数字图像处理(十三)图像放大及双线性插值算法

导言 图像放大是日常学习中经常要用到的两个算法,我们首先讨论缩放的流程以及放大时如何优化双线性插值算法。 采用国际标准测试图像Lena,为了方便,我们将读入的彩色图转为灰度图进行缩放。 图像放大 和图像缩小不同,图像放大是小数据量到大数据量的处理过程,因此需要对许多未知的数据进行估计。 如果一幅 W × H W\ti...

改进YOLOv7系列:首发最新结合Global Context Modeling结构(附YOLOv5改进),目标检测高效涨点

💡该教程包含大量的原创首发改进方式, 所有文章都是原创首发改进内容🚀 降低改进难度,改进点包含最新最全的Backbone部分、Neck部分、Head部分、注意力机制部分、自注意力机制部分等完整教程🚀 💡本篇文章基于 基于 YOLOv7、YOLOv5 等网络 结合Global Context Modeling结构,目标检测高效涨点,打造高性能、轻量级检测器 改进。代码直接运行 重点:🔥🔥🔥有不少同学已经反应 该创新点专栏的教程 提供的网络结构 在自有数据集上有效涨点!!! 🌟专栏读者有问题可以私信博主,看...

数字图像处理之matlab大作业:车牌识别

1、基于模板的车牌识别,带GUI GitHub - joeyos/LicensePlateRecognition: License plate recognition 2、基于模板的车牌识别,注释详细 https://github.com/hangxyz/License-Plate-Recognition-by-MATLAB 3、其他优秀作品 1)董同学:带语音播报的车牌识别 车牌识别-基于模板匹配_勇敢歪歪的博客-CSDN博客_车牌识别模板匹配  2) 下面我们将详细解释第二个例子的代...

基于Matlab使用惯性测量单元和单眼摄像头估计地面车辆姿态(附源码)

此示例说明如何使用惯性测量单元 (IMU) 和单眼摄像头估计地面车辆的姿态(位置和方向)。在此示例中: 创建包含车辆真实轨迹的驾驶场景。 使用 IMU 和视觉里程计模型生成测量值。 融合这些测量值以估计车辆的姿态,然后显示结果。 视觉惯性测程法通过将单目相机的视觉测程姿态估计值和IMU的姿态估计值融合在一起来估计姿态。IMU 在较小的时间间隔内返回准确的姿态估计值,但由于集成了惯性传感器测量值,因此会出现较大的漂移。单目摄像头在较大的时间间隔内返回准确的姿势估计值,但存在比例模糊性。鉴于这些互补的优...

ReadingTime-十一月

发布时间:2022-11-27 计算机视觉 人工智能
这个月主要是要学习pytorch和一些CV baseline的复现,搞搞毕设雏形🆙 以后还是把笔记写纸上要么写博客,不放本地了😨 网页版小绿鲸zen好用 😃 0x1105.CAViT for video object re-id 2022_中科院 Code reID关键是如何充分利用时空相互作用来提取更准确的表示,但是目前: 3D解决方案对时空相互作用进行建模经常受到相邻帧未对准的困扰2D解决方案针对未对准采取分而治之策略,但不能利用时空相互作用 上下文对准视觉Transforme...

EasyCVR平台告警抓拍图片的逻辑设计

将智能分析网关的AI智能识别能力与EasyCVR视频融合平台的视频服务能力融合,构建基于云边端协同架构的安全风险监测与视频监管平台,可对接入的多路视频流进行智能检测、智能识别等,包括人脸检测与识别、车辆检测与识别、车牌识别、烟火识别、安全帽识别、区域入侵检测等。 平台还能实现将AI检测到的异常情况进行实时抓拍、告警,如:检测到人员闯入禁区、未穿反光衣、未戴安全帽、发现烟火等。关于智能告警功能的相关介绍,感兴趣的用户可以翻阅我们往期的文章进行了解。 近日,我们对EasyCVR视频融合平台中右侧的告警抓拍模块...

