计算给定gps坐标的bbox的中心 - 腾讯云开发者社区

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圆形目标中心点在tof相机坐标系下的三维坐标的计算(1)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...将tof相机得到的深度图像转换为灰度图像，然后对灰度图像进行双边滤波，去除噪声的同时使边缘得到较好的保持，然后对滤波后的灰度图像进行hough圆变换，得到圆心在图像中的像素坐标，然后利用tof相机的点云数据...，求得圆心在tof相机坐标系下的三维坐标。...center_y << endl; cout << "center_z=" << center_z << endl; waitKey(0); return 0; } 此方法计算出的圆心在相机下三维坐标与其实际值存在一定的误差...，因圆形目标中心与相机中心在X轴或Y轴方向偏离较大时，圆形目标在相机场景下呈现椭圆状态，后续对此进行了改进。

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【目标检测Anchor-Free】CVPR 2019 ExtremeNet（相比CornerNet涨点5.3%）

而在ExtremeNet中使用四点标注法，即用一个目标上下左右四个方向的极值来标注，并且通过这4个极值点也可以算出目标的中心点。...Deep Extreme Cut CVPR 2018提出的论文，给定一副图像，和若干个极值点，即可得到一个类别未知分割mask。...然后对于每一种极值点组合（进行合适的剪枝以减小遍历规模），计算它们的中心点，如果center map对应位置上的响应超过了预先设定的阈值，则将这5个点作为一个备选，该备选组合的分数为5个对应点的分数平均值...从上图可以看到至少要有3个bbox才可以产生ghost bbox的情况，并且只能是奇数个才能出现这种情况，如果是比3更大的奇数也就是说需要很多个目标的中心点在同一水平或者垂直线上，这在现实情况中是几乎不会出现的...聚合的时候注意是聚合那些score单调递减的极点，并且在这个方向上有局部最小score时停止聚合，这是为了避免多个目标bbox 沿轴排列，从而将不同目标的极点score聚合到一起。

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α-IoU | 再助YOLOv5登上巅峰，造就IoU Loss大一统

1简介 Bounding box 回归通过预测目标的bbox来定位图像/视频中的目标，这是目标检测、定位和跟踪的基础。...实验结果表明，相对于 , α (α>1)增加了high IoU目标的损失和梯度，进而提高了bbox回归精度。当时，它降低了High IoU目标的权重，实验可以看出这会影响BBox的回归精度。...给定数据集的n个训练样本，每个，任务是学习一个函数可以将输入空间映射到标注空间。...BBox回归性能由预测bbox B和ground truth : 正样本(真阳性和假阳性)是根据IoU阈值从一组预测中确定的，根据该阈值可以计算所有类别对象的平均精度(AP)。...中的B和表示B和的中心点，ρ(·)为欧几里得距离，c为最小BBox的对角线长度; 而在 : 它们提供了在α = 1时回归的bbox回归的power IoU损失。

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明月深度学习实践003：目标检测与Yolov1深度理解

yolo v1的做法是，先将图像分成7*7的网格，共有49个格子，如：狗狗这个目标的中心点就落在上图的蓝色网格内，就用这个格子来复杂对狗狗的预测，而格子内的红点正是狗狗实际的中心点。...处理过程大概这样：初始化一个7*7*30的张量，所有值为0；循环处理每个标注的目标，当前目标得到一组向量：(x, y, w, h, p1, p2, ..., p20)；先计算该目标的中心点(x,...而bbox的宽高计算则简单一些(w/img_w, h/img_h)，对应除以图像的宽高即可。 bbox是否有对象的置信度自然都是1了，后面的类别概率就是(p1, p2, ..., p20)。...损失函数共分为几个部分：第一部分：中心点的损失；第二部分：宽高的损失；第三部分：置信度的损失；第四部分：包含目标的网格的bbox的置信度的损失；第五部分：不包含目标的网格的bbox的置信度的损失...毕竟一个图像上的目标通常是比较少的，也就是说大多数网格其实都是没有对应的目标的，通过超参数来降低影响也在情理之中。宽高的损失计算是，先对宽和高做了一次开根号，这是一个细节。

