目标跟踪

YOLOv8-SMOT：一种高效鲁棒的实时小目标跟踪框架：基于切片辅助训练与自适应关联https://arxiv.org/pdf/2507.12087从无人机（UAV）视角对小型敏捷多目标（SMOT）——例如鸟类——进行跟踪是一项极具挑战性的计算机视觉任务。该任务的难点主要源于三个方面：目标外观特征极度稀缺、相机与目标自身复合动态所导致的复杂运动纠缠，以及密集群集行为引发的频繁遮挡与身份模糊问题。本文详细阐述了我们在MVA 2025“寻找鸟类”小目标多目标跟踪挑战赛（SMOT4SB）中夺冠的解决方案，该方案采用基于检测的跟踪范式，并在检测和关联层面进行了针对性创新。在检测方面，我们提出了一

智慧零售商品识别误报率↓74%！陌讯多模态融合算法在自助结算场景的落地优化原创声明：本文为原创技术解析文章，核心技术参数与架构设计引用自 “陌讯技术白皮书”，禁止未经授权的转载与篡改。文中算法逻辑与实战方案均基于陌讯视觉算法 v3.2 版本展开，所有实测数据均来自智慧零售场景下的真实部署环境。

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YOLOv8-SMOT：基于切片辅助训练与自适应运动关联的无人机视角小目标实时追踪框架【导读】这是一篇关于如何在无人机视频中高效、准确地追踪鸟类等微小、敏捷、成群目标的技术论文。该方案荣获了MVA 2025“寻找鸟类”小目标多目标追踪挑战赛（SMOT4SB）的冠军，其核心在于系统性地解决了此类任务中最棘手的两个问题：看不清（检测难）和跟不上（关联难）。

YOLOv7：重新定义实时目标检测的技术突破前言：在智能视觉时代，目标检测已成为深度学习领域最具实用价值的核心技术之一。而 YOLO以其端到端的高效结构与卓越的实时性能，成为工程落地与学术研究中的明星算法。本专栏《YOLO目标检测最强通关秘籍》从算法原理、模型设计到实验复现与工程部署，系统梳理 YOLO 系列的技术演进与关键创新，让复杂的模型调优和实战部署变得更系统。

基于粒子滤波的运动目标跟踪MATLAB实现基于粒子滤波的运动目标跟踪MATLAB实现代码，结合了状态预测、权重更新、重采样等核心步骤，并针对实时性和鲁棒性进行了优化：

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通过官方文档详解Ultralytics YOLO 开源工程-熟练使用 YOLO11实现分割、分类、旋转框检测和姿势估计（附测试代码）目录前言：1.了解ultralytics工程与yolo模型1.1 yolo11可以为我们做些什1.2 yolo11模型的高性能

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全景式综述｜多模态目标跟踪全面解析：方法、数据、挑战与未来【导读】目标跟踪（Visual Object Tracking, VOT）一直是计算机视觉领域的核心问题之一，广泛应用于自动驾驶、无人机监控、人机交互等场景。随着单模态方法在复杂环境下逐渐遇到瓶颈，多模态视觉目标跟踪（Multi-Modal VOT）应运而生，它通过融合不同传感器模态（RGB、红外、深度、语义等），显著提升了鲁棒性与精度。本文将带你走进最新的多模态目标跟踪研究进展。

跟踪不稳定目标：基于外观引导的运动建模实现无人机视频中的鲁棒多目标跟踪https://arxiv.org/pdf/2508.01730v1 多目标跟踪（MOT）旨在跟踪多个目标，同时在给定视频的帧之间保持一致的身份标识。在无人机（UAV）录制的视频中，频繁的视角变化和复杂的无人机-地面相对运动动力学带来了重大挑战，这通常导致不稳定的亲和力测量和模糊的关联。现有方法通常分别对运动和外观线索进行建模，忽略了它们的时空相互作用，导致次优的跟踪性能。在本工作中，我们提出了AMOT，它通过两个关键组件联合利用外观和运动线索：外观-运动一致性（AMC）矩阵和运动感知轨迹延续（MTC）模

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论文推荐|迁移学习+多模态特征融合来gongzhonghao【图灵学术计算机论文辅导】，快速拿捏更多计算机SCI/CCF发文资讯～在Cvpr、NeurIPS、AAAI等顶会中，迁移学习+多模态特征融合正以“降成本、提性能、省标注”的绝对优势成为最热赛道。

