yolo-v3:Yolov3用于对象检测和跟踪的Rust实现

【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一个或多个数字图像中计算三维

地面数字地面电视 图神经网络的联合目标检测和多目标跟踪 这是我们论文的官方PyTorch实施：“”。 我们的项目网站和视频演示都。 如果您认为我们的工作有用，请参考以下论文，我们将不胜感激： @article{Wang2020_GSDT, author = {Wang, Yongxin and Kitani, Kris and Weng, Xinshuo}, journal = {arXiv:2006.13164}, title = {{Joint Object Detection and Multi-Object Tracking with Graph Neural Networks}}, year = {2020} } 介绍 对象检测和数据关联是多对象跟踪（MOT）系统中的关键组件。 尽管这两个组件相互依赖，但先前的工作通常会分别设计检测和数据关联模块，并以不同的目标进行训

Charades对象检测数据集（ICCV 2017） 引文 如果您在研究中使用我们的数据集，请使用以下BibTeX条目。 @inproceedings{YuanyuanICCV2017, Author = {Yuan Yuan and Xiaodan Liang and Xiaolong Wang and Dit-Yan Yeung and Abhinav Gupta}, Title = {Temporal Dynamic Graph LSTM for Action-driven Video Object Detection}, Booktitle = {ICCV}, Year = {2017}, } 我们标记了Charades Validation视频集中的所有视频，可以从下载。 该中的注释是 。 总共有1812个视频被标记，平均每帧有8个框。 有

1、通过滑动窗口分类检测 2、多尺度（和纵横比）来检测不同大小的对象 3、困难负例挖掘的重要性（由于类不平衡） 4、通过仅选择窗口子集来加速训练和推理 5、使用 CNN 进行对象类别检测 两阶段方法：Faster R CNN 一段式方法：SSD 评价数据集：COCO 6、涉及最先进的方法最近的改进 模块：特征金字塔网络、焦点损失 培训：复制粘贴数据增强 架构：RetinaNet、CenterNet、FCOS、Mask R CNN、DETR、Swin 7、实例分割 8、使用移位窗口的分层视觉转换器 9、DETR：使用变压器进行端到端对象检测 10、复制粘贴和大规模抖动数据增强 11、对象检测、分割、实例分割等的新基准数据集： LVIS（Large Vocabulary Instance Segmentation）：1200个类别，164K 图像，220万个实例分割

深度学习计算机视觉五大技术：图像分类、对象检测、目标跟踪、语义分割和实例分割 计算机视觉.pdf

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颜色分类leetcode 使用 YOLOv3 对象检测器的汽车颜色分类示例 介绍 使用 . 它由用于查找汽车的目标检测器和用于识别检测到的汽车颜色的分类器组成。 对象检测器是 YOLOv3（OpenCV DNN 后端）的实现。 它不使用 GPU，在 Intel Core i5-7600 CPU 上处理一帧需要 1 秒。 YOLOv3 权重是从 . 分类器基于 Mobilenet v2（TensorFlow 后端）。 在 Intel Core i5-7600 CPU 上进行单一分类需要 35 毫秒。 它可以通过在 GPU 上运行和使用批处理来进一步加速。 这个分类器还不够准确，用作概念验证演示。 图像中的物体检测和分类 此示例将图像作为输入，使用 YOLOv3 对象检测器检测汽车，裁剪汽车图像，在保持纵横比的情况下使它们成为正方形，将它们调整为分类器的输入大小，并识别每辆车的颜色。 结果显示在显示屏上并保存为 output.jpg 图像文件。 用法 使用 --help 查看 car_color_classifier_yolo3.py 的用法： $ python car_color_cla

EfficientDet：可扩展且高效的对象检测 最新对象检测架构EfficientDet的PyTorch实现 动机 截至我开始从事该项目时，GitHub上没有PyTorch实施与该模型参数的数量与原始论文相匹配。 所有现有的存储库都与最近发布的TensorFlow实施方式发生了很大的变化（例如，更改主干的步幅，缺少批处理规范化层，池化层中没有“相同”的填充策略，不同的训练超参数，不使用指数移动平均衰减等）。 这是我在PyTorch中重现EfficientDet的尝试。 我的最终目标是从原始论文复制训练周期并获得几乎相同的结果。 实施注意事项 除了TensorFlow实现之外，我还消除了卷积层中无用的偏差，然后进行了批量归一化，这导致了参数减少。 模型动物园 型号名称 重物 #params #params纸 肺动脉压 val mAP纸 D0 38.78万 390万 32.8 33.5