够在边缘计算平台上实时实现。以下是对论文内容的解读：

路测毫米波雷达标定和目标跟踪查找匹配时，先对数据排序。逐帧对数据处理，运行速度快。单帧有噪点，多帧处理，准确率更高一些。路侧毫米波雷达标定与目标跟踪哔哔哩_bilibili路侧毫米波雷达标定与目标跟踪, 视频播放量 5855、弹幕量 1、点赞数 14、投硬币枚数 4、收藏人数 44、转发人数 10, 视频作者粤港澳湾区算法大赛, 作者简介粤港澳大湾区（黄埔）国际算法算例大赛 iacc.pazhoulab-huangpu.com，相关视频：路侧毫米波雷达标定和目标跟踪，大语言模型综合能力强化，神经隐式表示的物体三维重建，高效可靠的

【python】OpenCV—Tracking（10.4）—Centroid基于质心实现多目标（以人脸为例）跟踪人脸检测采用深度学习的方法核心步骤：步骤#1：接受边界框坐标并计算质心步骤#2：计算新边界框和现有对象之间的欧几里得距离步骤 #3：更新现有对象的 (x, y) 坐标步骤#4：注册新对象步骤#5：注销旧对象当旧对象无法与任何现有对象匹配总共 N 个后续帧时，我们将取消注册。

目标跟踪算法-卡尔曼滤波详解卡尔曼滤波是一种递归的优化算法，用于估计一个系统的动态状态，常用于跟踪、导航、时间序列分析等领域。它的关键在于使用一系列测量数据（通常含噪声）来估计系统的真实状态，使得估计值更接近实际情况。卡尔曼滤波器适合在一维或多维的状态空间中跟踪一个随时间变化的系统状态。