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tf.image.non_max_suppression

贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供,其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标,坐标可以标准化(即,位于区间[0,1]或绝对区间。注意,这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意,这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此,坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数,索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)

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PointTrackNet:一种用于点云三维目标检测和跟踪的端到端网络

当前基于机器学习的多目标跟踪(MOT)框架在3-D点云跟踪场景中变得越来越流行。大多数传统的跟踪方法都使用滤波器(例如,卡尔曼滤波器或粒子滤波器)来按时间顺序预测对象位置,但是它们容易受到极端运动条件的影响,例如突然制动和转弯。在本文中提出了PointTrackNet目标跟踪方法,这是一个端到端的3-D对象检测和跟踪网络,可以为每个检测到的对象生成前景掩膜,3-D边界框和点跟踪关联位移。网络仅将两个相邻的点云帧作为输入。在KITTI跟踪数据集上的实验结果显示,与最新的跟踪网络相比本文的方法具有比较好的结果,尤其是在不规则和快速变化的情况下。

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Mask-RCNN论文解读

Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来,FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的,为了弥补这个不足,我们提出了一个简洁非量化的层,名叫RoIAlign,RoIAlign可以保留大致的空间位置,除了这个改进之外,RoIAlign还有一个重大的影响:那就是它能够相对提高10%到50%的掩码精确度(Mask Accuracy),这种改进可以在更严格的定位度量指标下得到更好的度量结果。第二,我们发现分割掩码和类别预测很重要:为此,我们为每个类别分别预测了一个二元掩码。基于以上的改进,我们最后的模型Mask R-CNN的表现超过了之前所有COCO实例分割任务的单个模型,本模型可以在GPU的框架上以200ms的速度运行,在COCO的8-GPU机器上训练需要1到2天的时间。

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加油站抽烟烟火智能识别算法

加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术,加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况,并发出预警信号以提醒相关人员,减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python使用Numpy,这是一个高度优化的数据库操作库,具有MATLAB风格的语法。加油站抽烟烟火智能识别算法所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库(如SciPy和Matplotlib)集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。

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领券