为了缓解这个问题，有研究者提出了一种新颖的图像自适应YOLO (IA-YOLO) 框架，其中每个图像都可以自适应增强以获得更好的检测性能。...与具有清晰图像（源图像）的训练检测器相比，假设在恶劣天气下捕获的图像（目标图像）具有分布偏移。...·亮点 具体来说，研究者提出了一个可微分图像处理 (DIP) 模块来考虑YOLO检测器的不利天气条件，其参数由小型卷积神经网络(CNN-PP)预测。...以端到端的方式联合学习CNN-PP和YOLOv3，这确保了CNN-PP可以学习适当的DIP，以弱监督的方式增强图像以进行检测。提出的IA-YOLO方法可以在正常和不利的天气条件下自适应地处理图像。...实验结果非常令人振奋，证明了提出的IA-YOLO方法在有雾和弱光场景中的有效性。 三、新框架分析 接下来我们直接开始分析新框架。
，或conda install命令 （3）下载keras-yolo、下载VOC2007数据集；保留VOC2007中的每一个文件夹，但是要将文件夹中的所有小文件都删除 可以直接下载源码，里面已经配置好了...准备数据 1、准备了151张含有汉字的图像，将这些图像放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\JPEGImages ?...2、用LabelImgv1.3.3标记这些图像，标记命名为"chinese"，自动生成.xml文件，将这些.xml文件放在keras-yolo3-master\VOCdevkit\VOC2007\Annotations...开始训练 1、修改参数配置文件yolo3.cfg，打开yolo3.cfg，搜索"yolo"关键词，能搜到三处包含"yolo"的地方，修改filters、classes、random classes...2、修改keras-yolo3-master\model_data下coco_classes.txt和voc_classes.txt，里面写的是要识别的类型，我写的是chinese。 ?
FrameProcessor *frameProcessor; // a bool to determine if the // process callback will be called .是否使用回调函数的bool
，比如：编码的profile，图像的宽和高，关键帧间距，码率和帧率等。...} AVFrame: 在FFmpeg中，未压缩的图像用AVFrame结构来表示。...在AVFrame结构中，所包含的最重要的结构即图像数据的缓存区。待编码图像的像素数据保存在AVFrame结构的data指针所指向的内存区。...在保存图像像素数据时，存储区的宽度有时会大于图像的宽度，这时可以在每一行像素的末尾填充字节。此时，存储区的宽度可以通过AVFrame的linesize获取。...<<endl; return -1; } return 0; } 3.编码循环体 在编码循环体中，至少需要实现以下三个功能： (1)从视频源中循环获取输入图像
02 背景 此外，YOLO最初是为从图像中检测物体而设计的。目前还不知道如何将其扩展到视频数据分析中，如目标检测和动作识别。递归神经网络（RNN）将其应用于视频数据的序列间建模，取得了巨大的成就。...其他工作试图减少RNN的序列长度，忽略了RNN处理可变长度序列的能力。因此，它无法缩放以获得更大、更逼真的视频数据。有些方法使用原始帧输入通过张量化压缩RNN，这导致了有限的准确性和可扩展性。...在我们分享中，研究者开发了一个RNN框架，使用从YOLO中提取的特征来分析视频数据。针对终端设备上的应用，进一步开发了YOLO的8位量化以及RNN的张量压缩。...Basics of YOLO YOLO将目标检测重新定义为一个信号回归问题，直接从每帧的图像像素到边界框坐标和类概率。卷积网络同时预测多个边界框和这些框的类概率。...与传统的物体检测方法相比，YOLO有几个优点，因为它在全图像上训练并直接优化检测性能。 8-bit-quantized YOLO 视频规模数据的直接YOLO实现将需要大量且不必要的软件和硬件资源。
