提取的信息允许用来进行机器学习任务，例如图像分类和目标定位。 目标检测通过在目标周围绘制边界框来定位视频帧或图像中的目标。我们可以将人员跟踪视为目标检测的一种形式——目标是人！...1 基础知识 人员跟踪的工作原理： 1.在视频的第一帧中检测到每个人周围的边界框，图像的每个边界框区域生成一个128维向量。该步骤可视为将边界框区域编码为一个128个维的向量。...2.为图像中的所有人员生成这种向量以及边界框坐标。存储这些向量，并对视频的下一帧执行上述向量生成步骤。 3.比较所有向量，在“下一帧”中找到相似的向量，并相应地标记边界框。...单阶段检测器： 这种类型的检测器，仅包含一个处理阶段：图像被送到模型中，仅通过一次即可生成输出。在TSD中，必须先产生候选边界框区域，之后剪切边界框区域进行特征提取处理。...如果从前三个输出预测有n个边界框，则将有n个表示所有边界框的128维向量标识。 现在，从第一帧开始预测n个框及其对应的Re-ID。
虽然释放CNN功率的现有应用程序通常需要大量数百万的训练数据，但是视觉跟踪应用程序通常在每个视频的第一帧中仅具有一个标记的示例。...在本文中，我们提出了一种可以解决这一挑战的方法，因此可以将CNN框架引入视觉跟踪。...在大多数情况下，CNN可以成功地确定输入图像是否包含对象，如果是，则可以准确地定位感兴趣的对象。请注意，由于我们的训练数据的标签只是边界框，因此50×50概率图的输出也是正方形。...此外，如果我们不对CNN进行微调，它将检测到视频帧中出现的所有对象，而不仅仅是被跟踪的对象。因此，必须使用在线跟踪期间收集的每个视频的第一帧中的注释来微调预训练的CNN，以确保CNN特定于目标。...为了确定中心，我们使用基于密度的方法，该方法为相应的概率图设置阈值τ1，并找到具有高于阈值的所有概率值的边界框。接下来，通过取τ1的不同值的平均值来估计当前尺度下的边界框位置。
其次，尽管Node-SLAM也在实时SLAM系统中纳入了形状先验知识，但它使用稠密的深度图像进行形状优化，而DSP-SLAM可以仅使用RGB单目图像流进行计算，并且每个对象只需要50个3D点即可获得准确的形状估计...最后，尽管FroDO和DSP-SLAM都可以在单目RGB设置下运行，但FroDO是一种缓慢的批量方法，需要提前获取所有帧并与它们的相机姿态关联，而DSP-SLAM是一种在线、连续的方法，可以每秒运行10...检测：我们在每个关键帧执行对象检测，共同推断2D边界框和分割mask,此外，通过检测3D边界盒获得物体姿态估计的初始估计。...数据关联：新检测对象将与现有地图对象关联，或通过对象级数据关联实例化为新对象，每个检测到的对象实例I包括2D边界框、2D的Mask、稀疏3D点云的dpeth观测值以及对象初始位姿。...，我们在KITTI（双目和双目+激光雷达）等具有挑战性的真实世界数据集上，甚至在单目数据集上，都显示了几乎实时的性能，我们在相机轨迹估计和形状/位姿重建方面与其他方法进行了定量比较，结果显示其性能与最先进的方法相当或更高
所有top-down的方法都将每个目标建模为一个先验点或预定义的Anchor boxes，然后预测到边界框的相应偏移量。top-down方法更多是将目标视为一个整体，这简化了生成边界框的后处理。...另一方面，作者发现bottom-up的方法在定位任意几何形状的目标时可能更好，因此有更高的召回率。但是传统的bottom-up方法也会产生很多误检，不能准确地表示目标。...表1显示，Top-down方法的召回率明显低于Bottom-up方法，特别是对于具有特殊几何形状的对象，例如，规模大于 像素或纵横比大于5:1。...尽管Bottom-up方法具有很高的召回率，但它们经常产生许多误检。...然后，计算一对corner的嵌入向量的距离，以确定成对的corner是否属于同一对象。如果距离小于阈值，则生成一个对象边界框。边界框被分配一个置信度分数，它等于corner对的平均分数。