基于计算机视觉的小区电动车AI检测方案设计与应用

随着人工智能技术的不断成熟与落地,各行各业也逐渐融入AI智能检测技术,尤其是在视频监控领域,通过AI视频智能检测与分析,可以大大提高视频的自动化、智能化监控能力。比如在小区的管理中,由电动车上楼入户引发的电梯、楼道火灾、爆炸等安全事故频频发生。部分业主无视小区规定,偷偷推电动车进入电梯,加上小区楼栋多,物业难以做到全面监管,因此对电梯内电动车的智能检测需求也越来越多。 智能分析网关内置多种AI算法,其中包括人脸检测与识别、电动车检测等,设备可对电梯内的监控视频进行实时检测,一旦检测到电动车,将立即触发告警...

论文阅读:综述 Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review 自动驾驶中图像和点云融合

题目:Deep Learning for Image and Point Cloud Fusionin Autonomous Driving: A Review  原文连接:Deep Learning for Image and Point Cloud Fusion in Autonomous Driving: A Review | IEEE Journals & Magazine | IEEE Xplore 出处 2021 IEEE Transactions on Intelligent Tra...

3D Instance Embedding Learning With a Structure-Aware Loss Function for Point Cloud Segmentation

发布时间:2022-11-26 深度学习 计算机视觉 3D 3D实例分割
Abstract 这封信提出了一个在点云上进行3D实例分割的框架。使用3D卷积神经网络作为主干,同时生成语义预测和实例嵌入。除了嵌入信息,点云还提供反映点之间关系的3D几何信息。考虑到这两种类型的信息,提出了结构感知损失函数来实现每个3D实例的判别嵌入。为了消除由3D体素引起的量化误差,提出了基于注意力的k近邻(kNN)。与平均策略不同,它为不同的邻居学习不同的权重来聚合和更新实例嵌入。我们的网络可以以端到端的方式进行训练。实验表明,我们的方法在两个具有挑战性的数据集上实现了最先进的性能,例如实例分割。 ...

基于深度学习的车牌+车辆识别(YOLOv5和CNN)

发布时间:2022-11-28 CNN 深度学习 计算机视觉 车牌识别 YOLOV5
yolov5车牌识别+车辆识别 行人识别yolov5和v7对比 源码加文末QQ 基于深度学习的车牌识别(YOLOv5和CNN) 目录 一、综述 二、车牌检测 一、综述 本篇文章是面向的是小白,想要学习深度学习上的应用,本文中目前应用了YOLO v5和CNN来对车牌进行处理,最终形成一个完整的车牌信息记录,如果我写的有什么不对或者需要改进的地方,可以私信给我。 我们假设已经获得包含有车牌的照片,那么我们 第一步:是车牌的检测获取车牌的那部分。 第二步:就是对车牌进行拆分成各个字符。 第三步...

CVPR 2019 | Associatively Segmenting Instances and Semantics in Point Clouds

Abstract 3D点云准确直观地描述真实场景。迄今为止,很少有人讨论如何在这样一个信息丰富的3D场景中分割多样化的元素。在本文中,我们首先介绍了一个简单灵活的框架来同时分割点云中的实例和语义。然后,我们提出了两种方法,使两个任务相互利用,从而实现双赢。具体来说,我们通过学习语义感知点级实例嵌入,使实例分割受益于语义分割。同时,将属于同一实例的点的语义特征融合在一起,以做出更准确的逐点语义预测。我们的方法在很大程度上优于3D实例分割中的最新方法,并且在3D语义分割方面有显着改进。代码已在以下位置提供:h...

cmake报错,以及ros报错问题解析记录,deepstream-app移植到nvidia的边缘计算设备中ds-test3-broker-tracker-ros-Distance

​ 工作内容说明:首先我在台式机上使用cline开发的ds-test3-broker-tracker-ros-Distance功能运行完美,但是我复制到nvidia的jetson平台上以后就运行不了,jetson平台并没有安装clion,手动创建build文件夹,进行cmake …和make,开始报第一个问题 A,报catkin问题 could not find a package configuration file provided by “catkin” with any of the ...