为了缓解这个问题，有研究者提出了一种新颖的图像自适应YOLO (IA-YOLO) 框架，其中每个图像都可以自适应增强以获得更好的检测性能。...· 亮点 具体来说，研究者提出了一个可微分图像处理 (DIP) 模块来考虑YOLO检测器的不利天气条件，其参数由小型卷积神经网络(CNN-PP)预测。...以端到端的方式联合学习CNN-PP和YOLOv3，这确保了CNN-PP可以学习适当的DIP，以弱监督的方式增强图像以进行检测。提出的IA-YOLO方法可以在正常和不利的天气条件下自适应地处理图像。...实验结果非常令人振奋，证明了提出的IA-YOLO方法在有雾和弱光场景中的有效性。 三、新框架分析 接下来我们直接开始分析新框架。...（附源代码下载） 实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决
本篇主要讲YOLO8的具体操作，想要了解YOLO的具体原理，可以去官网查询 介绍 YOLOv8（You Only Look Once Version 8）是 YOLO 系列的最新版本，由...相比之前的版本，YOLOv8 提供了更高的精度和更快的推理速度，同时支持目标检测、图像分割和姿态估计等任务。...YOLOv8 与 YOLOv5 比较 特性 YOLOv8 YOLOv5 发布时间 2023 年 2020 年 核心功能 目标检测、图像分割、姿态估计 目标检测 模型结构 使用全新的架构，优化模块化设计，...同样地，检测网络图片和视频也是这样，检测网络图片仅需将url复制进model中即可，模型会先下载网络图片，再进行检测。...视频识别按照一秒60帧的速度来检测目标，可以传本地，也可以用网络url 视频识别结果如下： 基于YOLO8的目标识别 可以看到，这样的训练对于人物和部分物体是能识别到的，但一些其他的物体，比如健身器材，
本文将介绍如何使用OpenCV进行这些操作，帮助你更好地掌握图像处理和视觉任务的开发技巧。 创建和显示窗口 创建和显示窗口是图像处理中的重要步骤之一。...resizeWindow() - 调整窗口的大小，接受窗口名称、宽度和高度作为参数。 imshow() - 在指定的窗口中显示图像，接受窗口名称和要显示的图像作为参数。...OpenCV 进行图像处理的常见操作之一。...imread(path, flag) - 这是一个用于读取图像文件的函数。它接受两个参数：path表示图像文件的路径，flag表示读取图像的方式。...图像与视频的基础操作，包括窗口创建、图像加载和保存、摄像头视频采集以及多媒体文件录制等内容。
图4：停止标志图像的对于Faster RCNN的对抗样本可以跨视角进行泛化。第一行中的原始序列是为实际停止标志（stop sign）捕获的测试视频序列，并且在所有帧中都检测到停止标志。...图5：针对基于人脸检测器的Faster RCNN [ 12 ]的对抗样本，可以在跨视角条件下进行泛化。第一行中的原始图像从测试视频序列中被采样，并且所有的人脸被可靠地检测到。...我们将我们的攻击方法应用到视频训练集中，生成一个跨视角条件下的对抗性干扰，并将该干扰应用于该测试序列，生成第二行的攻击序列。这是一次数字攻击。 ?...这个图中的三个序列顺序对应于三个停止标志。在前两个序列中，停止标志可以被检测到，而在最后一个序列中，视频中的停止标志没有被检测到，所以它是一个物理上的对抗性停止标志。...这可能是由于纹理对比度差异的结果，即使这个序列在训练中是不可见的。 ? 表1：本表报告了停止标志多图像数字攻击的Faster RCNN和YOLO检测率。
in UAV ImageryALSS-YOLO：用于无人机红外图像中野生动物检测的自适应轻量通道分割和洗牌网络作者：Ang He，Xiaobo Li，Ximei Wu，Chengyue Su，Jing...为了解决这一问题，作者开发了ALSS-YOLO，这是一种针对TIR航空图像优化的高效轻量检测器。首先，作者提出了一种新颖的自适应轻量通道分割和洗牌（ALSS）模块。...对于单通道TIR图像，传统的特征提取方法面临着信息利用不足或高计算资源消耗的挑战。...ALSS-YOLO 的较高召回率（如图 16(b) 和 (c) 所示）进一步突显了其鲁棒性。这些发现清楚地表明，ALSS-YOLO 能够有效应对 TIR 野生动物检测任务中的图像模糊和目标重叠等挑战。...尽管 ALSS-YOLO 在某一场景中存在轻微漏检，但其表现仍优于 YOLOv8-p2 等其他模型，而后者在某些具有挑战性的场景中发生了显著漏检，可能是由于特定场景条件或图像模糊（详见表 VIII）。
