摘要:前言 语义分割任务一般都存在样本类别不平衡的问题,采用类别权重来解决这个问题,本文记录类别权重的计算过程。 类别权重计算的基本思路 code # 20240620: calculate class weights with semantic segmentation gt images. impor
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摘要:前言 最近语义分割任务的gt文件resize前后标签数值发生了错误,最后发现是resize函数调用过程中参数调用出现错误,主要是参数顺序,记录之。 问题分析 源码 结果: 虽然使用最近邻插值,但是resize后和预想的数值不一致,多方分析、调试,最后小伙伴发现是调用函数参数不正确。 opencv官网
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摘要:前言 最近查找车牌检测数据集,了解到CCPD数据集,CCPD 是一个开源免费的中国城市车牌识别数据集,非常不错。 具体实现 1. 数据集简介 CCPD2019数据集包含将近30万张图片、图片尺寸为720x1160x3,共包含9种类型图片,每种类型、数量及类型说明参考下表。 类型 图片数量 备注 cc
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摘要:前言 数据集使用之前需要对标注文件进行解析,故此记录。 代码实现 1. APA数据集解析 # 20240612: parse jsonfile to labeled image. import argparse import json import os import os.path as osp
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摘要:前言 最近需要用到鱼眼图像做语义分割、目标检测等任务,最开始先使用woodscape数据集进行训练、测试,故此记录学习woodscape数据集。 学习woodscape数据集 1. 随机划分数据集 shell脚本 #!/bin/sh # 20240617: split woodscape datas
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摘要:前言 参考 1. 摄像头拍摄运动物体,产生运动模糊/拖影的原因分析_相机拖影是怎么造成的_木 东的博客-CSDN博客; 完
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摘要:前言 本文主要整理总结face landmark有关的数据集。 Face 2D Keypoint ‒ MMPose 1.1.0 documentation https://github.com/open-mmlab/mmpose/blob/main/docs/en/dataset_zoo/2d_fa
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摘要:前言 参考 1. GitHub - berktepebag/Traffic-light-detection-with-YOLOv3-BOSCH-traffic-light-dataset; 2. Bosch Small Traffic Lights Dataset; 3. GitHub - bosc
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摘要:前言 使用7yuv工具查看raw8图像数据,选择的格式是8 bpp格式,大小是图像尺寸1280*720即可; RAW格式 raw数据是sensor输出的原始数据,一般有raw8, raw10, raw12等,分别表示一个像素点有8bit、10bit、12bit数据。是sensor将光信号转化为电信号
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摘要:前言 参考 1. random_erasing_paper; 2. random_erasing_github; 3. 【数据增强】Random Erasing_dekiang的博客-CSDN博客; 完
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摘要:参考 1. github_cutout; 2. cutout_paper; 3. 【数据增强】Cutout_dekiang的博客-CSDN博客; 4. 想读懂YOLOV4,你需要先了解下列技术(一); 完
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摘要:前言 论文是清华-腾讯联合实验室提出的,公开了Tsinghua‐Tencent 100K 数据集,创建了一个大型交通标志基准。该数据集提供了100000张分辨率为2048像素×2048像素、包含30000个交通标志实例的图像,涵盖了不同光照和天气状况,其中每个交通标志都带有一个类别标签、边界框以及像
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摘要:前言 论文:Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric 参考 1. deepsort_github; 2. deepsort_paper; 3. Computer Vision for tracking; 完
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摘要:前言 直方图、直方图归一化、直方图均衡化,使用情况,优缺点;图像增强;全局、局部增强; 直方图 离散函数,图像中每个灰度级的像素个数; 归一化直方图 图像中每个灰度级发生的概率估计值; 基本灰度级特征:暗、亮、低对比度、高对比度; 直方图均衡化(线性化) 概率密度函数PDF;累积分布函数CDF;均匀
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摘要:SORT 是一种简单的在线实时多目标跟踪算法。文章要点为: 以 IoU 作为前后帧间目标关系度量指标; 利用卡尔曼滤波器预测当前位置; 通过匈牙利算法关联检测框到目标; 应用试探期甄别虚检; 使用 Faster R-CNN,证明检测好跟踪可以很简单。 运动估计模型(卡尔曼滤波) FilterPy 是
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摘要:前言 算法流程 对于首次检测结果,创建跟踪轨迹; 对于之后的每次检测结果,
Df:置信度大于
σl的检测结果; 对于每一个激活轨迹,
dbest=djwhere
max(IOU(dj,ti)),dj∈Df 如果$IOU(d_{best},
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摘要:前言 MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法,其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布,找到任一样本点密度增大的最快方向(最快方向的含义就是Mean Shift),样本密度高的区域对应于该分布的最大值,这些样本点最终会在局部密度最大值收敛,且收敛到相同局部最大值的点被
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摘要:参考 1. ASMS算法(adaptive scale meanshift); 2. 基于 YOLOv3 和 ASMS 的 目标跟踪算法; 3. github_asms; 完
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