基于形状估计的随机集多扩展目标跟

基于形状估计的随机集多扩展目标跟踪方法研究共80页.pdf

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基于随机有限集的多扩展目标跟踪研究进展

对基于随机有限集的多扩展目标跟踪方法的研究现状和进展进行综述.首先给出扩展目标的数学模型;然后给出扩展目标形状估计的3种方法:随机矩阵法,随机超平面法和高斯过程法;接着给出多扩展目标的随机有限集滤波器的算法...

【论文研读】基于对偶种群的约束多目标优化进化算法

基于对偶种群的约束多目标优化进化算法 A Dual-Population-Based Evolutionary Algorithm for Constrained Multiobjective Optimization 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~ 最近我在学习约束多目标问题的论文，...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于点云的三维多目标检测算法研究

标签：目标检测 YOLO 算法

态物体的三维检测，但是激光雷达产生的点云（Point Cloud）只有位置信息，细节信。抗干扰能力非常强，但是因为毫米波雷达发射的波束量有限，导致接受的信号量很少，其中，相机可以提供车身周围丰富的色彩信息，帮助...

基于激光雷达点云的3D目标检测算法—端到端多视图融合

标签：算法大数据 python

点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者丨Rubicon007@知乎来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/447232286编辑丨3D视觉工坊原...

一文尽览 | 基于点云、多模态的3D目标检测算法综述！（Point/Voxel/Point-Voxel）

标签：算法大数据计算机视觉

目前3D目标检测领域方案主要包括基于单目、双目、激光雷达点云、多模态数据融合等方式，本文主要介绍基于激光雷达雷达点云、多模态数据的相关算法，下面展开讨论下~3D检测任务介绍3D检测任务一般通过图像、点云等...

Multi-object Reasoning for 6D Pose Estimation from Volume基于体素融合的多目标6D位姿估计

标签： python 计算机视觉神经网络

我们的方法从单个RGB-D视图中估计3D对象位姿，当相机移动时，积累来自多个视图的位姿估计和非参数占用信息，并执行联合优化以对接触的多个接触目标进行一致非交叉的位姿估计。我们在富有挑战性的YCB-Video数据集上...

(顶刊)基于目标与变量联合建模的分布算法的多目标估计

标签：算法机器学习人工智能

提出了一种基于目标和变量联合建模的多目标估计算法。该EDA使用多维贝叶斯网络作为其概率模型。这样，它就可以捕获目标、变量和目标之间的依赖关系，以及在其他基于贝叶斯网络的EDA中学习到的变量之间的依赖关系。该...

基于GM-PHD滤波器的V2V协同感知（多目标跟踪）

标签：目标跟踪计算机视觉人工智能

为了扩大单个车辆的视场，提高多辆车可观察到的目标区域的估计置信度，在车辆之间交换PHD强度，并使用一个基于广义协方差交叉融合的算法在协同GM-PHD滤波器中进行融合。在车辆以不同速度表现出直线和曲线运动的情况...

(ICCV-2021)TransReID：基于transformer的目标重识别

标签： transformer 深度学习人工智能

为了克服这些限制，我们提出了一个纯粹的基于transformer的目标识别框架，名为TransReID。具体来说，我们首先将图像编码为一个patch序列，并通过一些关键的改进建立一个基于transformer的强基线，在几个ReID基准上...

自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战

标签：自动驾驶目标检测人工智能

自动驾驶深度多模态目标检测和语义分割:数据集、方法和挑战原文地址：https://arxiv.org/pdf/1902.07830.pdf Deep Multi-Modal Object Detection and Semantic Segmentation for Autonomous Driving: Datasets, ...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于YOLOv5的目标检测与6D位姿估计算法研究

标签：目标检测 YOLO 算法

这些机器人能够正常运作的关键就是机器视觉技术，它充当着机器人的“眼睛”，通过模拟人体，利用视觉传感器系统去识别物体的颜色、纹理、位置等信息，然后将这些信息通过算法进行处理从而实现对目标物体的识别、...

基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究

标签：人工智能目标检测深度学习

基于三维激光点云的目标识别与跟踪研究人工智能技术与咨询来源：《汽车工程》，作者徐国艳等［摘要］针对无人车环境感知中的障碍物检测问题，设计了一套基于车载激光雷达的目标识别与跟踪方法。为降低计算...

EMA：基于跨空间学习的高效多尺度注意力模块

标签：学习深度学习神经网络

以保留每个通道上的信息和降低计算开销为目标，将部分通道重塑为批量维度，并将通道维度分组为多个子特征，使空间语义特征在每个特征组中均匀分布。具体来说，除了对全局信息进行编码以重新校准每个并行分支中的通道...

基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述

标签： cnn 目标检测人工智能

基于深度卷积神经网络的目标检测研究综述人工智能技术与咨询来自《光学精密工程》，作者范丽丽等摘要：作为计算机视觉中的基本视觉识别问题，目标检测在过去的几十年中得到了广泛地研究。目标检测旨在给定...