李沐论文精读系列六:端到端目标检测DETR、最简多模态ViLT

发布时间:2022-11-27 计算机视觉 多模态 论文 目标检测 CV
传送门: 李沐论文精读系列一: ResNet、Transformer、GAN、BERT李沐论文精读系列二:Vision Transformer、MAE、Swin-Transformer李沐论文精读系列三:MoCo、对比学习综述(MoCov1/v2/v3、SimCLR v1/v2、DINO等)李沐论文精读系列四:CLIP和改进工作串讲(LSeg、GroupViT、VLiD、 GLIPv1、 GLIPv2、CLIPasso)李沐论文精读系列五:DALL·E2(生成模型串讲,从GANs、VE/VAE/VQ-...

目标检测论文解读复现之二:基于改进YOLOv5的轻量化航空目标检测方法

目标检测论文解读复现 前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要 为解决硬件平台资源受限条件下的实时航空目标检测需求,在基于改进YOLOv5的基础上,提出了一种针对移动端设备/边缘计算的轻量化航空目标检测方法。首先以MobileNetv3为基础搭建特征...

OpenCV编译

发布时间:2022-11-28 计算机视觉 OPENCV UBUNTU
OpenCV编译 如果使用nvcuvid 复制文件 Video_Codec_SDK_11.1.5/Interface路径下的cuviddec.h、nvcuvid.h、nvEncodeAPI.h到/usr/include sudo cp cuviddec.h nvcuvid.h nvEncodeAPI.h /usr/include 改opencv-4.5.5/cmake/OpenCVDetectCUDA.cmake文件中 PATHS ${CUDA_TOOLKIT_TARGET_DIR} ${CUDA_TOO...

YOLOv7改进之二十四:引入量子启发的新型视觉主干模型WaveMLP(可尝试发SCI)

 ​前 言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7,YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文,这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说,研究的价值和新颖度都不太够了,为与时俱进,以后改进算法以...

YOLOv5、v7改进之三十七:结合CVPR2022新作ConvNeXt网络

前 言:作为当前先进的深度学习目标检测算法YOLOv7,已经集合了大量的trick,但是还是有提高和改进的空间,针对具体应用场景下的检测难点,可以不同的改进方法。此后的系列文章,将重点对YOLOv7的如何改进进行详细的介绍,目的是为了给那些搞科研的同学需要创新点或者搞工程项目的朋友需要达到更好的效果提供自己的微薄帮助和参考。由于出到YOLOv7,YOLOv5算法2020年至今已经涌现出大量改进论文,这个不论对于搞科研的同学或者已经工作的朋友来说,研究的价值和新颖度都不太够了,为与时俱进,以后改进算法以YO...

自动驾驶入门:感知

目录 概念 感知方法 CNN 检测与分类 跟踪 分割 Apollo感知 感知设备分类 概念 我们人类天生就配备多种传感器,眼睛可以看到周围的环境,耳朵可以用来听,鼻子可以用来嗅,也有触觉传感器,甚至还有内部传感器,可以测量肌肉的偏转。通过这些传感器,我们可以感知到我们周围的环境。我们的大脑每分每秒都在进行数据处理,大脑的绝大部分都是用于感知。 现在,无人驾驶车辆也在做这些事情,只不过他们用的不是眼睛而是摄像头。但是他们也有雷达和激光雷达,它们可以帮忙测量原始距离,可以得到与周围环境物体的距离。对于每个...

yolov5源码解析(9)--输出

本文章基于yolov5-6.2版本。主要讲解的是yolov5是怎么在最终的特征图上得出物体边框、置信度、物体分类的。 一。总体框架 首先贴出总体框架,直接就拿官方文档的图了,本文就是接着右侧的那三层输出开始讨论。 Backbone: New CSP-Darknet53Neck: SPPF, New CSP-PANHead: YOLOv3 Head 这三个输出层分别就是浅、中、深层啦,浅层特征图分辨率是80乘80,中层是40乘40,深层是20乘20,一般来说浅层用于预测小物体,深层用于预测大物体。另外说明...

