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研一 计算机视觉 目标跟踪 科研的道路上没有似懂非懂!

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Dream it possible 梦想成为可能

Dream it possible梦想成为可能I will run, I will climb, I will soar.我奔跑,我攀爬,我会飞翔。I’m undefeated永不言败Jumping out of my skin, pull the chord跳出我的皮肤,拨弄琴弦Yeah I believe it哦,我相信。The past, is everything we were don’t make us who we are往昔,逝去的光阴不会决定现在so I’ll dr

2020-08-04 15:04:48

UpdateNet -- 大致理解

AbstractSiam方法通过从当前帧中提取外观模板来解决视觉跟踪问题,该模板用于在下一帧中定位目标。通常,此模板与前一帧中累积的模板线性组合,导致信息随时间呈指数衰减。 尽管这种更新方法可以改善结果,但其简单性限制了通过学习更新可能获得的潜在收益。 因此,我们建议用一种学习更新的方法来代替手工更新功能。 我们使用一个称为UpdateNet的卷积神经网络,该网络给出了初始模板,累积的模板和当前帧的模板,旨在估计下一帧的最佳模板。 UpdateNet紧凑,可以轻松集成到现有的暹罗跟踪器中。 我们通过将

2020-07-28 20:59:47

MoNet: Deep Motion Exploitation for Video Object Segmentation

摘要在本文中,我们提出了一种新颖的MoNet模型,该模型从帧表示学习和分割细化两个方面深入挖掘运动线索来提高视频对象的分割性能。 具体而言,MoNet利用计算出的运动提示(即光流)通过对齐和整合来自其邻居的表示来增强目标帧的表示。 新的表示形式为分割提供了有价值的时间上下文 ,并提高了对各种常见污染因素的鲁棒性,例如运动模糊,外观变化和视频对象变形。 此外,MoNet可以解决运动不一致的问题,并将这种运动提示转换为前景/背景,然后才能避免因混淆实例和嘈杂区域而分散注意力。 通过引入距离变换层,MoNet可

2020-07-10 14:51:05

torch cpu gpu 转换

1.CPU tensor转GPU tensor:cpu_imgs.cuda()12.GPU tensor 转CPU tensor:gpu_imgs.cpu()13.numpy转为CPU tensor:torch.from_numpy( imgs )14.CPU tensor转为numpy数据:cpu_imgs.numpy()15.note:GPU tensor不能直接转为numpy数组,必须先转到CPU tensor。6.如果tensor是标量的话,可以直接使用 item() 函数

2020-07-09 10:00:56

工作思路

在我的base code 上 ,目前有三部分想法第一部分在base、 code的trakcer之后,首先要做的是找到提取特征后 分类回归前的特征图,featmap。然后与 刚写好的Pybms做图像处理。第二部分在base、coda的trainnet部分,我们做差创建一个mask,然后在rpn提取的img上做覆盖,使得mask内部的权重加大,外部的背景弱化。第三部分如图所示,具体我们稍后再想其实概括就是将显著性监测和分割变成关注度视觉网络...

2020-07-08 19:18:31

BMS 显着性检测:布尔映射方法

摘要提出了一种基于布尔映射的显着性模型。 图像的特征在于一组二进制图像,这些二进制图像是通过随机阈值图像的颜色通道而生成的。 BMS根据图形地面隔离的格式塔原理,通过分析布尔图的拓扑结构来计算显着图。BMS易于实施且运行高效。 尽管具有简单性,但与五个眼动追踪数据集上的十种领先方法相比,BMS始终能够实现最先进的性能。 此外,还显示出BMS在显着目标检测中是有利的。1. Introduction在本文中,我们关注自下而上的显着性检测问题。 主要目标是计算一个凸显图,该凸显图在地形上表示视觉注意力的

2020-07-02 14:32:27

M2BT:Multi-View Multi-Bayesian Predictive Learning for Tracking翻译工作

Abstract摘要—视觉跟踪是计算机视觉中最具挑战性的问题之一。 大多数最新的视觉跟踪器都面临三个挑战性问题:非多样化的可分辨特征表示,粗糙的目标定位器和正样本的数量有限。为了解决上述问题,本文提出了一种多视图多贝叶斯预测学习算法。 该算法融合了多种观点,并利用强大的多种信息资源,可以有效地解决非多样化的特征识别问题。 它在扩展的边界框上建立了多个高斯回归模型,以预测最佳的对象位置,从而自然地解决了粗略的对象定位器和有限数量的正样本问题。已经对各种视频基准序列对提出的方法进行了全面评估。 评估结果表

