在做视频目标检测时，发现一个问题，检测输出完的视频时大时小，有时输出体积过大，造成播放器播放时严重卡顿现象。本文就这一情况进行分析，并就该问题提出相关解决方案。...虽然OpenCV可以自定义编码方式，但无法直接修改码率，这导致有些视频输出之后，码率变得极大，比如这段12秒中的1080p视频，码率达到71150kps，整个文件110M大小。...{file} 处理完成并写入 {output_file}") print("批量处理完成") 由于视频编码默认采用的是VBR，因此尽管这里设置了目标码率为20208kbps，实际输出码率为21187kps...，会接近目标码率，但并非固定。...通过这样处理之后，视频本身的观感影响不大，但体积减小了2/3。 更进一步，可以将修改码率的操作和保存视频的流程结合起来，下面是解决实际需求，需要对视频裁剪的同时，根据原视频的码率修改输出的视频。
之前文章目标检测API 已经介绍过API的基本使用，这里就不赘述了，直接上本次内容的代码了，添加的内容并不多。...object_detection.utils import label_map_util from object_detection.utils import visualization_utils as vis_util ''' 视频目标追踪...： 更新一个独立的检测现有视频脚本,这样可以方便在任意路径使用： from moviepy.editor import VideoFileClip from IPython.display import..." height="540" controls> """.format(white_output)) 上面的对现有的视频中目标进行检测的，那么怎样实时的对现实生活中的目标进行检测呢...Image from utils import label_map_util from utils import visualization_utils as vis_util ''' 检测视频中的目标
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...有了这样的信息之后，如果我们想加速，那么可以直接使用预测的Feature Map来输出结果；如果想得到更好的结果，可以将预测的Feature Map和当前帧计算出来的Feature Map融合起来一起输出结果...研究问题 ---- 无论是基于视频还是图像，我们研究的核心是目标检测问题，即在图像中（或视频的图像中）识别出目标，并且实现定位。...基于视频的目标检测 ---- 单帧不够，多帧来凑。在视频中目标往往具有运动特性，这些特性来源有目标本身的形变，目标本身的运动，以及相机的运动。...首先，从概念上来讲，视频目标检测要解决的问题是对于视频中每一帧目标的正确识别和定位。那么和其他领域如图像目标检测、目标跟踪有什么区别呢？
无光流的多帧特征聚合（Multi-frame Feature Aggregation without Optical Flow） 后处理（Post-Processing） 后处理方法是通用的过程，可以应用于任何目标检测器的输出...，以改善视频中的目标检测。...在同一视频段它使用附近帧高得分的目标检测来提高分数较低的检测。Seq-NMS 后处理使帧间错误检测或随机跳跃检测的数量大大减少，输出结果稳定，但显著降低了计算速度。...，而是通过基于目标检测器的输出，在先前帧计算的轨迹上生成一组单独的边界框。...与单帧相比，视频中目标检测应用 3D 卷积并没有明显性能提升。
python+opencv实时视频目标检测 opencv环境 1、访问Python Extension Packages for Windows，下载python对应版本的opencv。...Desktop\real-time-object-detection\MobileNetSSD_deploy.caffemodel" 进阶修改 我们看到，prototxt和model都是指定的，那我们的视频文件也用这种方式指定...我们插入一行： ap.add_argument("-v", "--video", required=True, help="path to Caffe video file") 然后在初始化视频流时
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。...与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....示例还提供了一个可视化脚本，直接运行python visual.py即可，须指定输出检测结果路径及输出目录，默认可视化后图像保存在.