检测图像中的汽车 检测视频每帧中的汽车是一个标准的对象检测问题。我们可以使用许多种机器学习方法来检测图像中的对象。...使用最新GPU，我们可以以每秒几帧的速度检测高分辨率视频中的对象。那对于这个项目来说应该没问题。 此外，Mask R-CNN对每个检测到的对象给出了大量信息。大多数对象检测算法仅返回每个对象的边界。...因此，如果我们假设每一个边界框中的都代表一个停车位，那么即使停车位是空的，这个边界框也可能有一部分被汽车占据。我们需要一种方法来测量两个对象重叠的程度，以便检查“大部分是空的”的边框。...用两个对象重叠的像素数量除以两个对象覆盖的像素总数量，如下所示： IoU可以告诉我们汽车边界框与停车位边界框的重叠程度。有了这个指标，我们就可以很容易地确定一辆车是否在停车位。...假设在图像中有一个表示停车区域的边界框列表，那么检查被检测到的车辆是否在这些边界框中，就如同添加一行或两行代码一样简单。
姿势估计 姿势估计是人体关节（通常称为关键点）在图像和视频帧中的定位。通常，每个人都将由多个关键点组成。将在关键点对之间绘制线条，有效地绘制人的粗略形状。基于输入和检测方法的姿势估计方法有很多种。...image.png 人员追踪 在有多个人的视频帧中，可能很难找出一个跌倒的人。这是因为算法需要在连续的帧之间关联同一个人。但是，如果他/她不断移动，它如何知道是否在看同一个人呢？...我首先选择脖子作为稳定的参考点（与摆动的胳膊和腿比较）。接下来，我根据定义整个人的边界框计算了人的感知高度。然后，我以帧间隔计算了脖子点之间的垂直距离。...我们决定实施更多功能来完善算法： 我们没有分析一维运动（y轴），而是分析了二维运动（x轴和y轴）以包含不同的相机角度。 添加了边界框检查，以查看人的宽度是否大于其身高。这假定该人在地面上而不是直立的。...通过使用这种方法，快速移动的人或骑自行车的人可以消除误报。 添加了两点检查功能，仅当可以同时检测到该人的脖子和脚踝点时才注意跌倒。
此外，无监督框架在利用未标记或标记较弱的数据以进一步提高跟踪准确性方面具有潜力。 1.引言 视觉跟踪是计算机视觉中的一项基本任务，该任务旨在在给定第一帧的边界框注释的情况下将视频中的目标对象定位。...对于视频序列，在第一帧中随机初始化一个边界框，该边界框可能不会覆盖整个对象。然后，提出的模型将按照以下顺序学习跟踪边界框区域。...这种跟踪策略与基于部分或基于边缘的跟踪方法具有相似性，后者专注于跟踪目标对象的子区域。由于视觉对象跟踪器不会只专注于完整的对象，因此使用随机裁剪的边界框来跟踪训练。...本文的工作有三方面的贡献： •提出了一种基于Siamese相关滤波器主干的无监督跟踪方法，该方法是通过向前和向后跟踪学习的。 •提出了一种多帧验证方法和一种对成本敏感的损失，以改善无监督学习性能。...实际上在未标记的视频中随机绘制边界框以执行向前和向后跟踪。 给定一个随机初始化的边界框标签，首先跟踪以预测其在后续帧中的位置。然后，反转序列，并以最后一帧中的预测边界框作为伪标签向后跟踪。
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。 主要贡献 ?...1.提出了一种端到端的三维目标检测与跟踪网络，该网络以两个相邻的原始点云为输入，输出预测的边界框和逐点关联位移。 2.提出了一种新的数据关联模块来融合两帧的点特征，并关联同一对象的相应特征。...3.从逐点数据关联生成预测的边界框。预测的边界框可以细化检测结果。 主要方法 ? ? 上图展示了网络的基本结构。该网络只需输入两个相邻的无序点云，输出物体的边界框和每个物体的运动轨迹。...A.逐点特征提取 在给定N*3维度点云的情况下，提出了一种目标检测器生成N*2掩膜和M个边界框，其中N表示点的个数，掩膜是一个二进制的0-1分类标签，用于区分前景和背景。从主干网络中提取点云特征。
