最佳物体检测和跟踪算法[关闭]

作者: 明月清风上善若水自由如风
发布时间: 2024-08-19 12:44:06 (1月前)
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NetworkAttachedStorage | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 您可以使用OpenCV进行对象跟踪： </p> <P> <a href="https://github.com/RubensZimbres/Repo-2017/blob/master/Object%20Tracking%20OpenCV" rel="nofollow noreferrer"> 对象跟踪OpenCV </A> </p> <P> 然后训练您自己的OpenCV级联来识别球衣号码： </p> <P> <a href="https://github.com/RubensZimbres/Repo-2018/tree/master/OpenCV" rel="nofollow noreferrer"> OpenCV定制级联训练+面部地标 </A> </p> <P> 有关OpenCV安装的更多信息，请参阅： </p> <P> <a href="https://www.pyimagesearch.com/" rel="nofollow noreferrer"> https://www.pyimagesearch.com/ </A> 和 </p> <P> <a href="https://www.learnopencv.com/" rel="nofollow noreferrer"> https://www.learnopencv.com/ </A> </p> <P> 这就是你需要的： </p> <P> <a href="https://www.youtube.com/watch?v=qA1dYQSANO8" rel="nofollow noreferrer"> https://www.youtube.com/watch?v=qA1dYQSANO8 </A> </p> </DIV>

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蜡笔小辛 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 您可以使用具有预先训练过的coco模型的神经网络开始虚拟项目： <a href="https://github.com/Icy3D/hello-coco-py" rel="nofollow noreferrer"> https://github.com/Icy3D/hello-coco-py </A> </p> <P> <a href="https://github.com/Icy3D/hello-coco-py/raw/master/README.jpg" rel="nofollow noreferrer"> <img src =“https://github.com/Icy3D/hello-coco-py/raw/master/README.jpg”alt =“检测到的物体：人和车”/> </A> </p> <P> 如果您需要更多学习如何减少要检测的类的数量（人，汽车，公共汽车，......）。如果你需要更多的sophicsticated解决方案训练你自己的神经网络或适合你的需要现有的网络（谷歌转移学习）。 </p> <P> 无论如何你应该 <a href="https://www.tensorflow.org/" rel="nofollow noreferrer"> 熟悉tensorflow </A> 。 </p> </DIV>

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林老爷的日常 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> “在（新数据集或任务）Y上执行X的最佳算法”的问题对于学习算法来说是完全无效的，因为它们都是针对我们的应用程序调整的，基于我们训练它们的数据并且没有最优性（或者可以保证。 </p> <P> 现在的检测算法使用各种各样的机制，从使用深度学习的对象检测，卡尔曼滤波到跟踪和结合不同的上下文和融合。 </p> <P> 您可以询问自己跟踪和检测之间的区别。尝试找出在几个帧中检测（完美）对象（同一实例）与使用时间信息跟踪它之间的差异。如果您能够完美地找到所有对象，并对这些实例进行一致编号，那么现在有什么区别？ </p> <P> 例如，我可以向您推荐许多研究它的来源 <a href="https://towardsdatascience.com/object-detection-and-tracking-in-pytorch-b3cf1a696a98" rel="nofollow noreferrer"> 这个 </A> 中等文章， <a href="https://github.com/facebookresearch/Detectron" rel="nofollow noreferrer"> detectron </A> facebook（基于Mask-RCNN）等。在谷歌尝试各种关键字组合来增强你的结果：“对象检测深度学习”（2017年及以上过滤它），学者中的“对象跟踪”...... </p> <P> 祝好运！ </p> </DIV>

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布偶的表弟派大星丶 | 2019-08-31 10-32

<div class =“post-text”itemprop =“text”> <P> 您可以查看最近的这篇论文（ <a href="https://arxiv.org/pdf/1902.03524.pdf" rel="nofollow noreferrer"> https://arxiv.org/pdf/1902.03524.pdf </A> ）百度开发的CNN是图像识别问题的最新技术。 </p> </DIV>

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