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...他们的目标是生成一个高分辨率的单一高级特征图，在其上进行预测（图 2 顶部）。相反，我们的方法利用架构作为特征金字塔，其中预测（例如，目标检测）在每个层级上独立进行（图 2 底部）。...在 HOG 和 SIFT 之前，使用 ConvNets [38, 32] 进行人脸检测的早期工作计算了图像金字塔上的浅层网络，以跨尺度检测人脸。 深度卷积网络目标检测器。...特征金字塔的构造与对象检测的结构相同。我们在 5×5 窗口上应用小型 MLP 以生成输出尺寸为 14×14 的密集对象段。...我们应用具有 512 个输出的 5×5 内核，然后是兄弟全连接层来预测 14×14 掩码（ 1 4 2 14^2 142 个输出）和对象得分（1 个输出）。
Detect to Track and Track to Detect ICCV2017 https://github.com/feichtenhofer/detect-track 本文针对视频目标检测问题提出一个统一的框架同时完成检测和跟踪...object detection in realistic video ImageNet video object detection challenge (VID) 这个竞赛目前影响力是比较大 视频目标检测难度比较大...，主要有以下几个原因： (i) size 视频的数据量比较大 VID has around 1.3M images, compared to around 400K in DET or 100K...COCO (ii)motion blur: 因为相机或物体运动导致的图像运动模糊 due to rapid camera or object motion (iii) quality 网络视频的质量是参差不齐的...D&T overview We aim at jointly detecting and tracking (D&T) objects in video 我们是基于 R-FCN 检测框架，extend
论文地址： https://arxiv.org/pdf/2208.09686.pdf 代码地址： https://github.com/YuHengsss/YOLOV 01 概述 视频目标检测(VID...积极的一面是，与静止图像相比，在视频的某一帧中进行检测可以得到其他帧的支持。因此，如何跨不同帧聚合特征是VID问题的关键。 大多数现有的聚合算法都是为两阶段检测器定制的。...02 背景 视频目标检测可以看作是静止图像目标检测的高级版本。直观地说，可以通过将帧一一输入静止图像目标检测器来处理视频序列。...如上图所示，视频帧中经常出现运动模糊、相机散焦和遮挡等退化，显着增加了检测的难度。例如，仅通过查看上图中的最后一帧，人类很难甚至不可能分辨出物体在哪里和是什么。...03 新框架 考虑到视频的特性（各种退化与丰富的时间信息），而不是单独处理帧，如何从其他帧中为目标帧（关键帧）寻求支持信息对于提高视频检测的准确性起着关键作用。
想在视频里找到特定目标物吗？那你一定要来试试 Zilliz 最新推出的基于 Milvus 的视频目标检测系统！下面是视频和文字操作介绍： 视频：视频目标检测系统操作介绍 Step 1 ?...首先，你需要上传你想要在视频中被识别的物体图片。 ? ⚠️这里要注意：每次上传新的数据集时，旧的数据将会被删除。 Step 2 ?...接着，你可以上传自己的视频，或是选择 "Download Example Video" 使用我们所准备的视频。 Step 3 ? 最后，随着视频的播放你就可以看到被检测出来的物体啦！ ?
今天的这篇是对吴恩达的深度学习微专业的第四节课卷积神经网络的第三周的目标检测的总结。 普通的卷积神经网络我们用来识别一张图片是什么东西。...衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。...不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....（可以认为只使用了inception module中的一个分支，应该是为了简化网络结构） 5.2 目标检测层 先经过4个卷积层和2个全连接层，最后生成7x7x30的输出。...SSD的特点如下： 6.2.1 多尺寸feature map上进行目标检测 每一个卷积层，都会输出不同大小感受野的feature map。...如上所示，在每个卷积层上都会进行目标检测和分类，最后由NMS进行筛选，输出最终的结果。...只不过SSD综合了各个不同feature map上的目标检测输出的default box。
此次分享主要聚焦于基于视频的目标检测，介绍近几年research community 在视频目标检测的几个比较好的工作。...目前研究方向主要为基于视频、图片的检测与分割。 ?...1.Introduction ---- 基于视频的目标检测与普通的图片目标检测的任务一样，都是需要给出图片上物体的类别以及对应的位置，但是视频目标检测相比图片目标检测有更多的难点和更高的要求。...视频中会存在运动模糊、摄像头失焦的现象以及目标物体可能会保持一种奇怪的姿态或者存在严重的遮挡，这往往需要利用视频中的时序信息来对视频中的信息进行推断和预测。...warp操作，从而将特征对齐并传递到该非关键帧，检测器基于此特征输出该非关键帧的检测结果。