基于CNN的2D单人体姿态估计论文综述

1.DeepPose（谷歌大佬首次提出人体关键点解决方案） CVPR2014 Google | DeepPose: Human Pose Estimation via Deep Neural Networks 3rdParty Code:pytorch 3rdParty Code:chainer 3rdParty Code:tensorflow ...

基于深度学习目标姿态估计的论文一览

论文只选了那些单目图像的深度学习方法，上部主要是半年以前的论文。 •PoseCNN: A CNN for 6D ...估计已知目标的6D姿势对于机器人与现实世界进行交互非常重要。由于目标的种类繁多以及目标之间的干扰...

基于遥感影像的耕地地块提取相关论文、代码以及相关开源数据集

标签：深度学习 pytorch 神经网络

文章目录前言2018Deep Extraction of Cropland Parcels from Very High-Resolution Remotely Sensed Imagery 前言本博文是对关于农田提取论文的简单汇总。有比较新颖的方法，欢迎大家在下面留言。...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于多尺度特征融合的水下小目标检测方法研究

标签：目标检测 YOLO 深度学习

2.1.1两阶段水下目标检测算法目标检测算法主要分为两类：一阶段目标检测算法和两阶段目标检测算法。一般情况下，对于含有区域建议网络的两阶段目标检测算法具有较高的检测精度。本小节将详细介绍两阶段水下目标检测...

[论文阅读]VoteNet——基于深度 Hough 投票法的点云3D目标检测

标签：人工智能计算机视觉目标检测

VoteNet论文阅读

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的红外目标检测研究与应用

标签：深度学习目标检测 YOLO

通过外围设备获得图像作为输入，以对环境信息的表达和理解为目标，模拟人类视觉系统对图像中的目标信息进行识别，进而对事件进行推断预测，给予解释的科学[1]。近年来，随着计算机视觉快速发展，目标检测作为计算机...

基于视觉的机器人抓取——从物体定位、物体姿态估计到平行抓取器抓取估计——综述

标签：机器人

我们总结了基于视觉的机器人抓取过程中的三个关键任务，即物体定位、物体姿态估计和抓取估计。详细地说，对象定位任务包括无分类的对象定位、对象检测和对象实例分割。此任务提供输入数据中目标对象的区域。物体姿态...

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的植物病害检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

标签： YOLOv7/v6/v5 YOLOv8 目标检测

详述了使用深度学习构建此系统的方法，提供了基于最新YOLOv8算法的实现代码，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的性能，包括mAP和F1 Score。深入探讨了YOLOv8原理，附上Python代码和训练数据集，并介绍了集成PySide6 ...

用于自动驾驶的基于深度学习的图像 3D 目标检测：综述

标签：自动驾驶深度学习 3d

论文笔记：《Deep Learning-Based Image 3-D Object Detection for Autonomous Driving: Review》

【第68篇】多目标跟踪:文献综述

标签：目标跟踪计算机视觉人工智能

多目标跟踪(MOT)或多目标跟踪(MTT)在计算机视觉中起着重要的作用。MOT的任务在很大程度上被划分为定位多个对象，保持它们的身份，并在给定输入视频的情况下产生它们各自的轨迹。例如，追踪的对象可以是街上的行人[1,...

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于深度学习的光学遥感图像目标检测及价值评估

标签：深度学习目标检测 YOLO

受益于我国科学技术的不断进步，光学遥感成像技术取得了长足发展，创造了大量可供学习和研究的高质量光学遥感图像。...光学遥感图像的目标检测是对光学遥感图像的重要研究与应用方向之一，目的是从给定的图。

CVPR2023 | 用于多模态3D目标检测的虚拟稀疏卷积（KITTI SOTA）

标签：目标检测 3d 计算机视觉

最近，通过深度补全将RGB图像和激光雷达数据无缝融合的基于虚拟/pseudo点的3D目标检测受到了极大的关注。然而，从图像生成的虚拟点非常密集，在检测过程中引入了大量的冗余计算，与此同时，深度补全不准确带来的噪声...

首个可用于深度学习的ToF相关数据集！基于置信度的立体相机以及ToF相机深度图融合框架...

标签：算法计算机视觉人工智能

点击上方“计算机视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达作者 |cocoon编辑 | 3D视觉开发者社区目录 ✦contents1... 实验结果4.1 测试集场景4.2 置信度估计结果4.3 视差估计定性以及定量结果5. 参考文献附录：数据...

基于深度学习的多目标跟踪算法（上）：端到端的数据关联

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于小样本的目标检测与跟踪模型研究

标签：目标检测 YOLO 深度学习

小样本学习在元训练阶段，通过将训练集均分为多组形成不同的元任务，让模型能够学习独立于任务的泛化能力。那样在元测试阶段，即使面对的是全新的类别，模型通过少量的训练或者不需要再次训练，也能够快速准确的识别...