对于该图像中的每个网格单元，我们计算以下内容： 第一个单元格指的是置信度值，它只是一个标签，决定是否有任何对象位于网格单元格内（0 或 1）。...最后，我们有类概率分布向量，其中包含每个对象标签的预测分数，范围在 0到1之间。 如果我们看一下上面的图像，我们可以清楚地看到蓝色边界框定义了狗对象的真实边界。...首先我们确定该网格单元中是否有一个对象，因为答案是肯定的，我们可以继续进一步分配 xywh 值，您可能已经注意到宽度和高度值超出了 0 和 1 范围。...，我们将使用 Yolov8n (Nano)，它是最轻、最快的模型，根据 mAP 分数，它不是最准确的模型，但经过足够的训练，它可以产生良好的结果，并具有更好的视频 fps追踪。...the video capture object and close the display window cap.release() cv2.destroyAllWindows() 在我们的检测模型中添加跟踪将有助于跟踪视频剪辑中连续帧中的对象
之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框, 然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...每个网格单元预测这些框的2个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对框是否包含目标的可靠程度，以及它预测框的准确程度。...i i中的第 j j j个边界框预测器“负责”该预测； 如果目标存在于该网格单元中（前面讨论的条件类别概率），则损失函数仅惩罚分类错误； 如果预测器“负责”实际边界框（即该网格单元中具有最高IOU的预测器...），则它也仅惩罚边界框坐标错误。...如何提取关键帧 可以使用FFMPEG工具提取视频中的关键帧。 也可以使用FFMPEG工具进行视频截取。 四、目标检测数据集 1.
SAM自动将属于同一实例的像素分组，并提供检测到的实例的形状和边界信息，这对于学习有区分度的特征非常有价值。...然后，MASA适配器仅作为跟踪器使用。检测器预测边界框，然后这些边界框被用来提示MASA适配器，MASA适配器检索相应的跟踪特征以进行实例匹配。...与基于视频对象分割（VOS）的方法的比较 最近的分割基础模型SAM已显示出对任何对象进行分割的非凡能力。然而，在视频中同时跟踪SAM生成的所有实例仍然是一项具有挑战性的任务。...默认情况下，我们每张图像输出300个边界框，并在推理期间仅使用0.5阈值的边界框非极大值抑制（NMS）作为后处理。...这个问题在像SAM这样的开放世界对象检测和分割模型中很常见，当一帧中检测到的对象在下一帧中丢失时，就会在视频可视化中出现闪烁效果，这在我们的演示中可以观察到。
检测图像中的汽车 在视频帧中检测汽车是教科书式的对象检测问题。 我们可以使用许多机器学习方法来检测图像中的对象。...大多数对象检测算法仅返回每个对象的边界框。...有一个问题是我们图像中汽车的边界框会部分重叠： 即使对于不同停车位的汽车，每辆汽车的边界框也会重叠一点。...通过查找两个对象重叠的像素数量并将其除以两个对象所覆盖的像素数量来计算IoU，如下所示： 这将为我们提供汽车边界框与停车位边界框重叠的程度。 有了这个，我们可以很容易地确定汽车是否在停车位。...假设我们有一个表示我们图像中停车区域的边界框列表，检查检测到的车辆是否在这些边界框内，就像添加一行或两行代码一样简单： # Filter the results to only grab the
Abstract 作者提出了一种新的视觉分层表示范式，用于多目标跟踪。通过关注目标的组合性视觉区域并与背景上下文信息进行对比，而不是仅依赖于如边界框这样的语义视觉线索，来区分目标更为有效。...这种组合性语义上下文层次结构可以灵活地整合到不同的基于外观的多目标跟踪方法中。作者还提出了一种基于注意力的视觉特征模块，用于融合分层视觉表示。...作者认为，与仅使用边界框特征的传统范式相比，所提出的层次化视觉表示更具判别性，且不需要额外的标注。 在现代计算机视觉中，作者通常使用边界框或实例 Mask 来定义感兴趣物体的区域。...在这里，仅语义信息对于使用基于边界框的 GT 标注进行评估是必要的，作者可以通过在生成CSC Token 时不添加相应的特征来操纵CSC层次结构中的另外两个层次。...对于随机移动，作者有25%的概率将边界框独立地向四个方向移动，移动的步长是取值范围在 [0,\text{min}(0.2d,20)] 中的一个随机值，其中 d 是边界框的宽度或高度。