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如何使用质心法进行目标追踪

但是，“通过目标识别进行目标关联”需要在每一帧图像中，提取出每一个目标的特征，这需要大量的计算资源，同时还需要稳定的特征提取器，在实际场景中很难做到，因此，通常采用其他方法进行目标的关联，如常用的质心法...（2）计算质心坐标，使用目标预测框的中心点作为质心坐标。（3）计算质心距离，计算视频的上一帧和当前帧中目标之间的欧式距离。...[:,-1]=='sports ball') 8 bbox2 = b2[filter] （5）计算质心坐标，根据第4步检测结果bbox1和bbox2，计算目标的质心（即绑定框的中心）。...如图4所示，图中白色边框为检测到的目标边界框，中间的绿点为目标的质心（即边界框的中心）。...图4 检测到的目标与质心（6）计算第一帧中的目标和后一帧中目标的欧氏距离，根据最近距离，确定AB是同一目标。

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目标检测 | FCOS，经典单阶段Anchor-Free目标检测模型

Anchor free的好处是：避免了Anchor Box带来的复杂计算，如计算重合度IoU；避免了Anchor Box相关的超参数设置，其对性能影响较大；因此，FCOS的优点是：其可以和其他使用...对于坐标为(x,y)的位置，其映射回原图为(\lfloor\frac{s}{2}\rfloor + xs,\lfloor\frac{s}{2}\rfloor+ys); FPN：多层级预测，提高检测器对不同尺寸目标的检测性能...FPN层进行预测即距离4条边的最大值在给定范围内 (2) 设置center_sampling_ratio=1.5,用于确定对于任意一个输出层距离bbox中心多远的区域属于正样本（基于gt bbox中心点进行扩展出正方形...，扩展范围是center_sample_radius×stride，正方形区域就当做新的gt bbox），该值越大，扩张比例越大，选择正样本区域越大；（细节：如果扩展比例过大，导致中心采样区域超过了gt...，其描绘了位置到目标中心的归一化距离，下图展示了使用Center-ness（左）和不使用Center-ness（右）的区别。

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从零开始学Pytorch（十七）之目标检测基础

当中心位置给定时，已知宽和高的锚框是确定的。下面我们分别设定好一组大小 s_1,\ldots,s_n 和一组宽高比 r_1,\ldots,r_m 。...如果以每个像素为中心时使用所有的大小与宽高比的组合，输入图像将一共得到 whnm 个锚框。虽然这些锚框可能覆盖了所有的真实边界框，但计算复杂度容易过高。...如果一个锚框 A 被分配了真实边界框 B ，将锚框 A 的类别设为 B 的类别，并根据 B 和 A 的中心坐标的相对位置以及两个框的相对大小为锚框 A 标注偏移量。...第二维中，如果给定图片没有这么多锚框, 可以先用-1填充空白, 最后一维中的元素为[类别标签, 四个坐标值] Returns: 列表, [bbox_offset, bbox_mask...这些锚框是对输入图像不同区域的采样。然而，如果以图像每个像素为中心都生成锚框，很容易生成过多锚框而造成计算量过大。

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目标检测(object detection)系列（五）YOLO：目标检测的另一种打开方式

,y_{row}=4)(xcol=1,yrow=4))，假设它预测的输出是红色框的bbox,设bbox的中心坐标为(xc,yc)(x_c,y_c)(xc,yc),那么最终预测出来的(x,y)(x...,y)(x,y)是经过归一化处理的，表示的是中心相对于单元格的offset，计算公式如下。...,yc)(x_c,y_c)(xc,yc)，以及与格子的offsets，这些设计都在对应之前提到的“如果图像某个目标的中心落在这个格子中，则这个网格就负责预测这个目标”。...YOLO的bbox都在同一层上输出，它们的感受野是相同的，所以YOLO很难去适应各种目标的尺度变化。...bbox损失中，如果确定了一个bbox要负责预测，那么要分别计算中心点、宽高与ground truth的L2距离，由于小目标的小偏差造成的损失可能会比大目标的大偏差还要打，所以宽高分别加了根号。

