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ARToolkit(版本5)使用哪个关键点检测器？

ARToolkit（版本5）使用的关键点检测器是FAST（Features from Accelerated Segment Test）关键点检测器。

FAST是一种基于像素点亮度差异的高速特征检测算法，它通过比较像素点与其周围邻域像素点的亮度差异来确定关键点。FAST关键点检测器具有快速、稳定和可靠的特点，适用于实时的增强现实应用。

ARToolkit（版本5）是一个开源的增强现实开发工具包，它提供了一系列用于开发增强现实应用的函数和工具。ARToolkit可以用于创建基于图像识别的增强现实应用，它可以识别和跟踪现实世界中的图像，并在其上叠加虚拟的三维对象。

腾讯云提供了一系列与增强现实相关的产品和服务，例如腾讯云AR开放平台。该平台提供了丰富的AR能力，包括图像识别、三维模型渲染、人脸识别等，开发者可以通过使用腾讯云AR开放平台的API和SDK来快速构建自己的增强现实应用。

更多关于腾讯云AR开放平台的信息，可以访问以下链接： https://cloud.tencent.com/product/ar

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从锚点到关键点，最新的目标检测方法发展到哪了

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简单而强大的anchor-free目标检测器

这与基于锚的检测器不同，关键的区别是我们定义正样本和负样本的方式，在FCOS中，我们消除了预定义的锚盒作为先验的需要，并且在真值盒中通过它们的包含来标记位置。...值得注意的是，FCOS的网络输出变量比流行的基于anchor的检测器少9倍，每个位置9个锚盒，这在应用于关键点或实例分割时非常重要。 Loss Function ?...对于基于锚点的检测器，通过降低正锚盒的IOU分数要求，可以在一定程度上补偿由于大跨度导致的召回率低。...使用定义为{P3,P4,P5,P6,P7}的五级特征图。如图2所示，P3、P4和P5是由backbone的C3、C4和C5的特征图产生的。...在P5和P6上分别应用一个步长为2的3×3的卷积层产生P6和p7。注意，这与最初的RetinaNet不同，后者从主干特征图C5中获得P6和P7。我们发现两种方案的性能相似，但我们使用的一种参数较少。

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FCOSv2.0强势归来！在COCO上达到50.4mAP(目前已开源)

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地平线机器人Waymo Open Dataset Challenge中2D目标检测赛道第二名方案解析

此外，训练了多个专家模型并设计了自动Ensemble方案的Greedy版本，该方案会自动合并来自不同模型的检测结果。...2、每个物体标签仅仅选择一个中心点作为正样本，具体实现是在关键点热图上提取局部的峰值点，因此也就不会存在NMS的过程。...3、由于CenterNet专注在关键点的检测，因此其可以使用更大的特征图，而无须使用多个不同大小的特征图。在CenterNet的论文中其使用的网络下采样率为4。...CenterNet参考了CornerNet的思想，网络输出了以下3个预测值： 关键点热图：这里的关键点热图与CornerNet类似，只是这里只预测一个中心点的位置。...5、Label Smoothing 如图4所示，在数据集中存在一些困难的示例标注不正确或缺失，这可能会导致训练出现问题。因此，本方案在训练过程中采用标签平滑处理此问题。 ?

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YoloV：视频中目标实时检测依然很棒

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。但是，由于两阶段的性质，此类检测器通常在计算上很耗时。...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。...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。...让我们回顾一下传统的两阶段管道： 1）首先“选择”大量候选区域作为提议； 2）确定每个提议是否是一个目标以及它属于哪个类。计算瓶颈主要来自于处理大量的低置信区域候选。...换句话说，它经常忽略低权重的特征，这限制了可能后续使用的参考特征的多样性。 为了避免这种风险，研究者引入了平均池化参考特征（A.P.）。

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