因此，YOLO可以用于实时流媒体视频。YOLO在预测边界框方面有一些限制，因为每个矩阵元素只能预测两个框，并且可以有一个类，这样就限制了附近可以预测的对象的数量。...为了获得清晰的图像帧，我们加入了这个算法。参考[2]设计了一种最近的方法，用于对能见度较低的图像进行显著目标检测。在本算法中，我们根据带雾图像的属性使用了协方差特征矩阵。...与其他方法相比，区域协方差矩阵技术在雾天目标显著性检测方面具有较好的通用性和准确性。图7显示了在我们的一个图像帧上生成的显著性映射。该结果是对应用去雾算法得到的图像进行处理得到的。...YOLO产生的矩阵),Rs (lt、rt、lb,rb)(代表平方子矩阵)的角落， (阈值寻找边界框的目标中发现YOLO显著地图)在该地区的预测了意思, 寻找目标边界框(寻找具有像素值的对象的边界框的阈值...可以观察到，当阈值保持在一个较低的值时，即使在YOLO目标检测或显著性映射中它们的存在不明显，所有的对象都会被检测到并生成它们的边界框。 = 0.70给出了优化结果产生边界框的目标在所有三个图像。
一种是两步（two-stage）算法，即先检测出图像中的目标，为每个检测到的目标画出边界框，然后再识别每个边界框并对其中的目标进行分类。...在本文中，研究者采用的是两步算法： 第一步：基于模板匹配的方法检测出游戏视频帧中所有英雄的血条，得到一系列边界框； 第二步：训练一个深度卷积神经网络来识别每个边界框，得到英雄的名字。...因此，用于训练分类器的训练和测试样本可以使用检测算法进行自动标注，方法是限制视频帧中心附近的检测区域并将血条颜色限定为绿色。...如果仅自动标注始终位于视频帧中心的英雄，则训练好的神经网络往往会记住自己英雄的位置，对其他英雄（队友和敌人）的检测结果会很差。...由于不知道视频帧中的英雄数量，研究者仍然需要一个阈值来确定英雄的数量。固定阈值适用于一个视频中的不同帧，也适用于不同视频中的帧。
所以，如果我们能检测出汽车，并找出哪些车在视频帧之间没有移动，就可以推断停车位的位置。 二、在图像中检测汽车 在视频中检测车辆是一个经典的目标检测问题。有很多机器学习方法可以实现。...Mask R-CNN 架构就是在整个图像中检测对象，不使用滑动窗口的方式，所以运行速度很快。有了 GPU 处理器，我们能够每秒处理多帧的高分辨率视频，从中检测到车辆。...三、探测空车位 知道图像中每辆车的像素位置后，通过观察连续多帧视频，可以很容易地算出哪帧里汽车没有移动。但我们如何检测到汽车何时离开停车位？经观察，图像中汽车的边框部分有所重叠： ?...假设我们有一个表示停车位边界框的列表，要检识别到的车辆是否在这些边界内框很简单，只需添加一两行代码： 1 # Filter the results to only grab the car / truck...有时也会在一段视频中漏掉一两辆车。所以在定位到一个空车位时，还应该检测在一段时间内都是空的，比如 5或10帧连续视频。这也可以避免视频本身出现故障而造成误检。