卷积神经网络CNN

卷积神经网络 基本框架 上图为LeCun Y, Bottou L, Bengio Y, et al. Gradient-based learning applied to document recognition[J]. Proceedings of the IEEE, 1998, 86(11): 2278-2324.中提出的-LeNet-5的框架,后续的卷积神经网络基本都是在此基础上进行改动和扩展的。 输入图像会经过卷积层、池化层和全连接层,最终得到输出结果。我们可以对其进行这样简单的理解:卷积层用...

魔改算法——YOLOv5/YOLOv7改进系列汇总

魔改YOLO系列算法改进: 改进YOLOv5/YOLOv7——魔改YOLOv5/YOLOv7提升检测精度__加勒比海带66的博客 目标检测算法——YOLOv7训练自己的数据集(保姆级教程) 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合Swin Transformer V2 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进结合BotNet(Bottleneck Transformer) 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合SIoU 目标检测算法——YOLOv5/YOLOv7改进之结合...

【论文&模型讲解】多模态对话 Multimodal Dialogue Response Generation

Multimodal Dialogue Response Generation ——ACL 2022 前言 论文标题:Multimodal Dialogue Response Generation 论文网址:https://aclanthology.org/2022.acl-long.204/ 收 录 于:ACL 2022 省流版: 动机: 多模态开放域对话的回复生成,目前研究者们基本都是围绕检索任务进行研究,很少涉猎 生成任务 检索模型会受训练数据集的制约,无法在新场景下获得良好表现多模态对...

目标检测论文解读复现之九:基于改进YOLOv5的复杂场景下SAR图像船舶检测方法

 前言         此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要       针对复杂场景下合成孔径雷达图像船舶检测中易产生漏检的问题,本文提出了一种基于改进YOLOv5的复杂场景下SAR图像船舶检测算法。该算法首先将由通道注意力和空间注意力共同组成的自适...

SSDA-YOLO:新的YOLOv5改进方法——用于跨域目标检测的半监督域自适应YOLO方法

文章转载来源于自动驾驶之心 ,作者汽车人。 域自适应目标检测(DAOD)旨在缓解跨域差异导致的传输性能下降。然而,大多数现有的DAOD方法由计算密集的两级检测器主导,这不是工业应用的首选。本文提出了一种新的基于半监督域自适应YOLO(SSDA-YOLO)的方法,通过将紧凑型单级检测器YOLOv5与域自适应相结合来提高跨域检测性能。具体而言,将知识蒸馏框架与mean-teacher模型相适应,以帮助学生模型获得未标记目标域的实例级特征。论文还利用场景样式转换在不同域中交叉生成伪图像,以弥补图像级别差异。此外...

半监督目标检测(三)

发布时间:2022-12-01 计算机视觉 目标检测 人工智能
目录 ISMT 动机 1. Overview 2. Pseudo Labels Fusion 3. Interactive Self-Training 4. Mean Teacher Unbiased Teacher 动机 1. Overview 2. Burn-In 3. Teacher-Student Mutual Learning 4. Bias in Pseudo-Label ISMT Interactive Self-Training with Mean Teachers for Semi-s...