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Deep Snake : 基于轮廓调整的SOTA实例分割方法，速度32.3fps | CVPR 2020

目前大多数的算法都采用在给定的bbox中进行pixel-wise分割的方法。...受snake算法和Curve-GCN的启发，论文采用基于轮廓的逐步调整策略，提出了Deep snake算法进行实时实例分割，该算法将初始轮廓逐渐优化为目标的边界，如图1所示，达到很好的性能且依然保持很高的实时性...，连接边构造多边形，每个极点的边为其对应的bbox边的$1/4$，若边超过原bbox范围会被截断。...在实际使用时，菱形轮廓输入deep snake前会平均上采样到40个点(有助于deep snake计算)，但损失函数计算只考虑$x_i^{bb}$的对应偏移 Contour deformation 对八边形平均采样...C$的特征图，输出$H\times W\times 1$的中心点heatmap和$H\times W\times 2$的box大小特征图。

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【深度学习】目标检测算法 YOLO 最耐心细致的讲解

分割图片 YOLO 会把输入图片分割成 SxS 个网格，如果一个目标的中心点落在某个网格当中，那么对应的那个网格就负责预测这个目标的大小和类别。 ?...上面的图片示例中，狗的中心点落在了蓝色的网格当中，所以蓝色的网格就负责这个目标的信息预测。...每个网格目标的预测每个网格都会预测 B 个 bbox 和 bbox 对应的置信值 Confidence，bbox 预测目标的位置，Confidence 用来反映这个网格是否有包含目标及 bbox 的准确性有多高...x,y 是 bbox 中心点相对于对应网格的偏移量比例,并且它们的取值是 0 ～ 1 之间，也就是它们有相对于网格的尺寸做归一化处理。...，进行 loss 计算时，也是这个 bbox 才能参与。

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yolov1 模型理解

Yolo的CNN网络将输入的$448*448$图片分割成 S∗S 网格，然后每个单元格负责去检测那些中心点落在该格子内的目标，如图下图所示，可以看到狗这个目标的中心落在左下角一个单元格内，那么该单元格负责预测这个狗...(x, y)：中心坐标的预测值 (x,y) 是相对于每个单元格左上角坐标点的偏移值，并且单位是相对于单元格大小的。...对于下图中蓝色框的那个单元格(坐标为(xcol=1,yrow=4))，假设它预测的输出是红色框的bbox, 设bbox的中心坐标为($ x_{c},y_{c} $), 那么最终预测出来的(x,y)是经过归一化处理的...，表示的是中心相对于单元格的offset，计算公式如下： \frac{x_{c}}{w_{i}}*S-x_{col}，\frac{y_{c}}{h_{i}}*S-y_{col} 3....然后其区分不包含目标的边界框与含有目标的边界框的置信度，对于前者，采用较小的权重值 $ \lambda_{noobj} $ ，其它权重值均设为1，然后采用均方误差。 3.

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机器学习-基础知识- 目标检测相关概念解释

目标检测目标检测，也叫目标提取，是一种基于目标几何和统计特征的图像分割，它将目标的分割和识别合二为一，其准确性和实时性是整个系统的一项重要能力。...目标检测是计算机视觉和数字图像处理的一个热门方向，广泛应用于机器人导航、智能视频监控、工业检测、航空航天等诸多领域，通过计算机视觉减少对人力资本的消耗，具有重要的现实意义。...IoU就是用于评价检测模型输出结果的，计算方法就是输出bbox与标记bbox交集面积与并集面积的比值。比值越高表明结果越准，反之亦然。...confidence confidence（置信度）表明检测模型对于自己检测出目标的置信程度，值越大表明模型更加笃定自己检测结果的准确性。...gt_bbox之前没有被分配且IoU大于给定的阈值（比如0.5），那将该gt_bbox分配该给预测bbox，设置该预测bbox为TP；否则设置该预测bbox为FP 没有被正确预测到的gt_bbox设置为

