概述 目标检测损失函数的选择在目标检测问题建模中至关重要。通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。...首先来了解一下什么是最原始的IoU定义 什么是IOU(并交比) 对象检测中的 mAP（平均精度）指标是根据 IoU（交集超过并集）进行评估的。...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较，有明显的改善...： 然后它自己说靠谱，所以YOLOv8的旋转对象检测就采用了ProbIoU来做BBR。
每个对象的多网格单元分配背后的基本理论是通过强制多个单元在同一对象上工作来增加预测紧密拟合边界框的可能性。...多网格分配的一些优点包括： （a）为目标检测器提供它正在检测的对象的多视角视图，而不是仅依靠一个网格单元来预测对象的类别和坐标； （b ) 较少随机和不稳定的边界框预测，这意味着高精度和召回率，因为附近的网格单元被训练来预测相同的目标类别和坐标...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT
（b）具有较高分类分数的边界框的左边界是不准确。(颜色更容易观察) 2. 相关工作 双阶段检测器单阶段检测虽然高效，但是state-of-art仍然基于双阶段检测。...目标检测损失函数UnitBox引入IoU loss函数用于边界框的预测，Focal Loss通过修改标准的交叉熵损失用于处理类别不平衡问题，对于容易分类的样本其权重更低。...因此，本文可以对四个坐标的方差进行单独的学习，而不只是IoU。var voting 通过由KL损失学习到的相邻边界框的方差来对选择的框产生新的位置。 3....通过Box std计算得到的KL损失函数反向传播修改Box中的坐标点位置和预测框的大小。这里用(x1,y1,x2,y2)代表预测边界框左上角和右下角的坐标。...通过训练KL损失，网络学习预测每个坐标的定位方差。由此产生的差异使方差投票成为可能，它可以通过方差投票来优化选定的边界框。
近年来，随着深度神经网络的快速发展，目标检测问题也取得了长足的进展。 当前先进的目标检测器很大程度上依赖于矩形边界框来表示不同识别阶段的对象，如 anchors、proposals 以及最终的预测。...相反，RepPoints 是通过自顶向下的方式从输入图像 / 对象特征中学习的，允许端到端训练和生成细粒度的定位，而无需额外的监督。...由于其使用简单方便，现代目标检测器严重依赖于边界框来表示检测 pipeline 中各个阶段的对象。 性能最优的目标检测器通常遵循一个 multi-stage 的识别范式，其中目标定位是逐步细化的。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。...这表明相对于边界框，RepPoints 表示在对象检测方面具有优势。 表 7：将所提出的 RPDet 与 COCO test-dev 上最先进的检测器进行比较。
提取的信息允许用来进行机器学习任务，例如图像分类和目标定位。 目标检测通过在目标周围绘制边界框来定位视频帧或图像中的目标。我们可以将人员跟踪视为目标检测的一种形式——目标是人！...1 基础知识 人员跟踪的工作原理： 1.在视频的第一帧中检测到每个人周围的边界框，图像的每个边界框区域生成一个128维向量。该步骤可视为将边界框区域编码为一个128个维的向量。...2.为图像中的所有人员生成这种向量以及边界框坐标。存储这些向量，并对视频的下一帧执行上述向量生成步骤。 3.比较所有向量，在“下一帧”中找到相似的向量，并相应地标记边界框。...单阶段检测器： 这种类型的检测器，仅包含一个处理阶段：图像被送到模型中，仅通过一次即可生成输出。在TSD中，必须先产生候选边界框区域，之后剪切边界框区域进行特征提取处理。...因此对图像执行一些计算，头部输出一组4维坐标那么代表边界框坐标。 锚框： 是一组预定义的数字（四个数字），类似于边界框坐标。我们重新缩放或移动的它以便可以更接近图像中的实际边界框。
本文是来自黄浴博士的知乎专栏，主要讲述了在自动驾驶中单目摄像头检测输出3D边界框的相关论文分享。其中涉及的论文都是值得相关研究者一睹为快。本文已获得黄浴博士授权，未经原作者许可不得转载。...前提介绍 单目图像估计3-D检测框是目前自动驾驶研发流行的，单纯的2-D检测框无法在3-D空间去做规划控制，去年百度Apollo发布2.5版本特意提到这方面的解决方案。...（比车载视频容易些）的2-D边框得到的，如图所示：利用了轮廓信息和姿态信息。...3-D定位物体是有假设路面的前提，首先看坐标系的定义如下图： ? 而2-D边框的底部可以通过路面假设反投到3-D空间： ? 下图是物体的SFM部分： ?...下图是路面假设下的车载坐标系和世界坐标系的关系： ? 这里介绍的是车载摄像头的旋转： ? 目标距离的估计类似Mobileye，如图： ?