2020-06-30 16:34:12

txt文件保存特征自动换行问题

https://blog.csdn.net/tcy23456/article/details/84585798

2020-06-19 10:12:16

ubuntu 最佳分区方案 SSD,HDD

https://blog.csdn.net/wangshiming88/article/details/85333046?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.nonecase

2020-06-11 08:52:10

Siamese Keypoint Prediction Network for Visual Object Tracking---论文翻译

paper:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2006.04078v1code:https://github.com/ZekuiQin/SiamKPNAbstract视觉对象跟踪旨在根据给定的初始边界框来估计视频序列中任意目标的位置。通过利用离线特征学习,暹罗范式最近已成为高性能跟踪的领先框架。但是,当前现有的暹罗跟踪器要么严重依赖于基于锚的复杂检测网络,要么缺乏抵抗干扰者的能力。在本文中,我们提出了暹罗关键点预测网络(SiamKPN)来应对这些挑战。在使用Siamese主干进行特征嵌

2020-06-10 16:11:08

个人生产力配置

I7 9700f技嘉 z390Gaming X 2925七彩虹 Rtx 2070super Vulcan X OC 火神 3785威刚游戏威龙 3200MHZ 8*2 396威刚S11 Lite 256g ssd 250海韵Croe GX650全模组 579九州风神大双塔 199先马鲁班1 189两个RBG风扇 0Total = 8323...

2020-06-09 15:31:25

数据预处理:图像去均值化

https://blog.csdn.net/weixin_37251044/article/details/81157344

2020-06-07 20:05:35

pip超时,更换国内原

pip源的更改:pip的默认源在国外,pip install some_packages特别慢,经常会超时,导致安装失败;pip 更换为国内的镜像一:使用方法:  ①临时使用:pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 库名 #清华的大学的镜像  ②永久修改:  (1)linux:  修改 ~/.pip/pip.conf (没有就创建一个), 内容如下:[global]index-url = https://pypi.t

2020-06-05 21:00:52

IOU,GIOU,DIOU,CIOU

IOU: https://www.jianshu.com/p/e3bf67cd4459https://blog.csdn.net/leonardohaig/article/details/103394369?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-1.nonecase&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-bl

2020-06-02 15:16:55

anchor-based 与 anchor-free的区别

https://zhuanlan.zhihu.com/p/62372897

2020-06-01 19:44:56

pytorch网络集中权重初始化的方法

权重初始化对于训练神经网络至关重要,好的初始化权重可以有效的避免梯度消失等问题的发生。在pytorch的使用过程中有几种权重初始化的方法供大家参考。注意:第一种方法不推荐。尽量使用后两种方法。def weights_init(m): classname = m.__class__.__name__ if classname.find('Conv') != -1: m.weight.data.normal_(0.0, 0.02) elif classname.fi

2020-05-31 14:22:05

Siamese Box Adaptive Network for Visual Tracking --Siamban,CVPR2020单目标跟踪开源

论文链接 : http://xxx.itp.ac.cn/pdf/2003.06761v2.pdf开源项目:https://github.com/hqucv/siamban创新点:siamban框架改进:准确估计目标的尺度和纵横比由于RPN引入导致的参数复杂性Abstract现有的跟踪器大多依赖于多尺度搜索方案或预定义的锚来精确估计目标的尺度和纵横比(the scale and aspect ratio of a target)。不幸的是,它们通常需要无脑的启发式配置。为了解决这个问题,我们提出了

2020-05-31 14:14:04

解决arxiv论文下载速度慢的问题,秒下

重点:解决arxiv下载速度慢的方法arxiv属于国外网站,中国下载网速较慢,推荐使用中科院arxiv的镜像地址:http://xxx.itp.ac.cn具体使用方法:把要访问 arxiv 链接中前面的域名从 https://arxiv.org 换成 http://xxx.itp.ac.cn如:CycleGAN论文下载地址 https://arxiv.org/pdf/1703.10593.pdf 换成:http://xxx.itp.ac.cn/pdf/1703.10593.

2020-05-31 10:13:58

MAML-Tracker --CVPR2020,目标跟踪方向论文翻译

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2004.00830.pdf基于实例检测的跟踪:元学习方法Abstract我们认为跟踪问题是一种特殊类型的对象检测问题,我们称之为实例检测。有了适当的初始化,检测器就可以通过从单个图像学习新实例而快速转换为跟踪器。我们发现(model-agnostic )模型无关元学习(MAML)提供了一种初始化检测器以满足我们需求的策略。我们提出了一个有原则的三步方法来构建一个高性能的跟踪器。首先,选择任何受过梯度下降训练的现代物体探测器。第二,使用MAML进

2020-05-30 16:13:28

CVPR2020开源文章--跟踪部分

https://arxiv.org/abs/2004.00830https://arxiv.org/pdf/2004.01888

2020-05-29 12:49:21

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