为了缓解这个问题，有研究者提出了一种新颖的图像自适应YOLO (IA-YOLO) 框架，其中每个图像都可以自适应增强以获得更好的检测性能。...亮点 具体来说，研究者提出了一个可微分图像处理 (DIP) 模块来考虑YOLO检测器的不利天气条件，其参数由小型卷积神经网络(CNN-PP)预测。...以端到端的方式联合学习CNN-PP和YOLOv3，这确保了CNN-PP可以学习适当的DIP，以弱监督的方式增强图像以进行检测。提出的IA-YOLO方法可以在正常和不利的天气条件下自适应地处理图像。...实验结果非常令人振奋，证明了提出的IA-YOLO方法在有雾和弱光场景中的有效性。 三、新框架分析 接下来我们直接开始分析新框架。...（附源代码下载） 实用教程详解：模型部署，用DNN模块部署YOLOv5目标检测（附源代码） LCCL网络：相互指导博弈来提升目标检测精度（附源代码） Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决
基于FPGA视频图像水印的实现 作者：OpenS_Lee 1 背景知识 日常生活中我们经常见到数字图像水印的存在。例如图1所示。数字图像水印在日常生活中也起到非常重要的作用。...如公式1所示，未加水印的图像表示为f水印表示为w，常数a控制水印和衬底图像的相对可见性。如果a为1，则水印是不透明的，并且衬底图像完全是暗的；随着a接近0，会逐渐看到更多的衬底图像和更少的水印。...如图2所示，a为数字水印，b图像中a=0.3,c图像中是已加水印的b和原图f的差值。 ? 图2 一个简单的可见水印 2 数字图像水印的FPGA实现 ?...图3 视频图像的数字图像水印的FPGA实现流程图 我们要在视频图像采集系统终端显示一个五角星水印： 1）水印的制作 如图4所示，我们使用画图工具来制作一个图案。 ?...4）图像水印的实现 我们分别取了a =1 和 a = 0.5两种效果。 ? 图6 未加水印的图像 ? 图7 加了水印的图像（a = 0.5） ? 图8 加了水印的图像（a = 1）
基于FPGA的视频图像拼接融合 本项目简单来说，就是实时生成视频全景图，该架构经过优化，可以实时视频输出。...算法 下图说明了描述算法每个步骤的系统框图 该系统大致可以分为三个子系统： 预处理 基于 SIFT 的特征提取 框架拼接融合 预处理 系统的输入视频流为 8 位 RGB 格式。...输入的 8 位图像如下图所示。 视频流的每个单独帧将具有对应于红色、绿色和蓝色的三个通道。视频帧中的颜色信息不会增强特征检测。此外，与单通道 8 位图像相比，3 通道 8 位图像的计算需要更多时间。...因此，RGB 视频帧被转换为 8 位灰度图像。生成的灰度图像噪声更小，阴影细节更多，计算效率更高，如下图所示。 基于SIFT的特征提取 使用SIFT算法从灰度图像中提取特征。...框架拼接分两步完成： 关键点匹配 比较来自两个相机传感器的视频帧中关键点的关键点描述符。如果两个关键点（每个相机传感器一个）的关键点描述符之间的差异低于误差阈值，则将它们视为关键点对。
该文是图像/视频超分“反思”之旅的第二站：BackProjection，本文对图像/视频超分中的BackProjection进行了汇总，从源头到其在AI中的应用进行了介绍。...起源 BackProjection最早是由Michal Irani与Shmuel Peleg于1991年提出用于图像超分，该方法就是传统图像超分领域知名的IBP。...“SevenWay”一文中提出BackProjection一种有效的提升重建图像PSNR指标的方法。不同图像超分方法的性能提升见下表，最高提升可达0.59dB。 ?...RBPN 除了在图像超分领域大放光彩外，BackProjection在视频超分领域还有所应用，如RBPN，见下图。RBPN是DBPN的作者将BackProjection在视频超分中的应用。 ?...PANet不就是非局部均值与AI的结合在图像超分中的应用吗？ NSR不就是稀疏表达与AI的结合在图像超分中的应用吗？ ...
