目标跟踪

AI大模型从0到1记录学习数据结构和算法 day204.3 分治算法 4.3.1 概述分治算法的基本思想为：将原问题递归的分解为若干个（通常是两个以上）规模较小、相互独立且性质相同的子问题，直到子问题足够简单，简单到可以直接求解。然后再返回结果，逐个解决上层问题。实际上，前文提到的归并排序算法和快速排序算法都是分治思想的典型应用。能使用分治算法解决的问题通常需要具备以下特点：  可分解：问题可以被划分为多个规模较小的子问题。这些子问题通常具有相同的性质，并且可以独立地解决。  存在基本情况：问题分解的小到一定程度后，就变得非常简单，简单到可以直接

听风吹等浪起

改进系列（9）：基于VisionTransformer+InceptionDW+Focal_loss改进实现的遥感地面目标识别目录1.VisionTransformer2.InceptionDW模块3.改进4.遥感地面目标识别5.训练过程

开源AI守护童心——幼儿跌倒报警系统的智能安全革命幼儿园是孩子们成长的乐园，但跌倒事件却时常让家长和园方忧心。教室、走廊、操场，幼儿的每一次意外跌倒都可能带来安全隐患。传统人工监管难以全天候覆盖，反应速度也常受限。如何让幼儿园更安全、更放心？幼儿跌倒报警系统，依托前沿AI视频技术，融合人体姿态识别与实时报警功能，为幼儿安全筑起智能防护网！这套开源系统不仅提升园方管理效率，更为家长带来安心，助力幼儿园打造安全教育新标杆！

SparseDrive---论文阅读纯视觉下的稀疏场景表示1.通过稀疏场景表示和重新设计的预测与规划任务，提高了自动驾驶系统的性能和效率，特别是在规划安全性方面。 2.SparseDrive包含对称的稀疏感知模块和并行运动规划器，通过有效的设计，实现了在所有任务中的性能提升，同时保持了更高的训练和推理效率。 3.修改了运动预测和规划之间的巨大相似性，串级模块，提出了一种分层规划选择策略

一种改进的CFAR算法用于目标检测（解决多目标掩蔽）恒虚警率（CFAR）技术在雷达自动检测过程中起着关键作用。单元平均（CA）CFAR算法在几乎所有的多目标情况下都会受到掩蔽效应的影响。最小单元平均（SOCA）CFAR算法仅当干扰目标位于参考窗口的前后方时才具有较好的性能。有序统计（OS）CFAR算法在多目标情况下具有较好的鲁棒性，但计算复杂度较高。然而，当一个大目标连续占据多个单元时，无论是SOCA-CFAR还是OS-CFAR都无法避免掩蔽效应。为此，针对这些问题，提出了一种基于SOCA-CFAR的改进CFAR算法。仿真结果表明，改进的CFAR算法能够以

温文尔雅透你娘

摄像头在自动驾驶中的核心应用：感知算法与技术方案深度解析在自动驾驶感知系统中，摄像头以其独特的技术优势成为环境信息采集的核心传感器，承担着 80% 以上的场景感知任务。其不可替代的价值源于三大核心优势：

怎么全是重名

VPN（2020）Cross-view Semantic Segmentation for Sensing Surroundings感知环境在人类空间感知中起着至关重要的作用，它从观察中提取物体的空间形态以及自由空间。为了使机器人具有这种周围感知能力，我们引入了一种新的视觉任务，称为跨视图语义分割，以及一个名为视图解析网络（VPN）的框架来解决它。在跨视图语义分割任务中，训练智能体将第一视图的观察结果解析成一个自上而下的语义图，该图在像素级上指示所有对象的空间位置。这项任务的主要问题是我们缺乏对自顶向下视图数据的真实注释。为了解决这个问题，我们在3D图形环境中训练VPN，并利用域适应技术将其传输到处理现实世界的数据。我们在合成代理和真