【论文精读4】MVSNet系列论文详解-CVP-MVSNet

CVP-MVSNet全文名为“Cost Volume Pyramid Based Depth Inference for Multi-View Stereo”,主要创新点在于使用由粗到细(coarse-to-fine)模式来构建代价体金字塔(cost volume pyramid),流程如下: (1)构建不同分辨率的L+1层图片金字塔(Image Pyramid),首先用最低精度L+1层的N张图像基于MVSNet流程推断深度图DL+1,上采样得到L层的初始深度图DL (2)以该初始深度图DL为基础、...

deepstream结合tensorrt推理过程,以及对tensorrt的理解,以及如何自己写一个类似基于deepstream的yolov5的so库的插件,nvdsinfer_custom_impl

deepstream结合tensorrt推理过程 1,deepstream的推理支持caffe和uff模型支持的比较好,因为已经内置了模型生成的库,只需要给定网络caffemodel权重文件和uff-input-blob-name=Input矩阵输入以及output-blob-names=MarkOutput_0矩阵输出即可, 如果需要后处理再通过后处理配置后处理函数,后处理函数不管在哪种模型情况下都需要自定义实现的; 2,而自定义的网络模型需要给定网络的cfg配置文件和wts权重文件,自己通过tenso...

【EMSANet2022】Efficient Multi-Task RGB-D Scene Analysis for Indoor Environments

Efficient Multi-Task RGB-D Scene Analysis for Indoor Environments 室内环境的高效多任务RGB-D场景分析 arXiv:2207.04526v1 [cs.CV] 10 Jul 2022 文章地址:https://arxiv.org/abs/2207.04526 代码地址: https://github.com/TUI-NICR/EMSANet 摘要   语义场景理解对于在各种环境中行动的移动代理至关重要。尽管语义分割已经提供了很多信息,但...

第一章,基于深度学习的人脸识别与管理系统系列教程--概叙与目录

   前言         本系列教程从实际项目出发,详细介绍了基于深度学习的人脸识别与管理系统全流程研发过程。本系列教程不花太多时间介绍人脸识别底层原理,而是将重点放在如何在实际项目中深度应用,让更多对深度学习人脸识别感兴趣的同学们能够快速将此项技术应用到自己的实战项目中。本系列教程中的所有源码都由笔者实际运行,能够为读者提供所有源码和安装程序包,希望能够帮助到更多的同学,也希望有更多的同学和我一起讨论此项技术在项目实战中的应用。 1,项目简介         如今在我们很多的实战项目(考勤系统...

目标检测论文解读复现之十:基于YOLOv5的遥感图像目标检测(代码已复现)

前言        此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要        目标检测是遥感图像处理领域的一项重要技术,遥感图像目标种类繁多且存在目标物体难以被检测。提出把YOLOv5算法应用到遥感图像目标检测的方法,首先选择YOLOv5x来构建网络模...

opencv c++ 图像卷积(27)(自定义卷积、滤波)

发布时间:2022-11-30 C++ 计算机视觉 OPENCV OPENCV C++
 1、图像卷积: 用一个小于图像的矩阵窗口在图像上按照一定的步长移动,在窗口覆盖的图像对应区域内,将对应像素点与窗口权值进行乘法操作,再将所有的乘积相加再除以窗口尺寸,作为该步移动的输出。 这里的窗口一般被称为卷积核(kernal),卷积核中的元素被称为权值。 注意,当输入图像通道数为多个时,对应的卷积核也有同样的通道数量。 更多解释参考: (25条消息) 深度学习之卷积_冰激凌啊的博客-CSDN博客_卷积 深度学习 API:  这里的blur函数步长始终为1。 代码: void QuickDemo::...

【计算机视觉】不来试试图片轮廓提取?

发布时间:2022-11-30 计算机视觉 PYTHON PADDLEPADDLE 学习笔记
🚩 前言 最近学到了深度学习的卷积操作,在卷积神经网络出现之前,就已经有使用卷积核 (也叫滤波器),但那时的卷积核依靠人工的经验和知识来进行设计,而不能像卷积神经网络中那样让机器自己学习出合适的卷积核参数。 下面就介绍通过卷积来获取图像轮廓图的操作。 🍈 边缘提取原理 卷积 首先,图片是由像素点构成的。卷积的一个基本操作就是对应元素相乘然后再求和的操作,然后卷积核窗口在图片上不断滑动,就会得到一张新的“特征图”。 (我这里解释得比较草率,可以自行仔细了解一下卷积的过程) 用特殊的卷积核进行轮...

