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    目标检测】SSD目标检测

    场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。...然而,计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵,很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念,也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。...与此同时,由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置,目标的形态千变万化,图像或是视频帧的背景千差万别,诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法,本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。

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    目标跟踪】多目标跟踪测距

    目标框内左上角,显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出,没在图片展示。 这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪,且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。...想了解详细原理可以参考往期博客:【目标跟踪】多目标跟踪sort (python 代码) 。这里不过多赘述,直接上代码,如有疑问,欢迎私信交流。...调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离,还有速度、加速度。...目标状态为 (x,y,vx,vy,ax,ay) 目标横向距离,纵向距离,横向速度,纵向速度,横向加速度,纵向加速度。...关于目标前后帧匹配,是利用 iou 匹配进行的,所以要基于目标检测框的匹配跟踪。

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    cvpr目标检测_目标检测指标

    特征金字塔(Feature pyramids)是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示,部分原因是它们是计算和内存密集型的。...高分辨率地图具有低级特征,这会损害其目标识别的表征能力。...深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展,像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。...在最初的 RPN 设计中,在单尺度卷积特征图之上,在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络,执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。...目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比,以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。

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