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计算打包算法结果的维度(边界框)

计算打包算法结果的维度（边界框）是指在计算机视觉领域中，用于描述物体在图像或视频中的位置和大小的矩形框。它由四个值组成，分别是左上角的x坐标、左上角的y坐标、框的宽度和框的高度。

这种维度信息在很多计算机视觉任务中都是非常重要的，例如目标检测、物体跟踪、人脸识别等。通过计算打包算法，可以将多个物体在图像或视频中的位置进行准确的定位和描述，从而实现对物体的识别和分析。

在计算打包算法中，常用的边界框表示方法有两种：绝对坐标和相对坐标。绝对坐标是指框的位置和大小使用图像或视频的实际像素值来表示，而相对坐标则是将框的位置和大小归一化到0到1之间的值来表示，可以更好地适应不同尺寸的图像或视频。

在实际应用中，计算打包算法的维度信息可以用于多个场景，例如：

目标检测：通过计算打包算法的维度信息，可以准确地定位和识别图像或视频中的目标物体，从而实现自动驾驶、智能监控等应用。腾讯云的相关产品是腾讯云图像识别，可以实现图像目标检测和识别的功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
人脸识别：计算打包算法的维度信息可以用于人脸识别任务中，通过对人脸的位置和大小进行准确的描述，实现人脸的检测和识别。腾讯云的相关产品是腾讯云人脸识别，可以实现人脸检测、人脸比对等功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/face
物体跟踪：通过计算打包算法的维度信息，可以实现对物体在视频中的跟踪，从而实现视频监控、运动分析等应用。腾讯云的相关产品是腾讯云视频智能分析，可以实现视频物体跟踪、行为分析等功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/vca

总结：计算打包算法结果的维度（边界框）是用于描述物体在图像或视频中位置和大小的矩形框。它在计算机视觉领域中有广泛的应用，包括目标检测、人脸识别、物体跟踪等任务。腾讯云提供了相关的图像识别、人脸识别和视频智能分析等产品，可以实现这些应用的功能。

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目标检测在原有的图像分类基础上又增加了几个输出：边界框??,??, ?ℎ和??，这四个数字是被检测对象的边界框的参数化表示。标签： ? 第一个组件??...3.5 bound box预测在滑动窗口法中，你取这些离散的位置集合，然后在它们上运行分类器，在这种情况下，这些边界框没有一个能完美匹配汽车位置。 yolo算法可以获得准确的方格。...优点在于神经网络可以输出精确的边界框，但是每个格子只能有一个对象注意：这和图像分类和定位算法非常像卷积实现，运行速度快，可以达到实时读不懂研究论文的时候，必须去读源代码，或者联系作者之类的才能弄清楚这些算法的细节...先用阈值丢弃一些结果然后去掉所有剩下的边界框，任何没有达到输出标准的边界框，之前没有抛弃的边界框，把这些和输出边界框有高重叠面积和上一步输出边界框有很高交并比的边界框全部抛弃 3.8 anchor boxes...对于每个类别单独运行非极大值抑制，处理预测结果所属类别的边界框，用非极大值抑制来处理行人类别，用非极大值抑制处理车子类别，然后对摩托车类别进行非极大值抑制，运行三次来得到最终的预测结果。

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斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

如果全连接层存在，通常位于网络体系结构的末尾，可用于优化诸如分类评分等目标。过滤器超参数过滤器维度: 大小为F×F的过滤器应用在C channel上维度为F×F×C。 ?...边界框检测和特征点检测 Intersection over Union： image.png 备注：IoU∈[0,1]。按照惯例，如果IoU(Bp,Ba)⩾0.5，预测边界框Bp被认为是合理的。...步骤3：运行 non-max suppression 算法，删除任何可能的重复重叠边界框。 ?...R-CNN Region with Convolutional Neural Networks (R-CNN) 是一种对象检测算法，它首先对图像进行分割以找到潜在的相关边界框，然后运行检测算法，在那些边界框中找到最可能的对象...备注：虽然原始算法计算成本高且速度慢，但新的架构能让算法运行得更快，例如Fast R-CNN和Faster R-CNN。面部验证和识别模型类型：下面总结了两种主要类型的模型： ?