论文阅读 2DPASS: 2D Priors Assisted SemanticSegmentation on LiDAR Point Clouds LiDAR

发布时间:2022-11-26 深度学习 计算机视觉 语义 人工智能
题目:2DPASS: 2D Priors Assisted SemanticSegmentation on LiDAR Point Clouds ECCV 2022。建议打开csdn右侧目录栏,部分个人理解和觉得重要内容有加粗表示,其余内容主要是机器翻译。如果对整个领域比较熟悉直接从第三章开始看就行。 主要贡献:2D先验辅助语义分割 (2DPASS)+多尺度融合到单知识蒸馏 (MSFSKS) 策略 原文下载链接:https://arxiv.org/pdf/2207.04397.pdf 原文代码:https...

Ubuntu18.04+Qt+Opencv+opencv_contrib 解决putText中文乱码问题

发布时间:2022-12-02 QT OPENCV 计算机视觉
目录 问题描述: 目的: 配置环境的过程记录: 1 opencv的卸载 1.1 自带的opencv3.3.1卸载方式 1.2 源码安装的opencv卸载方式 2 opencv及opencv_contrib的资源下载 3 安装依赖 4 安装opencv 4.1 在opencv文件夹下,新建build文件夹 4.2 配置 cmake选项 4.3 编译安装 4.4 添加环境变量 4.5 更新库 4.6 配置BUSH 4.7 最后执行 5 查看版本信息 6 qt实例 6.1 配置 6.2 main.cpp文件代码...

TCN代码详解-Torch (误导纠正)

发布时间:2022-11-29 深度学习 计算机视觉 人工智能
TCN代码详解-Torch (误导纠正) 1. 绪论 TCN网络由Shaojie Bai, J. Zico Kolter, Vladlen Koltun 三人于2018提出。对于序列预测而言,通常考虑循环神经网络结构,例如RNN、LSTM、GRU等。他们三个人的研究建议我们,对于某些序列预测(音频合成、字级语言建模和机器翻译),可以考虑使用卷积网络结构。 关于TCN基本构成和他们的原理有相当多的博客已经解释的很详细的了。总结一句话:TCN = 1D FCN + 因果卷积。下面的博客对因果卷积和孔洞卷积...

YOLOPv2: Better, Faster, Stronger for Panoptic Driving Perception(2022)

YOLOP v2来啦 | YOLOv7结合YOLOP的多任务版本,超越YOLOP以及HybridNets 注:这篇文章相较于YOLOP改动较少,主干网络改为E-ELAN、可行驶区域分割分支接在主干网络的末端、车道线损失函数改为Focal Loss+Dice Loss和采用了反卷积。所以没有全文翻译。 摘要 在过去的十年中,多任务学习方法在解决全视驾驶感知问题方面取得了良好的效果,提供了高精度和高效的性能。在为计算资源有限的实际自动驾驶系统设计网络时,它已成为一种流行的范例。本文提出了一种有效的多任务学习网...

Opencv_简单的图像拼接

发布时间:2022-11-29 QT OPENCV 计算机视觉 人工智能
项目描述: 需要设计一个可以将两个图片结合起来的功能 项目实现: 通过上网查找资料发现Opencv中的stitcher可以实现这个功能: 但是这个函数实现后图片的四周会出现黑色的边框。 拼接前: 拼接后 代码: Mat Img_01 = cv::imread(D:/03Qt_study/Opencv/Opencv_Pro/img/01.png, IMREAD_UNCHANGED); //加载原始图像 Mat Img_02 = cv::imread(D:/03Qt_study/Opencv/...

