随笔分类 - 目标检测和跟踪
目标检测，目标跟踪算法学习
摘要：RCNN系列是目标检测的two-satge代表，运行速度慢，但检测精度很高，也比较难理解，简单记录下，慢慢啃。。。。。 1. RCNN RCNN 是在2013年的论文Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic
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摘要：1. 训练 1.1 数据预处理： 得到视频每一帧的图片和对应xml标注文件(和目标检测类似，每个目标的box和name)，将图片中的每个目标切割出来，存储为子图。截取过程如下： 以目标中心点为中心，长和宽分别为s_x，截取图片并缩放到(instance_size, instance_size)； i
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摘要：在使用多目标跟踪算法时，接触到卡尔曼滤波，一直没时间总结下，现在来填坑。。 1. 背景知识 在理解卡尔曼滤波前，有几个概念值得考虑下：时序序列模型，滤波，线性动态系统 1. 时间序列模型 时间序列模型都可以用如下示意图表示： 这个模型包含两个序列，一个是黄色部分的状态序列，用X表示，一个是绿色部分的
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摘要：在使用多目标跟踪算法时，接触到了匈牙利匹配算法，一直没时间好好总结下，现在来填坑。。 1. 基础概念 1.1 二分图 我们之前了解过图(Graph)的概念，图一般可以用G(V, E)来表示，V表示图中的顶点，E表示图中的边。如下面，这个图中有四个顶点，五条边。 二分图(Bipartite graph
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摘要：在学习KCF目标跟踪算法时，会用到一个数学概念：循环矩阵，其对KCF的速度提升起到了非常关键的作用，值得了解下。 1. 傅里叶矩阵(DFT Matrix) 在了解循环矩阵的定义前，需要先了解下离散傅里叶矩阵： 2. 循环矩阵定义 形状如下的矩阵称为循环矩阵，为循环矩阵的生成向量，为
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摘要：目标跟踪算法包括单目标跟踪和多目标跟踪，单目标跟踪在每张图片中只跟踪一个目标。目前单目标跟踪的主要方法分为两大类，基于相关滤波(correlation filter)的跟踪算法, 如CSK， KCF, DCF, SRDCF等；基于深度学习的跟踪算法，如SiamFC, SiamRPN, SiamRPN
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摘要：SSD目标检测网络 使用SSD检测网络一段时间了，研究过代码，也踩过坑，算是有能力来总结下SSD目标检测网络了。 1. SSD300_Vgg16 最基础的SSD网络是以Vgg16作为backbone, 输入图片尺寸为300x300，这里以其为示例，详细剖析下SSD检测网络。 SSD(Single S
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摘要：yolo v3目标检测网络 yolo3的运行速度快，检测效果也不差，算是使用最广泛的目标检测网络了。对于yolo3的理解，也主要在于三点，一是网络结构和模型流程的理解；二是对于正负样本分配的理解(anchor和gt_box之间的匹配)；三是对于loss函数的理解 1.1 yolo v3 网络结构 y
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摘要：CenterNet是在2019年论文Objects as points中提出，相比yolo，ssd，faster_rcnn依靠大量anchor的检测网络，CenterNet是一种anchor-free的目标检测网络，在速度和精度上都比较有优势，值得学习下。 对于CenterNet的理解主要在于四方面
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摘要：在RCNN，Fast RCNN之后，Ross B. Girshick在2016年提出Faster RCNN，将特征提取(feature extraction)，proposal提取，目标定位location，目标分类classification整合到了一个网络中，性能大幅提升。作为Two-stage
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摘要：目标检测模型主要分为two-stage和one-stage， one-stage的代表主要是yolo系列和ssd。简单记录下学习yolo系列的笔记。 1 yolo V1 yolo v1是2015年的论文 you only look once：unified，real-time object dete
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