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Light-YOLOv5 | SepViT + BiFPN + SIoU成就更轻更快更优秀的 YOLOv5 改进算法

针对现有目标检测算法应用于复杂火灾场景检测精度差、速度慢、部署困难的问题，本文提出一种轻量级的 Light-YOLOv5 火灾检测算法，实现速度和精度的平衡。...实验结果表明，Light-YOLOv5 与原算法相比 mAP 提升 3.3%，参数数量减少 27.1%，计算量减少 19.1%，FPS 达到 91.1。...它们的定义如下：其中参数和分别表示 ground truth 边界框的面积和预测边界框的面积；表示 ground truth 边界框和预测边界框的最小包围框；，分别表示预测边界框和 ground...truth 边界框的质心，表示两个质心之间的欧几里得距离，是可以同时包含预测边界框和真实边界框的最小封闭区域的对角线距离 ground truth 边界框；是权重函数，用来衡量纵横比的相似度。...YOLOv5 使用的 CIoU 依赖于边界框回归指标的聚合，没有考虑期望的 ground truth 框和预测的“实验”框之间不匹配的方向。这导致在训练速度和预测准确性方面不如 SIoU。

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RVN 一种新的聚类算法

但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。 RVN 的灵感来自一家家具公司的商业案例。...通过这个例子定义每个点的位置对我们的结果有很大的影响。 RVN 算法下面介绍一下RVN算法的基本逻辑。...由于我们使用边界框而不是点，直接应用轮廓系数和平方误差之和会导致偏差。因此在计算轮廓系数和平方误差和时，我们可以为每个点（母点）创建四个额外的点（子点），并将它们分配到与母点相同的组中。...，因为需要收集一个点的位置和边界框。...有一种可能的解决方案是标准化 x 范围或 y 范围。这个动作可以保证一个维度比另一个维度扩展得更快。速度表现：不同的分组合并方式会导致算法的速度不同。目前没有最佳方法。

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图像分割概述 & ENet 实例

在图像分割领域中有多种技术：基于区域的分割技术边界检测分割技术基于聚类的分割技术图像分割的经典算法过去，提出了很多不同的算法来进行图像分割，有：阈值技术--该技术的主要目的在于确定图像的最佳阈值...边界检测--包含多种数学方法，其目的在于标出数字图像中处于图像亮度变化剧烈，或者更正式的讲，具有不连贯性的区域中的点。由于区域边界和边具有很高关联性，因此边界检测通常是另一种分割技术的前提步骤。...相似性标准的选择很关键，并且在所有实例中其结果易受到噪声影响。还有很多用于图像分割的方法在上文中未提及，比如双聚类方法、快速匹配法、分水岭变换法等等。...我们应用RoI池化层将它们打包以形成固定维度。然后将其作为全连接层的输入来进行分类和边界框预测。 ?...ENet 模型结果 ? ? ? ? ? 如果你想要训练ENet模型并一次性复现结果，你可以通过阅读原文查看链接打开笔记本并运行它。无需下载既可运行和用。

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多目标跟踪 | FairMOT：统一检测、重识别的多目标跟踪框架，全新Baseline

当前多目标跟踪最优的方法通常分为两大类：两步法MOT——使用两个单独的模型，首先用检测模型定位图像中目标的边界框位置，然后用关联模型对每个边界框提取重识别 (Re-identification, Re-ID...) 特征，并根据这些特征定义的特定度量将边界框与现有的一个跟踪结果联结起来。...首先将输入图像送入编码器-解码器网络，以提取高分辨率特征图（步幅=4）；然后添加两个简单的并行 head，分别预测边界框和 Re-ID 特征；最后提取预测目标中心处的特征进行边界框时序联结。...Box Size Head 该部分负责估计每个锚点位置的目标边界框的高度和宽度，与Re-ID功能没有直接关系，但是定位精度将影响对象检测性能的评估。...3、Re-ID 特征维度 ? 表 4：不同 Re-ID 特征维度在 2DMOT15 数据集上的评估结果 4、与当前最佳模型的比较 ?

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论文精读|5th|YOLO v3的新特性|目标检测|附下载

随着技术的进步，其准确率逐渐被RetinaNet和SSD等算法超越，但YOLO v2依然是计算效率最高的算法。在YOLO v3版本中，为了提高准确度，牺牲了一些算法的速度。...用来进行识别的卷积核的尺寸为1 x 1 x ( B x ( 5 +C ) )，其中B代表一个cell中包含的边界框（bounding box）数量，5代表边界框的4个属性和物体置信度，C是物品类别数。...特点6：图像有更多的边界框对于相同的输入图像，YOLO v3比YOLO v2使用了更多的边界框（bounding box）。...同样的416 x 416图像，预测用边界框的数量则达到10647个。也就是说，YOLO v3预测用的边界框数量比YOLO v2多10倍之多，这也是YOLO v3速度慢的原因所在。...特点9：基准测试在COCO mAP 50 benchmark数据库上，将YOLO v3与其他的先进算法（如ResNet）在相同的计算条件下进行了比对，结果发现YOLO v3的计算效率更高。 ?