因此，存在两种可能的姿势估计方法： 自上而下和自下而上的姿势估计 自下而上的方法首先找到关键点，然后将其映射到图像中的其他人，而自上而下的方法首先使用一种机制来检测图像中的人，在每个人实例周围放置一个边界框区域...尽管自下而上的方法被认为更快，因为HRNet使用自上而下的方法，该网络用于根据人员边界框来估计关键点，该人员边界框是在推理/测试过程中由另一个网络（FasterRCNN）检测到的。...视频特征 1920X1080像素，每秒25帧，56秒（1400帧）。 多人示例，具有挑战性的场景的典范–均质和异质背景，不断变化的背景，不同的摄影机角度（包括放大和缩小）以及令人敬畏的姿势中的矮人。...跟踪帧中所有边界框的平均时间：1.14秒 一帧中所有姿势估计的平均时间：0.43秒 一帧解析的平均总时间：1.62秒 代码在整个视频上进行推理的总时间：2586.09秒 演示中的问题 在评估图像处理算法的结果时...即使在框内没有人或者不是所有关节都在显示，仍在边界框中检测到17个关键点– HRNet的构建方式是必须预测所有17个关节，即使它们不是可见的。 值得一提的是，即使在视频模糊的地方，也有不错的姿势估计。
之前的物体检测方法首先需要产生大量可能包含待检测物体的先验框, 然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...； 如果目标存在于该网格单元中（前面讨论的条件类别概率），则损失函数仅惩罚分类错误； 如果预测器“负责”实际边界框（即该网格单元中具有最高IOU的预测器），则它也仅惩罚边界框坐标错误。...如何提取关键帧 可以使用FFMPEG工具提取视频中的关键帧。 也可以使用FFMPEG工具进行视频截取。 四、目标检测数据集 1....Labelme具有的特点是： 支持图像的标注的组件有：矩形框，多边形，圆，线，点（rectangle, polygons, circle, lines, points） 支持视频标注 GUI 自定义 支持导出...具有的功能 关键帧之间的边界框插值 自动标注（使用TensorFlow OD API 和 Intel OpenVINO IR格式的深度学习模型） 6.
许多研究人员认为，自底向上方法耗时且引入了更多的误报，而自顶向下方法由于在实践中的有效性，已逐渐成为主流方法。自顶向下方法通过将每个对象建模为一个先验点或预定义的锚框，并预测到边界框的相应偏移量。...自顶向下方法能够感知整体对象，这简化了生成边界框的后处理步骤。然而，它们通常在感知具有特殊形状的对象（例如，具有大宽高比的对象）时存在困难。图1(a)显示了自顶向下方法未能覆盖“火车”对象的一个案例。...因此，在推理过程中，当根据角关键点对生成提议后，我们通过验证提议的中心区域内是否有属于同一类别的中心关键点来确定该提议确实是一个对象。这一概念在图1(c)中展示。...如果且仅当在中心区域检测到两个中心关键点时，才保留边界框，否则删除边界框。边界框的分数被替换为点的平均分数，即左上角、右下角和中心关键点的分数。 中心区域定义：边界框中的中心区域大小会影响检测结果。...我们可以使用上述公式确定尺度感知的中心区域，并验证中心区域是否包含中心关键点。 C. 丰富中心和角点信息 中心关键点和角点都与对象有严格的几何关系，但包含的对象视觉模式有限。
为了标记groud truth数据，研究人员构建了一个新的注释工具，并将它和AR会话数据拿来一起使用，能让注释器快速地标记对象的3D边界框。 这个工具使用分屏视图来显示2D视频帧，例如下图所示。...左边是覆盖的3D边界框，右边显示的是3D点云、摄像机位置和检测平面的视图。 ? 注释器在3D视图中绘制3D边界框，并通过查看2D视频帧中的投影来验证其位置。...这就允许研究人员可以利用相机的姿势、检测到的平面、估计的照明，来生成物理上可能的位置以及具有与场景匹配的照明位置 。 这种方法产生了高质量的合成数据，与真实数据一起使用，能够将准确率提高约10%。...模型主干部分有一个基于MobileNetv2的编码器-解码器架构。 ? 还采用一种多任务学习方法，通过检测和回归来共同预测物体的形状。...为了获得边界框的最终3D坐标，还利用了一个成熟的姿态估计算法(EPnP)，可以在不知道物体尺寸的前提下恢复物体的3D边界框。 有了3D边界框，就可以很容易地计算出物体的姿态和大小。 ?
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