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SOD-YOLO：基于YOLO的无人机图像小目标检测增强方法【导读】本文提出 DC-AE 1.5 框架，通过引入结构化隐空间和增强扩散训练两大关键技术，在保持高生成质量的同时，大幅加快扩散模型收敛速度，并显著提升高分辨率生成效率。实验表明，该方法在 ImageNet 等数据集上实现了更快训练吞吐率与更优图像质量的双重突破。>>更多资讯可加入CV技术群获取了解哦

【CV 目标检测】Fast RCNN模型①——与R-CNN区别相比于R-CNN，Fast RCNN模型主要在以下三个方面进行了改进：

VLMs开发——基于Qwen2.5-VL 实现视觉语言模型在目标检测中的层级结构与实现方法目标检测作为计算机视觉领域的核心任务，传统方法依赖于 YOLO 等视觉模型对预定义类别进行位置预测。然而，此类方法受限于预训练类别体系，难以实现灵活的视觉交互。视觉语言模型（Vision-Language Models, VLMs）的问世打破了这一局限，其具备跨模态理解能力，能够实现图像与自然语言的双向交互，为目标检测领域带来范式革新。本文系统探讨基于 VLM 的目标检测技术，重点研究 Qwen2.5-VL 模型的技术特性与应用方法。

人脸情绪检测数据集-9,400 张图片智能客服系统在线教育平台心理健康监测人机交互优化市场研究与广告安全监控系统📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~本项目是专注于人脸情绪检测的计算机视觉数据集，共包含约 9,400 张图像，主要用于训练深度学习模型在人机交互、心理健康监测、智能客服等场景下精准识别和检测人脸表情所表达的情绪状态。

论文Review 激光动态物体剔除 Dynablox | RAL2023 ETH MIT出品！题目：Dynablox: Real-time Detection of Diverse Dynamic Objects in Complex Environments

城市路口识别准确率↑31%！陌讯时空建模算法在交通拥堵识别中的突破据《2024中国城市交通报告》统计，早高峰时段城市核心路口的车辆密度检测准确率不足68%。在交通拥堵识别场景中，传统算法面临三大挑战：

【CV 目标检测】①——目标检测概述目标检测（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（分类任务）和位置（回归任务）

【完整源码+数据集+部署教程】植物生长阶段检测系统源码和数据集：改进yolo11-rmt在全球人口持续增长与耕地资源日益紧张的双重压力下，保障粮食安全、提升农业生产效率已成为农业领域的关键任务。传统农业模式下，农民主要依靠经验判断植物生长阶段，进而决定灌溉、施肥、病虫害防治等农事操作。然而，这种经验式判断存在主观性强、准确性低的问题，难以满足现代农业精细化、智能化管理的要求。植物生长阶段检测系统能够实时、准确地监测植物生长状态，为精准农业提供科学依据，有助于优化资源配置、减少资源浪费、提高农作物产量和质量，推动农业向现代化、智能化方向转型升级。

智慧城管复杂人流场景下识别准确率↑32%：陌讯多模态感知引擎实战解析本文为原创技术解析，引用来源：陌讯技术白皮书在城市化进程加速的背景下，智慧城管系统面临着日益复杂的场景挑战。根据行业调研数据显示，某一线城市核心商圈的城管监控系统在早晚高峰时段，对流动摊贩、违规停车等事件的识别准确率不足 60%，其中复杂人流干扰是主要诱因 [7]。

建筑物实例分割数据集-9,700 张图片城市规划与发展灾害评估与应急响应房地产市场分析智慧城市管理地理信息系统(GIS) 环境影响评估📌 每篇文章附带模型指标、训练思路与推理部署建议，欢迎点赞收藏支持~本项目是专注于建筑物实例分割的计算机视觉数据集，共包含约 9,700 张图像，主要用于训练深度学习模型在航拍影像、卫星图像等场景下精准识别和分割每个独立建筑物的轮廓与位置。

化工安防误报率↓82%！陌讯多模态融合算法实战解析据《2023工业视觉安全白皮书》统计[7]，化工车间因强光反射、气体干扰及设备遮挡导致的算法误报率高达42.7%。以某乙烯厂区为例，其传统检测系统面临三大挑战：