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基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)

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ECCV 2020 oral | CondInst：沈春华团队新作，将条件卷积引入实例分割

这很显然预测的框少，召回率自然也就低了。基于此，FCOS算法为了提升召回率，则对目标物体框中的所有点都进行边界框预测。...当然这种逐像素的边界框预测肯定会导致最终预测得到的边界框质量不高，因此作者在后续还会提出弥补策略。FCOS目标检测算法在边界框预测中使用的策略和YOLOv1有所不同，F提出的预测策略如下： ? ?...如上两张图所示，FCOS算法在对目标物体框中所有的点进行目标框回归时，用到各个边的距离长度来计算损失。...3. center-ness 由于FCOS算法使用了逐像素回归策略，在提升召回率的同时，会产生许多低质量的中心点偏移较多的预测边界框。...测试时，将预测的中心度与相应的分类分数相乘，计算最终得分(用于对检测到的边界框进行排序)。因此，中心度可以降低远离对象中心的边界框的权重。

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边界框的实际中心位置需要利用预测的坐标偏移值，先验框的尺度以及中心坐标来计算，这里的和也即是特征图每个位置的中心点： ? 上面的公式也是Faster-RCNN中预测边界框的方式。...但上面的预测方式是没有约束的，预测的边界框容易向任何方向偏移，例如当时边界框将向右偏移Anchor的一个宽度大小，导致每个位置预测的边界框可以落在图片的任意位置，这就导致模型训练的不稳定性，在训练的时候要花很长时间才可以得到正确的...综上，根据边界框预测的4个偏移值，可以使用如下公式来计算边界框实际中心位置和长宽，公式在图中： ? 其中，为cell的左上角坐标。在Fig3中，当前的cell的左上角坐标为。...这也是建立在每个Cell至多含有一个目标的情下，实际上也基本不会出现多余1个的情况。和ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差，置信度误差以及分类误差，而其它4个边界框只计算置信度误差。...第一项需要好好解释一下，这个loss是计算background的置信度误差，这也是YOLO系列算法的特色，但是用哪些预测框来预测背景呢？

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那么在训练时，如果该单元格内确实存在目标，那么只选择与ground truth的IOU最大的那个边界框来负责预测该目标，而其它边界框认为不存在目标。...这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。 3.1.2 什么是物体的概率probability？...这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。...更重要的是，对于一个grid而言，若有物体落入边界框中，则计算预测边界框含有物体的置信度Ci真实物体与边界框IoUCi的损失，我们希望两差值越小损失越低。...要注意的一点时，对于不存在对应目标的边界框，其误差项就是只有置信度，左标项误差是没法计算的。而只有当一个单元格内确实存在目标时，才计算分类误差项，否则该项也是无法计算的。

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一文看尽目标检测：从 YOLO v1 到 v3 的进化之路

这个置信度并不只是该边界框是待检测目标的概率，而是该边界框是待检测目标的概率乘上该边界框和真实位置的 IoU（框之间的交集除以并集）的积。通过乘上这个交并比，反映出该边界框预测位置的精度。...虽然在训练过程中网络也会学习调整框的宽高维度，最终得到准确的 bounding boxes。但是，如果一开始就选择了更好的、更有代表性的先验框维度，那么网络就更容易学到准确的预测位置。...传统的 K-means 聚类方法使用的是欧氏距离函数，也就意味着较大的框会比较小的框产生更多的误差，聚类结果可能会偏离。...在训练时，如果是检测样本，按照 YOLO v2 的 loss 计算误差，而对于分类样本，只计算分类误差。在预测时，YOLO v2 给出的置信度就是，同时会给出边界框位置以及一个树状概率图。...在 YOLO v3 中，每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。该算法不使用 softmax，因为它对于高性能没有必要，因此 YOLO v3 使用独立的逻辑分类器。

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【前沿】简化标注者工作：Google等学者提出基于智能对话的边界框标注方法

本文证明：（1）提出的agent能够在几种情况下学习高效的标注策略，自动适应输入图像的维度，框的期望质量，检测器的强度，和其他因素; （2）在所有的场景中，由此产生的标注对话方式与单独的手动框和框验证相比...▌详细内容 ---- ---- 计算机视觉方面的许多最新进展依赖于有监督的机器学习技术，这些技术需要大量的训练数据。目标检测也不例外，前沿方法需要大量的对象周围带有标注边界框的图像。...在这些形式中，最近的框验证序列（box verification series）结果突出，因为它能以低成本提供高质量的检测结果。...提出的方法自动适应图像的维度，检测器的强度，框的期望质量以及其他因素。这是通过将事件持续时间作为问题属性的函数建模来实现的。...▌结论 ---- ---- 在本文中，作者介绍了智能标注对话用于标注边界框的任务。IAD自动选择结果的一系列动作VkD，使标注在时间上效率很高。作者提出了两种方法来实现。

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