随笔分类 - CV & Image Processing
摘要：资料： AIGC笔记--特征线性调制（FiLM）层的实现_feature-wise linear modulation-CSDN博客 论文泛读【FiLM: Visual Reasoning with a General Conditioning Layer】-CSDN博客
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摘要：高精度语义地图的动态构建-HDMapNet - 知乎 (zhihu.com)
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摘要：一文详解分析鱼眼相机投影成像模型和畸变模型 - feng..liu - 博客园 (cnblogs.com) 深入洞察OpenCV鱼眼模型之成像投影和畸变表估计系数相互转化 - 知乎 (zhihu.com) (推荐） OpenCV: Camera Calibration （opencv官方文档）
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摘要：手把手带你玩转Nusences数据集 （推荐） 手把手带你玩转Nusences数据集2——nuScenes lidarseg and panoptic教程 从代码层面熟悉UniAD，开始学习了解端到端整体架构-CSDN博客 nuScenes官网 nuScenes 3D目标检测数据集解析（完整版附py
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摘要：python使用opencv（cv2）在图像上绘制点线等_cv2 画点-CSDN博客
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摘要：CenterNet算法代码剖析_centernet代码解析-CSDN博客
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摘要：边界框的坐标方向： python opencv画边界框程序：[程序摘自python OpenCV画 bounding box并标明数据类] import cv2 import numpy as np class_name = "car" box_left_top = np.array([45, 14
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摘要：import torch box = torch.tensor([ # 边界框的坐标，(x1, y1, x2, y2). box'shape: (3, 4) [0.1, 0.2, 0.5, 0.3], [0.6, 0.6, 0.9, 0.9], [0.1, 0.1, 0.2, 0.2] ]) whw
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摘要：本文内容全部摘自：知乎AVA Actions Dataset 详解 。推荐看原文。 1.1. 基本情况 数据集类别：Spatio-Temporal Action Detection，即时空行为检测。 举个例子，就是检测出视频中所有人的位置以及对应的行为类别。 数据集形式（这里是简单介绍，后面会有更详
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摘要：参考python将视频切分成帧&&帧合成视频，下面的代码来自这篇博客。 # 视频拆分成帧 import cv2 def video2frame(videos_path,frames_save_path,time_interval): ''' :param videos_path: 视频的存放路径 :
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摘要：检测和分类不同，检测过程中，图片处理以后，bbox往往也需要同步变换。 [1] 知乎：目标检测-数据增强（Data Augmentation） （推荐，但要注意代码中的个别错误） [2] CSDN: 目标检测中的数据增强，包括bbox的变换 （写的还可以） [3] 知乎：一种目标检测任务中图像-标注
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摘要：DOG算子
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摘要：本文参考： LOG算子_松子茶的博客-CSDN博客 高斯拉普拉斯算子-知乎 边缘检测之LoG算子（高斯-拉普拉斯算子） Laplace算子对通过图像进行操作实现边缘检测的时，对离散点和噪声比较敏感。所以有人提出，先对图像进行高斯暖卷积滤波进行降噪处理，再采用Laplace算子进行边缘检测，这样可以提
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摘要：下文内容摘自：目标检测 YOLOv5 常见的边框（bounding box ）坐标表示方法 pascal_voc 边框坐标编码是[x_min, y_min, x_max, y_max]x_min和y_min表示边框左上角坐标，x_max和y_max表示边框的右下脚坐标。上图例子就是[98, 345,
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摘要：目标跟踪初探（DeepSORT） （里面包含匈牙利匹配算法和卡尔曼滤波的讲解） Deep SORT多目标跟踪算法代码解析(上) 带你入门多目标跟踪（二）SORT&DeepSORT 多目标跟踪(MOT)最新综述，一文快速入门 （写的还可以） https://github.com/luanshiyiny
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摘要：图像融合之泊松融合 Seamless cloning泊松克隆
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