在目标检测领域，边界框回归起着至关重要的作用，而目标检测的定位精度很大程度上取决于边界框回归的损失函数。...现有研究通过利用边界框之间的几何关系来提高回归性能，而忽略了难以和容易样本分布对边界框回归的影响。...在CIoU和DIoU中，为了加速GIoU的收敛速度，CIoU通过进一步考虑GT框和 Anchor 框的宽高比来加速收敛，而DIoU通过归一化两个边界框的中心之间的距离来加速收敛。...基于现有的边界框回归方法，提出了Focaler-IoU，通过线性区间映射关注不同的回归样本。 使用先进的单阶段检测器进行了实验，以验证作者的方法可以有效提高检测性能并弥补现有方法的不足。...SIoU Metric 在前人研究的基础上，SIoU 进一步考虑了边界框之间的角度对边界框回归的影响，旨在通过减小 Anchor 框和 GT 框之间的角度差异来加速收敛过程。
直到2015年，[faster R-CNN]()才成为真正的端到端深度学习目标检测器，删除了选择性搜索的要求，而是依赖于（1）完全卷积的区域提议网络（RPN）和（2）可以预测对象边界框和“对象”分数（量化它是一个区域的可能性的分数...这类算法将对象检测视为回归问题，获取给定的输入图像并同时学习边界框坐标和相应的类标签概率。通常，单级检测器往往不如两级检测器准确，但其速度明显更快。YOLO是单级检测器中一个很好的算法。...； 过滤掉了不需要的检测结果后，我们将： 缩放边界框坐标，以便我们可以在原始图像上正确显示它们； 提取边界框的坐标和尺寸，YOLO返回边界框坐标形式： （centerX ，centerY ，width，...height）； 使用此信息导出边界框的左上角（x，y）坐标； 更新boxes， confidences ，classIDs列表。...应用非最大值抑制可以抑制明显重叠的边界框，只保留最自信的边界框，NMS还确保我们没有任何冗余或无关的边界框。
/ 简单来说，实现人脸模糊可以分为以下4步： 第一步：人脸检测 在这一步可以使用任何的人脸检测器，只要它能在图像或视频中生成人脸的边界框坐标就行。...第二步：图像/视频的ROI提取 脸探测器会给出一个边界框，也就是图像中人脸的坐标(x, y)。...这些坐标通常表示: 人脸边界框的起始坐标x 面部截止的坐标x 人脸位置的起始坐标y 面部截止的坐标y 然后就可以用这些信息来提取人脸ROI（感兴趣区域），如下图所示： 接下来就开始进行人脸模糊啦。...还有一种高级的方法是使用专门的对象跟踪器，如果人脸检测器没有识别到，则对象追踪器可以补充提供面部位置，这个方法会复杂很多，因为要在人脸的多个角度建立跟踪，但是这个方法也更加完善。...微软曾提出一种可在视频中通过AI实现人脸模糊的方法 早在2017年，微软研究院就提出了一套基于AI算法的视频人脸模糊解决方案。
图1：对象检测和实例分割之间的区别 如上图所示，对于对象检测（左图，Object Detection）而言，在各个对象周围绘制出一个框。...执行对象检测时，是需要： 计算每个对象的边界框(x,y的)-坐标； 然后将类标签与每个边界框相关联； 从上可以看出，对象检测并没有告诉我们关于对象本身的形状，而只获得了一组边界框坐标。...使用实例分割，可以更加细致地理解图像中的对象——比如知道对象存在于哪个（x，y）坐标中。此外，通过使用实例分割，可以轻松地从背景中分割前景对象。 本文使用Mask R-CNN进行实例分割。...然后初始化mask、roi以及边界框的坐标。...如果遇到任何其他对象类，继续下一个索引。下一个过滤器确保预测的置信度超过通过命令行参数设置的阈值。 如果通过了该测试，那么将边界框坐标缩放回图像的相对尺寸，然后提取坐标和对象的宽度/高度。
不过该软件使用说明实际上不多，本文总结了大部分的用法，实际运用还需要读者研究。 DarkLabel导出的格式可以通过脚本转化，变成标准的目标检测数据集格式、ReID数据集格式、MOT数据集格式。...官方说明 它是一个实用程序，可以沿着视频（avi，mpg）或图像列表中对象的矩形边界框以各种格式标记和保存。该程序可用于创建用于对象识别或图像跟踪目的的数据库。...主要功能和特点 支持各种格式的视频（avi，mpg等）和图像列表（jpg，bmp，png等） 多框设置和标签设置支持 支持对象识别和图像跟踪中使用的各种数据格式 使用图像跟踪器自动标记（通过跟踪标记）...3.4 插值功能 跟踪功能方便，但问题不准确 在视频部分按对象标记时使用 开始插补按钮：开始插补功能 在目标对象的轨迹的一半处绘制一个方框（航路点的种类） 航路点框为紫色，插值框为黑色。...x，y：边界矩形的左侧和顶部位置 w，h：边界矩形的宽度和高度 cx，cy：边界矩形的中心坐标 x1，y1，x2，y2：边界矩形的左上，右下位置 ?