半监督目标检测(二)

发布时间:2022-12-01 计算机视觉 目标检测 人工智能
目录 Humble Teacher 1. 要点 2. Overview 1)监督分支 2)非监督分支 3)图像增广 4)预测阶段 3. Soft Labels and Unsupervised Loss 1)RPN阶段 2)ROI 阶段 4. Exponential Moving Average for the Teacher Model Update 5. Teacher Ensemble with Horizontal Flipping Instant-Teaching 动机 1. Instant p...

基于Matlab使用激光雷达检测分类跟踪车辆仿真(附源码)

目录 一、概述 二、加载数据  三、接地层分割  四、语义分割  五、簇状和边界框管接头  六、可视化设置 七、总结 八、程序 此示例演示如何使用安装在 ego 车辆上的激光雷达传感器捕获的激光雷达点云数据来检测、分类和跟踪车辆。此示例中使用的激光雷达数据是从高速公路驾驶方案中记录的。在此示例中,对点云数据进行分段,以确定使用网络的对象类别。具有交互式多模型滤波器的联合概率数据关联(JPDA)跟踪器用于跟踪检测到的车辆。 一、概述 感知模块在实现具有ADAS系统的车辆的完全自主性方面发挥着重要作用。激光雷...

KNN(k_nearest_neighbors)python实现

发布时间:2022-11-26 计算机视觉 NUMPY PYTHON
需要数据集,请私信作者。 创作不易,转发请带上本文链接。 knn实现,本文以k=1,k=3为栗。 import osimport matplotlib.pyplot as pltfrom PIL import Imageimport numpy as npdef get_feature(img_path): image = np.array(Image.open(img_path)) r, g, b = image[:, :, 0], image[:, :, 1], image[:, :, 2...

目标检测论文解读复现之一:基于改进YOLOv5的整车原木数量检测方法——TWD-YOLOv5(代码已复现)

目标检测论文解读复现 前言 此前出了目标改进算法专栏,但是对于应用于什么场景,需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果,并且多少改进点能发什么水平的文章,为解决大家的困惑,此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文,帮助大家解答疑惑。解读的系列文章,本人已进行创新点代码复现,有需要的朋友可关注私信我。 一、摘要 针对整车原木检测中存在密集小目标难检测、原木被遮挡易被漏检、目标检测模型复杂度太大难以部署等问题,提出一种基于YOLOv5的整车原木数量检测方法 TWD⁃YOLOv5,来探究目标检测...

实时语义分割---PIDNet论文笔记

发布时间:2022-11-29 计算机视觉 论文阅读
PIDNet是2022年发表在CVPR上的实时语义分割网络,在推理速度和准确性之间实现了最佳平衡,其中该系列的PIDNet-S在Cityscapes 测试集上达到93.2 FPS + 78.6% mIOU。 论文和开源代码在这里。 解决的问题:传统双分支网络低层的细节信息和高层语义信息直接融合,会导致细节特征很容易被上下文信息淹没,即文中的overshoot。 思路:提出一种三分支网络架构,分别解析细节、上下文和边界信息,并设计边界注意力引导融合模块(Bag)融合三个分支的特征。 图1 Cityscap...

WIN10系统下VS2019编译CloudCompare2.12.4

发布时间:2022-12-03 算法 C++ 计算机视觉 3D PCL学习 CLOUDCOMPARE
一、源码下载 [1]CloudCompare源码:https://github.com/CloudCompare/CloudCompare [2]CCCoreLib:https://github.com/CloudCompare/CCCoreLib 二、源码编译 1、CCCoreLib   CloudCompare2.12.4将CCCorLib分离出去了,因此需要将CCCorLib文件夹中的内容复制粘贴到CloudCompare中。 C:\Users\lenovo\Desktop\CCCoreLi...

