摘要:本文来自公众号“AI大道理” —————— 论文原文: https://arxiv.org/abs/1703.07402 SORT是一个比较简单的算法,用FrRCNN做探测,卡尔曼滤波和匈牙利算法做跟踪。缺点: 线性恒速运动模型可能并不精确,未考虑相机的非线性运动。 未考虑同一目标再次出现的重识
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摘要:本文来自公众号“AI大道理” SORT是一种多目标跟踪的经典算法,整个算法是一些常规技术的简单组合,却达到了非常好的效果。Sort算法的核心是匈牙利匹配算法和卡尔曼滤波算法。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 1、SORT简介 SORT(Simple Online and Realt
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摘要:本文来自公众号“AI大道理“ —————— 论文原文:https://arxiv.org/abs/1602.00763 本文方法SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一种基于检测的跟踪框架,基于检测算法FasterRCNN,利用卡尔曼滤波以及匈牙利算
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摘要:本文来自公众号“AI大道理” 这里既有AI,又有大道理。 —————— 目标跟踪中,在数据关联后往往要进行卡尔曼滤波。 数据关联算法得到了每个目标的观测数据。 卡尔曼滤波使用关联的观测数据来估计目标的状态,并预测目标的未来位置和速度等信息。 目标跟踪过程中,测量数据通常会受到各种噪声的影响,例如传感
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摘要:本文来自公众号“AI大道理” —————— 数据关联是多目标跟踪任务中的关键步骤,其目的主要是为了进行帧与帧之间的多个目标的匹配。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 1、数据关联 数据关联其实就是一个沿着时间轴,将来自同一个物体的不同时刻的信号串联起来的过程。 数据关联通常在状态估计之前
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摘要:本文来自公众号“AI大道理” —————— 距离度量在CV 、NLP以及数据分析等领域都有众多的应用。距离度量可以当做某种相似度,距离越近,越相似。在目标跟踪领域中,需要判断目标之间的距离或相似度,从而判断前后帧的目标是否是同一个目标。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 1、距离 常见距
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摘要:本文来自公众号“AI大道理” —————— 目标跟踪就是在时序帧中搜索目标的过程,本质上就是检索。 不管是传统的目标跟踪中的生成模型和判别模型,还是用深度学习来做目标跟踪,本质上都是来求取目标区域与搜索区域的相似度,这就是典型的多输入。 目标跟踪为什么需要相似度? 在跟踪中,下一帧的目标要和上一帧的
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摘要:本文来自公众号"AI大道理" —————— Siamese Network(孪生网络)很早就被发明了,它的作者是著名的卷积神经网络LeNet-5的作者LeCun。最早用来从相似图片数据集上学习图片表示的网络结构就是siamese网络。两幅图通过两个共享权重的CNN得到各自的表示,而各自表示的距离决定
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摘要: 本文来自公众号“AI大道理” Network Slimming剪枝是比较广泛的一种模型剪枝方法,作者来自清华大学、英特尔中国实验室、复旦大学和科内尔大学。 添加图片注释,不超过 140 字(可选) 1、Network Slimming剪枝理论 Network Slimming剪枝是结
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摘要: 本文来自公众号“AI大道理”。 深度学习网络模型从卷积层到全连接层存在着大量冗余的参数,大量神经元激活值趋近于0,将这些神经元去除后可以表现出同样的模型表达能力,这种情况被称为过参数化,而对应的技术则被称为模型剪枝。 网络一般是over-parameterized参数过多的,有冗余的权重和神经元
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摘要: 本文来自公众号“AI大道理” —————— 论文原文: http://yann.lecun.com/exdb/publis/pdf/chopra-05.pdf 很多园区楼下都有人脸识别的机器,然后智能的为你开门。 实现这样的功能需要将你本人的一张图片输入到系统中,接下来就可以识别出你是不是在系统
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