点击按钮，获取input框的值（通过事件对象获取）的四个步骤： 1：监听表单的改变事件 模板： ...点击按钮获取input框的值 方法 inputChange=()=>{ console.log(111) } 只要触发inputChange的时候，都会在控制台看到打印...2：在改变的事件里面获取表单输入的值 获取表单输入的值 event.target.value。...点击按钮获取input框的值 写好之后写点击事件getInput的方法，因为input框的值已经给了username...点击按钮获取input框的值
如果边界框与真实框的重叠度比之前的任何其他边界框都要好，则该值应该为1。如果边界框不是最好的，但确实与真实对象的重叠超过某个阈值(Yolo v3中这里设定的阈值是0.5)，那么就忽略这次预测。...Yolo v3只为每个真实对象分配一个边界框，如果边界框与真实对象不吻合，则不会产生坐标或类别预测损失，只会产生物体预测损失。...每个预测任务得到的特征大小都为N ×N ×[3∗(4+1+80)] ，N为格子大小，3为每个格子得到的边界框数量， 4是边界框坐标数量，1是目标预测值，80是类别数量。...物体分数和类置信度 物体分数：表示一个边界框包含一个物体的概率，对于红色框和其周围的框几乎都为1，但边角的框可能几乎都为0。物体分数也通过一个sigmoid函数，表示概率值。...首先，我们通过物体分数过滤一些锚框，例如低于阈值（假设0.5）的锚框直接舍去；然后，使用NMS（非极大值抑制）解决多个锚框检测一个物体的问题（例如红色框的3个锚框检测一个框或者连续的cell检测相同的物体
跟踪通常包括2个主要部分 目标的定位，主要是预测轨迹边界框和检测边界框之间的IoU 目标的外观模型和解决Re-ID任务 主要通过卡尔曼滤波 KF 预测后续帧的轨迹边界框位置 运动模型和状态估计 将新帧检测与当前轨迹集相关联...KF 用于预测下一帧中的 tracklet 边界框，以与检测边界框相关联，并用于在遮挡或未检测到的情况下预测 tracklet 状态。...与目标检测器驱动的检测相比，使用 KF 状态估计作为跟踪器的输出会导致边界框形状次优。...然后使用仿射变换矩阵将预测边界框从k-1帧的坐标系变换到下一帧k的坐标。 使用稀疏配准技术允许在检测的基础上忽略场景中的动态物体，从而有可能更准确地估计背景运动。...因为外观特征可能容易受到人群、遮挡和模糊对象的影响，为了保持正确的特征向量，只考虑高置信度检测。为了在平均轨迹外观状态和新的检测嵌入向量之间进行匹配，测量余弦相似度。
分开来看： MediaPipe是一个开源的跨平台框架，用于构建pipeline来处理不同模式的感知数据。 Objectron在移动设备上实时计算面向对象的3D边界框。...为了标记groud truth数据，研究人员构建了一个新的注释工具，并将它和AR会话数据拿来一起使用，能让注释器快速地标记对象的3D边界框。 这个工具使用分屏视图来显示2D视频帧，例如下图所示。...左边是覆盖的3D边界框，右边显示的是3D点云、摄像机位置和检测平面的视图。 ? 注释器在3D视图中绘制3D边界框，并通过查看2D视频帧中的投影来验证其位置。...对于形状任务，根据可用的ground truth注释(如分割)来预测对象的形状信号；对于检测任务，使用带注释的边界框，并将高斯分布拟合到框中，以框形质心为中心，并与框的大小成比例的标准差。...为了获得边界框的最终3D坐标，还利用了一个成熟的姿态估计算法(EPnP)，可以在不知道物体尺寸的前提下恢复物体的3D边界框。 有了3D边界框，就可以很容易地计算出物体的姿态和大小。 ?