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硬核图解，再填猛男，YOLO详解！

举个例子，无人机领域，画面中的车辆、行人等目标的检测。军事上，目标的精准打击，也都有目标检测的身影。生活上，我们也可以利用检测做很多事情，随手一拍。 ...最终输出 tensor 的前五个数值，分别是 bbox 的 x,y,w,h,c，即 bbox 的中心坐标 x,y，bbox 的宽高 w,h，bbox 的置信度。...置信度就是算法的自信心得分，越高表示越坚信这个检测的目标没错。而一个中心点，会检测 2 个 bbox ，这个操作可以减少漏检，因为可以适应不同形状的 bbox，进而提高bbox 的准确率。 ...，假设它预测的输出是红色框的bbox,设bbox的中心坐标为，那么最终预测出来的是经过归一化处理的，表示的是中心相对于单元格的offset，计算公式如下： (w,h)是bbox相对于整个图片的比例预测的...首先计算两个box左上角点坐标的最大值和右下角坐标的最小值然后计算交集面积最后把交集面积除以对应的并集面积就这简单，NMS 就是通过计算 IOU 来去除冗余框的，具体的实现思路如下。

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死磕YOLO系列，YOLOv1 的大脑、躯干和手脚

黄色的原点代表 cell 的中心。红色的圆圈代表 bbox 的中心。那么 x,y 的取值就是两个中心的偏移量和 cell 本身宽高的比值。...首先 Loss 要计算：中心点的 Loss 宽高的 Loss 置信度的 Loss 目标类别的 Loss 前面讲到一张图片产生 49 个 cell，有些 cell 没有什么意义，因为它们不包含任何的 Object...这行 Loss 就是所有的存在目标的 cell 中所预测的 bbox 中心点的 SSE。前面的 λcoord\lambda_{coord}λcoord 是权重，为什么要加这个权重呢？...另外有人注意到计算 bbox 宽高的 Loss 时。 ? 为啥是平方根的差呢？因为 bbox 对于尺寸敏感度很高。 ?...为此，我们可以对 Loss 总结如下：计算有物体的 Cell 的 bbox 中心点、宽高、物体类别的 Loss 计算所有 Cell 的 Confidence 的 Loss,但是无 Object 的 Cell

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目标检测中的Anchor-free回顾

RetinaNet的差不多，只是在分类分支上多了一个centerness 分支，用于确定当前点是否是检测目标的中心。...Step3：centerness找到目标的中心点。使得离目标中心越近，输出值越大，反之越小。Center-ness的定义如下公式： ?...令中心点为 p，其计算方式为，对于经过网络下采样后的坐标，设为（R 为输出对应原图的步长，本文中R为4），然后将GT坐标通过高斯核分布到热图上，高斯核的计算公式如下： ?...给定靠近物体中心的源点（如下图，以红色标记点），将一个 3x3 的卷积应用于这个点的图像特征上，回归出多个目标点和中心源点的偏移值，这些目标点共同构成代表性点集（RepPoints）。 ?...pseudo box的中心点和比例计算。

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【目标跟踪】3D点云跟踪

geometry_util.h 计算所有点质心、计算3D框、数据转化等 feature_descriptor.h 计算目标的形状特征一些补充： barycenter 点云几何中心点（质心）目标框...计算目标与目标的距离，然后进行匈牙利匹配。四、关联矩阵计算这部分是核心，我们来好好研究下。...s_histogram_distance_weight_ * histogram_distance; return result_distance; } 4.1、ComputeLocationDistance 计算中心点距离差...old_size 当前目标的尺寸 (bbox.length, bbox.width, bbox.height) new_size 检测目标的尺寸 nter&pos_id=img-506WdR2l-...当角度小于45°时，目标长与另一目标的长对齐。否则目标长与另一个目标宽对齐，最终计算长或者宽差值的比例，取最小值当做最终值。