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题...随后提出本文的解决思路：1）在不同尺度特征图上进行候选区域提取，2）放大特征图用于检测 the MS-CNN achieves speeds of 10 fps on KITTI (1250×375)...导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and...我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object...这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”...目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。...常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...arXiv:http://arxiv.org/abs/1311.2524 github(caffe):https://github.com/rbgirshick/rcnn 2.One stage目标检测算法...常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
此外，我还在项目中添加了视频后处理功能，这一功能也使用了多进程，以减少视频处理的时间（如果使用原始的 TensorFlow 目标检测 API 处理视频，会需要非常非常长的时间）。...在我的个人电脑上可以同时进行高性能的实时目标检测和视频后处理工作，该过程仅使用了 8GB 的 CPU。...实时目标检测 首先我试着将目标检测应用于网络摄像头视频流。...视频处理 为了成功用网络摄像头实时运行目标检测 API，我用了线程和多进程 Python 库。...就视频处理而言，使用线程是不可能的，因为必须先读取所有视频帧，worker 才能对输入队列中的第一帧视频应用目标检测。当输入队列满了时，后面读取的视频帧会丢失。
使用Youtube视频进行视频处理测试 动机 我们从 Dat Tran 这篇文章开始挑战实时目标检测。...此外，在次项目我还添加了一个视频后处理功能，同样使用 multiprocessing 库来减少处理时间（使用 Tensorflow 原始目标检测 API 处理时间会非常长）。...我首先尝试将目标检测应用于我的网络摄像头。...一个线程用于读取摄像头视频流。视频帧被放进一个队列通过工作池去处理（Tensorflow目标检测运行的地方)。...对于视频处理而言，它不可能使用线程，因为所有的视频帧都是在工作单元能将目标检测应用在队列第一帧之前被读取。当输入队列满后被读取的视频帧就会被丢失。
与自然图像中的目标不同，航空目标往往具有任意方向的分布。因此，检测器需要更多的参数来编码方向信息，这往往是高度冗余和低效的。...计算机视觉研究院主要涉及深度学习领域，主要致力于人脸检测、人脸识别，多目标检测、目标跟踪、图像分割等研究方向。研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架，我们这次改革不同点就是，我们要着重”研究“。...进行端到端的目标检测及跟踪（附源代码） 细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载） 特别小的目标检测识别（附论文下载） 目标检测 | 基于统计自适应线性回归的目标尺寸预测 目标检测干货 |...多级特征重复使用大幅度提升检测精度（文末附论文下载） SSD7-FFAM | 对嵌入式友好的目标检测网络，为幼儿园儿童的安全保驾护航 目标检测新方式 | class-agnostic检测器用于目标检测...看自监督学习框架如何助力目标检测
随着我国海洋强国建设的推进，智慧航运和智慧海洋工程迅速发展，对通过海事监控视频开展有效的舰船目标检测识别以确保航运和海洋工程安全的需求日益紧迫。...本文针对基于海事监控视频的舰船目标检测任务，回顾了舰船目标检测数据集及性能评价指标、基于传统机器学习和基于卷积神经网络的深度学习的目标检测方法等方面的国内外研究现状，分析了海洋环境中舰船目标检测任务面临的舰船目标尺度的多样性...因此,在海底设施附近布设安装视频传感摄像头的浮标,并对视频图像开展 及时的舰船目标识别,成为监控周边船舶、保护海底工程设施的一项非常有效的手段。...随着我国海洋强国建设的推进,智慧航运和智 慧海洋工程迅速发展,对通过海事监控视频开展有效的舰船目标检测识别以确保航运和海洋工程安全的需求日益紧迫。...本文针对基于海事监控视频的舰船目标检测,回顾了检测方法的国内外研究现状,阐明了舰船目标检测任务中的技术难点,通过实验证明了针对性的预处理和数据增广的必要性,从适应目标尺度的多样性和提高模型的性能并降低模型对设备运算量的要求等方面展开调研
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