’ pip install torch #这个会报错 内存不够,然后被killed,导致安装失败 pip --no-cache-dir install torch # 不带缓存文件,这个有帮助的...版本，我的选择版本（如第一张图），复制”Run this Command”的两条命令。...2).输入刚才的命令进行安装（如第二张图）。...问题的发现可以在终端中输入’python’命令，运行python后，输入 import torch print(torch....__version__) print(torch.cuda.is_available()) 如果输出的结果是False，那么说明当前的Pytorch版本无法使用显卡。
01、前景概要 今天分享中，我们提出了Drone-YOLO，这是一系列基于YOLOv8模型的多尺度无人机图像目标检测算法，旨在克服与无人机图像目标检测相关的特定挑战。...结果表明，我们的Drone-YOLO（L）在目标检测的准确性方面优于其他基线方法。...此外，只有5.25M参数的参数高效Drone-YOLO（tiny）在数据集上的性能与9.66M参数的基线方法相当或更好。这些实验验证了Drone-YOLO方法在无人机图像中目标检测任务中的有效性。...与人工拍摄的真是图像相比，从无人机获得的图像显示出显著差异。这些无人机拍摄的图像如下： 除了这些图像数据特征外，无人机遥感目标检测方法还有两种常见的应用场景。...训练epoch被设置为300，并且输入到网络中的图像被重新缩放到640×640。在下面列出的一些结果中，所有YOLOv8和我们提出的Drone-YOLO网络都具有来自我们检测结果。
OpenCV 可以将图像转为视频帧，本文记录相关用法。...简介 OpenCV 将图像合成视频的方法核类为 cv::VideoWriter，参数如下： 参数名 含义 备注 filename 保存视频的文件名。...fps 指定视频帧率，即每秒显示的帧数。 frameSize 指定视频帧的大小，即视频的分辨率。 可以使用 (width, height) 形式的元组来指定。 isColor 指定是否为彩色视频。...如果为 True，则为彩色视频；如果为 False，则为灰度视频 ( 选项仅在 Windows 下支持）。 其中，前三个参数是必需的，后两个参数是可选的。..., fourcc, fps, (width, height)) # 遍历图像路径列表，并将图像写入视频文件 for image_path in vv.tqdm(image_path_list
智能视频图像识别系统选用人工智能识别算法技术，能够随时监控和剖析现场各大品牌相机中的视频图像。...智能视频图像识别系统软件关键运用相机拍摄的图像开展智能实时分析，抓拍监控识别和检作业现场的违规操作及行为，并向责任人推送信息。...与传统监控系统软件对比，智能视频图像识别系统软件增强了自主监控报警的能力，增强了数据检测和解析功能。智能视频图像识别系统具备很大的经济价值和广泛的应用领域，引起了国内外研究工作人员的广泛关注。...融合国内外研究现况，分析了智能视频视频监控系统仍存在的一些问题。在智能视频视频监控系统中，人员运动目标检测是很多智能控制模块的基本功能，检验的精确性决定了智能视频视频监控系统的精确性。...智能视频图像识别可应用于全部必须生产安全/工程施工的场地，包含在建工地、在建地铁/铁路线/道路、新建加工厂和经营加工厂、煤矿业和工作船，给施工作业产生很大的方便。
Tech Meetup 上的演讲，主要介绍了视频分析中时间序列数据的概念，就数据来源、数据基数以及数据基数所带来的问题进行了讨论，得出了传统的数据库并不能很好应对视频分析中的时间序列数据场景，最后介绍了对应解决方案...目录 时间序列和视频分析 数据从何而来 数据基数——Cardinality kills you!...数据基数巨大带来的问题 基数问题的解决方案——Splitting 时间序列和视频分析 时间序列是在特定时间点的一系列测量。...如下图所示，不同浏览器上产生的视频播放量呈现出多段时间序列数据的形式。...图7 查询划分示意图 通过上述的讨论可以得到如下结论： 预先计算的时间序列大大提高了性能； 高粒度是一个需要重视的特征； 没有免费的午餐，只有不同的取舍； 基于时间的数据允许折衷的灵活性； 视频分析系统不能仅靠一个数据库模型来解决
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