摘要：
目标跟踪算法过程 输入：Tt-1 t-1时刻的tracklet(跟踪片段) Dt t时刻的预测框集合(带分数) featuret t时刻的特征图 输出：Tt t时刻的tracklet(跟踪片段) 1. 计算Tt-1 与Dt的相似度矩阵At-1 2.利用阈值将Tt-1分为置信度较高的Tt-1 high 阅读全文
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之前只是知道maxpool是取一个区域内的最大值，却没关心maxpool到底是怎么做的 今天来补一下 网上的例子都是输入为4*4或者8*8等偶数形式的，对于奇数输入的maxpool却没有多少解释 我们这里主要解释奇数形式的maxpool 对于偶数形式，网上已经讲的非常清楚了 对于奇数形式，tenso 阅读全文
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原文请移步知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/40960756 python实现: 实现基于python的scikit-image库提供了HOG特征提取的接口: 参数说明:image: input image, 输入图像 orientation: 指定bin的个数. sc 阅读全文
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有一篇文章写的比较详细，先放在前面 文章链接https://blog.csdn.net/shenxiaolu1984/article/details/51066975 流程： 1.通过选择性搜索算法获取2k个候选区域 2.将候选区域进行合并，获得一些感兴趣区域 3.将感兴趣区域直接resize为一个 阅读全文
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常用的颜色空间分为RGB，HSV，LAB三种 RGB 颜色空间就很简单了，一共颜色是由RGB三种颜色组合而成的 我将这三种颜色的值分为256份， 那么对于一个颜色，我就可以通过(r,g,b)的一个向量去表示 这就是最简单的颜色空间 HSV HSV颜色空间我就转载一下https://www.cnblo 阅读全文
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二分法 这个就很简单了 取区间[x1,x2] f(x1) * f(x2) < 0 那么必定有解在此区间中 取区间中点 xmid 判断f(x1) * f(xmid) 和 f(x2)*f(xmid) 这样就能去掉一半的区间 这样不断迭代下去即可 不动点迭代 将f(x)改写为x = Φ(x) xk+1 = 阅读全文
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向量范数 向量的二范数就是向量的模 || x ||k = k√￣∑| xi | k 当k = ∞时 || x ||∞ = max(xi) 矩阵的范数 || A ||∞ = 最大的，一行绝对值的和 || A ||1 = 最大的，一列绝对值的和 || A ||2 = ( A.T * A)的最大特征值 的 阅读全文
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中点公式 求微分一般是利用微分的定义 f'(x) = lim e->0 ( f(x+e) - f(x) ) / e 但是由于f(x)可能会有误差 所以我们使用中点公式 G(x) = ( f(x + h) - f(x - h) ) / 2h 误差分析 将f(a)按照泰勒多项式展开可得、 f(a+h) 阅读全文
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因子分析 因子分析是将数据进行降维处理 但能说出每一维的意义 设源数据为X(p维)，降维后的数据为F(m维) m<p 对于原始数据的第i位，我们有 Xi = Σaij * Fj + e 那么aij 就可以组成一个一个p*m的矩阵，即为因子载荷阵 因子载荷阵 求出协方差矩阵的特征值和特征向量，去掉特别 阅读全文