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史上最详细的Yolov3边框预测分析

如下图1的情形时，这个bbox边界框的中心属于第二行第二列的grid cell，它的左上角坐标为(1,1)，故Cx=1,Cy=1.公式中的Pw、Ph是预设的anchor box映射到feature map...另外，通过学习偏移量，就可以通过网络原始给定的anchor box坐标经过线性回归微调（平移加尺度缩放）去逐渐靠近groundtruth.为何微调可看做线性回归看后文。 image.png ?...与ground truth匹配的anchor box计算坐标误差、置信度误差（此时target为1）以及分类误差，而其它的anchor box只计算置信度误差（此时target为0）。...coco的80类，bbox_attrs就是80+5,5表示网络中学习到的参数tx,ty,tw,th，以及是否有目标的score。...具体类别的score就有了，乘积既包含了bbox中预测的class的概率又反映了bbox是否包含目标和bbox坐标的准确度。

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智驾车技术栈 | 两万字综述：自动驾驶中基于Lidar点云的3D目标检测深度学习方法

3D BBox具有适当的尺寸和方向来与目标紧密绑定。如果目标被部分遮挡或截断，3D BBox调整适当的大小和位置以表示完整目标的大小。...检测器网络接收来自特征提取模块的高维特征作为输入，并输出关于目标的类别、位置和大小的 3D BBox候选框。...RPN的输出是多个3D BBox候选框，一般会存在多个候选框重叠并对应于同一个目标的情况。...R-GCN模块对3D BBox候选框进行采样，并对点进行特征编码。接下来给定选定的点，通过MRGCN层构建和处理图像以输出局部特征向量。...给定一组类别C和一组阈值距离值D={0.5,1,2,4}，mAP计算如下：算法预测正确（TP）的计算指标：如果一个预测的中心距离是位于BEV中相应地面实况3D BBox中心的d=2m距离阈值内，则该预测被视为

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图形编辑器开发：缩放至适应画布

这里涉及了场景坐标和视图坐标的转换，引入了 zoom 和视口概念。...如果你不理解它们，请看我的这篇文章：《图形编辑器开发：以光标为中心缩放画布》总体思路：计算包裹住所有图形的大包围盒 bbox（AABB 包围盒，不带旋转的）；计算新的缩放比 newZoom。...需要判断是基于 bbox 的宽，还是基于高进行缩放；最后是计算 viewport.x 和 viewport.y，将内容刚好在视口的中间位置。...最重要的是计算缩放比，是基于 bbox 的宽还是高，去和视口宽或高相除。这个属于是填充策略中的 contain 策略。...相关阅读，图形编辑器开发：以光标为中心缩放画布图形编辑器：场景坐标、视口坐标以及它们之间的转换图形编辑器开发：最基础但却复杂的选择工具图形编辑器：工具管理和切换图形编辑器：底层设计

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YOLO家族系列模型的演变：从v1到v8（上）

在单元格数量为偶数的情况下，中心可能位于四个中央单元格中的某个位置，这会降低网络的置信度。而置信度值表示模型对给定的边界框包含某个对象的置信度以及边界框预测其位置的准确度。...类的所有 bboxes 置信度低于给定阈值的那些将被丢弃。对于其余部分，执行通过 IoU 进行成对比较。如果两个比较的 IoU > 0.5，则丢弃置信度较低的 bbox。...损失函数复合函数形式为: 第一项是对象中心坐标的损失，第二项是bbox的维度，第三项是对象的类别，第四项是对象不存在时的类别，第五项是在bbox中找到某个物体的概率损失。...bboxes的预测参数计算如下：具有维度先验和位置预测的bbox，会预测bbox的宽度和高度作为簇质心的偏移。然后使用sigmoid函数预测bbox相对于过滤器应用程序位置的中心坐标。...无论是在M40还是Titan X上架构可以说它是对模型的增量更新，即没有基本的变化，只有一组几个改进小技巧：使用 sigmoid 计算每个 bbox 的对象得分，即给定 bbox 中存在对象的概率

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圆形目标中心点在tof相机坐标系下的三维坐标的计算(1)

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