Coovally AI模型快速验证

GPT-4o从语义分割到深度图生成，大模型狂潮下的计算机视觉：技术进步≠替代危机随着上周，GPT-4o原生多模态图像生成功能的推出，更多玩法也被开发出来。一夜之间，GPT-4o原生多模态能力的释放，让图像生成、语义分割、深度图构建这些曾需要专业工具链支持的复杂任务，变成了普通人输入一句话就能实现的"视觉魔术"。

研究下适合部署在jeston上的深度学习类单目标跟踪算法📄 论文：https://arxiv.org/abs/1606.09549 💻 代码：https://github.com/bertinetto/siamese-fc

图像退化对目标检测的影响！！引言1、理解图像退化2、目标检测中的挑战3、应对退化的自适应方法4、新兴技术与研究方向5、未来展望6、代码

【工业场景】用YOLOv12实现饮料类别识别饮料类别识别任务的意义在于帮助人们更快速地识别和区分不同类型的饮料，从而提高消费者的购物体验和满意度。对于商家而言，饮料类别识别可以帮助他们更好地管理库存、优化货架布局和预测销售趋势，从而提高运营效率和利润。此外，饮料类别识别还可以应用于自动贩卖机、智能购物系统等领域，为人们提供更便捷的购物服务。总的来说，饮料类别识别任务的意义在于提升消费者和商家的体验，促进商业领域的发展。

每日文献（八）——Part one今天看的是《Recent Advances in Convolutional Neural Networks》。

目标跟踪综合知识Accuracy = (TP + TN) / (TP + FN + FP + FN)Precision = TP / （TP + FP）

【论文阅读】Dynamic Adversarial Patch for Evading Object Detection Models这篇文章主要是针对目标检测框架的攻击，不同于现有的攻击方法，该论文主要的侧重点是考虑视角的变化问题，通过在车上布置多个显示器，利用视角动态选择哪一个显示器播放攻击内容，通过这种方法达到隐蔽与攻击的兼顾。

顶刊【遥感目标检测】【TGRS】FFCA-YOLO遥感图像小目标检测FFCA-YOLO for Small Object Detection in Remote Sensing Images FFCA-YOLO遥感图像小目标检测

【遥感小目标数据集】【AI-TOD】Tiny Object Detection in Aerial Images摘要—近年来，地球视觉中的目标检测取得了巨大进展。然而，航空图像中的微小目标检测仍然是一个非常具有挑战性的问题，因为微小目标包含的像素数量较少，并且容易与背景混淆。为了推动航空图像中微小目标检测的研究，我们提出了一个新的数据集，即航空图像中的微小目标检测数据集（AI-TOD）。具体而言，AI-TOD包含28,036张航空图像中的八类共700,621个目标实例。与现有的航空图像目标检测数据集相比，AI-TOD中目标的平均大小约为12.8像素，远小于其他数据集。为了构建航空图像中微小目标检测的基准，我们在AI

目标检测中归一化的目的？在目标检测任务中，归一化坐标和尺寸时需要除以图像的宽度和高度，主要有以下几个原因：不同图像可能具有不同的宽度和高度。通过将坐标和尺寸除以图像的宽度和高度，可以将所有图像的标注信息统一到相同的尺度范围（[0, 1]）。这使得模型在训练和推理时能够处理任意尺寸的图像，而不需要关心图像的具体像素尺寸。

目标检测20年（二）没有看过（一）的可以看看笔者这篇文章：目标检测20年（一）-CSDN博客目录3.2 目标检测数据集和指标

基于深度学习的目标追踪技术全解析原理与模型：基础架构：双分支共享权重网络，通过互相关层计算模板与搜索区域相似度。经典模型：SiamFC：全卷积实现高效匹配，奠定孪生网络追踪基础。

目标检测20年（一）今天看的文献是《Object Detection in 20 Years: A Survey》，非常经典的一篇目标检测文献，希望通过这篇文章学习到目标检测的基础方法并提供一些创新思想。