该算法有以下几大优势： 可以处理模型输出大小不固定的情况，如对象检测和实例分割； 不需要使用带有标记的视频序列进行训练，可以直接从未标记的数据中计算出中间的 CNN 特征映射图； 支持可生成多个场景解释的模型...，如曲面法线、对象边界框和人体部分标签，而不需要针对这些任务设计合适的编码器和损失函数。...其次，候选区域生成网络 （RPN） 利用这些特征以包含实例边界框坐标的形式产生兴趣区域（ROI）。...候选边界框用作兴趣区域层的输入，通过在每个边界框中插入高级特征，为每个边界框获取固定大小的表示（不管大小）。...将每个兴趣区域的特征输入到检测分支，并产生精确的边界框坐标、类别预测以及用于预测类别的固定二进制掩码。最后，在预测的边界框内将掩码插入到图像分辨率中，并报告为预测类的一个实例分割。
解释输出 通常，（与所有目标检测器一样）将卷积层学习到的特征传递到分类器/回归器上，该分类器/回归器进行检测预测（边界框的坐标，类标签等）。 在YOLO中，通过使用1 x 1卷积的卷积层来完成预测。...B表示每个单元格可以预测的边界框的数量。根据本文，这些B边界框中的每一个都可以专门用于检测某种对象。每个边界框都有5+C属性，这些属性描述每个边界框的中心坐标，尺寸，置信度得分和C类置信度。...YOLO v3会为每个单元格预测3个边界框。 如果对象的中心落在该单元的接受域中，则可以期望特征图的每个单元通过其边界框之一来预测该对象。（感受野是输入图像对细胞可见的区域。）。...通常，YOLO不会预测边界框中心的绝对坐标。它预测的偏移量是： 相对于预测对象的网格单元的左上角。 通过特征图中的像元尺寸进行归一化，即1。 例如，考虑我们的狗的形象。...例如，红色网格单元的所有3个边界框可以检测到一个框，或者相邻单元可以检测到同一对象。 ? 我们的实施 YOLO只能检测属于用于训练网络的数据集中存在的类的对象。我们将使用检测器的官方权重文件。
检测车辆 对于每帧图像，首先使用 YOLO 模型检测车辆。检测结果包含每个车辆的边界框信息及其置信度分数。通过过滤车辆类别，只保留主要关心的车辆（如轿车、SUV等）。...，并根据识别结果在每帧上绘制车辆和车牌的边界框。...插值填补的方法通过已有数据推测缺失值，维持数据的连续性。 具体实现中，首先从输入的CSV文件中读取车牌检测的数据，提取帧编号、车辆ID及其对应的边界框。...针对每个车辆ID，筛选出该车辆在不同帧中的检测结果，检查连续帧之间是否存在缺失。当发现某一帧与上一帧之间存在间隔时，利用插值方法填补缺失的边界框。...，使用插值方法填补缺失的边界框。
大多数最新的实例分割方法在对象检测器给出的边界框内执行逐像素分割，这可能对不准确的边界框敏感。将对象形状表示为密集的二进制像素通常会导致昂贵的后处理。...与最近的一些直接从图像中回归对象边界点的坐标不同，深度蛇使用神经网络迭代变形初始轮廓以匹配对象便捷，从而通过基于学习的方法实现蛇算法的经典算法。...在这些方法中，对象形状包括沿对象边界的一系列顶点。传统的蛇算法，首先引入了基于轮廓的图像分割算法。通过相对于轮廓坐标优化手工制作的能量，将初始轮廓变形到对象边界。...为克服之，建议使用另一个检测器来找到对象框中的对象组件。使用检测到的盒子，该方法执行RoIAlign来提取特征图，并在特征图上添加检测器分支以生成分量盒。...将任务重新定义为关键点检测问题，在速度和准确性之间折中。对象检测器输出特定于类的框，元件盒检测器，采用与类无关的CenterNet。
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