Matlab之多平台雷达检测融合仿真(附源码)

目录 一、定义中央跟踪器 二、通过在中央跟踪器中融合检测来跟踪目标 三、使用长距离协方差校正进行仿真 四、总结 五、程序 此示例演示如何融合来自多平台雷达网络的雷达检测。该网络包括两个机载和一个地面远程雷达平台。中央跟踪器以固定的更新间隔处理来自所有平台的检测。这能够根据目标类型、平台机动以及平台配置和位置评估网络的性能。   一、定义中央跟踪器 将trackerGNN用作中央跟踪器,用于处理从方案中的所有雷达平台接收的检测。 跟踪器使用支持函数为每个新轨道初始化一个等速扩展卡尔曼滤波器。 修改返回的过滤...

【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(计算机图形学与多媒体)

欢迎订阅本专栏:《CCF推荐会议期刊》 订阅地址:https://blog.csdn.net/m0_38068876/category_11820954.html 【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(交叉/综合/新兴)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(网络与信息安全)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(计算机体系结构/并行与分布计算/存储系统)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期刊/会议(计算机网络)【CCF会议期刊推荐】CCF推荐国际学术期...

银行卡识别

发布时间:2022-11-30 C++ 计算机视觉 OPENCV
 main.cpp #include mainwindow.h#include tupianclass.h#include <string>#include <QApplication>#include <opencv2/opencv.hpp>using namespace cv;using namespace std;int main(int argc, char *argv[]){ Mat moban1=imread(E:\\BaiduNetdiskDownl...

python图像处理基础 || (五) 图像频域的阈值型高通与低通滤波

图像频域的阈值型高通与低通滤波 本部分内容所用的数据放在百度网盘链接: 链接: https://pan.baidu.com/s/1aOqjxkFBTtbZIL-2J0aE6Q 提取码: ao5b 下载到本地,置于代码文件同级目录的新建文件夹“images”即可。 图像的频域可以将图像的高频和低频信息放置在相对集中的位置,便于对图像的高频和低频部分进行集中处理.因为高频部分通常是指图像的边界信息,而低频信息主要对应于图像的纹理部分.对频域图像处理最简单的方式是只保留图像的低频部分或者只保留图像的高频部分...

多尺度模板匹配(openCV实现find_scaled_shape_model)

发布时间:2022-11-28 计算机视觉 OPENCV 边缘计算 图像处理
        一直在写基于形状的模板匹配(仿照halcon,cognex),我们知道任意的二维仿射变换可以分解为以下几种变换:缩放变换(用不同比例因子分别对图像X轴Y轴进行缩放)、倾斜变换(X轴保持固定的情况下,Y轴相对于X轴旋转角度θ)、旋转变换(X轴Y轴同时旋转角度Φ),最后是平移变换,写到一起就是下面的公式:         在前面的文章中我们已经解决了旋转的问题,接下来解决缩放的问题,首先是尺度空间离散化,仿照旋转需要计算出每层金字塔的比例步长,这里给出比例步长的计算公式,如下图(来源于MVT...

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译

A 2021 guide to Semantic Segmentation 译 原文网址:https://nanonets.com/blog/semantic-image-segmentation-2020/#use-cases-of-image-segmentation; 介绍 在以图片作为数据时,深度学习表现的十分成功,并且在多个用例上也处于表现优于人类的阶段。一直以来,人们对于计算机视觉比较关心的问题是:图像分类(image classification)、目标检测(object detectio...

天玑9200支持电影模式,自动追焦配合背景虚化,零基础也能拍大片

发布时间:2022-11-25 计算机视觉 图像处理 人工智能
在计算摄影时代,手机芯片性能是除手机镜头堆料外,最能影响手机摄影体验的关键点。随着天玑旗舰芯片ISP能力提升以及与AI算力的深度融合,手机计算摄影正迎来一个全新的时代。 作为联发科新一代旗舰芯片,天玑9200延续了高性能、高能效、低功耗的天玑旗舰基因级特性,在实现性能、能耗双重突破的同时,在影像方面也实现了诸多革新,为用户带来更出色的拍摄体验。近日,联发科发布了影像技术海报,让我们来一睹天玑9200在影像方面的先进特性。 天玑 9200搭载Imagiq 890影像处理器,率先支持RGBW传感器,可将一半的...