目录 一、概述 二、测试过程 1.参数准备 2.定义模型 3.获取必要数据 4.输入模型 5.锚框筛选 ①利用物体置信度筛选 ②获取种类 ③按照物体置信度排序 ④非极大抑制 6.画出外接框 三、代码汇总 一、概述 训练之前，我们先把预训练的数据拿过来，并输入一张图进去，看一下具体的测试流
一、DeepSort 匈牙利算法可以告诉我们当前帧的某个目标，是否与前一帧的某个目标相同。 在DeepSORT中，匈牙利算法用来将前一帧中的跟踪框tracks与当前帧中的检测框detections进行关联，通过外观信息（appearance information）和马氏距离（Mahalanobis distance），或者IOU来计算代价矩阵。
from __future__ import division import time # se=ser.Serial("/dev/ttyUSB0",115200,timeout=1) from models import * from utils.utils import * from utils.datasets import * from utils.augmentations import * from utils.transforms import * import cv
本文为美国内华达大学拉斯维加斯分校（作者：Santosh Bhusal）的硕士论文，共72页。 本文的主要目的是研究现有的基于视觉的检测和跟踪算法在基于热图像视频监控中的性能。虽然基于颜色的监控已经得到广泛的研究，但这些技术不能在低照度、夜间或灯光变化和阴影限制其适用性的情况下使
*将两张图像的detections tensor拟合在一起 ** 1. 通过循环检测后，两张图像的 tensor 存在 images_detections 中 ** 如： [tensor([[1，2], [2，3], [3，4]]), tensor([[1，2], [2，3], [3，4]])] ** 2. 直接对 images_detections 执行自融合 torch.cat(images_detections, 0 ) 即可** 如： t
什么是目标追踪（Visual Object Tracking）？ 跟踪就是在连续的视频帧中定位某一物体。 跟踪VS检测 1.跟踪速度比检测快 当你跟踪在上一帧中检测到的对象时，你会非常了解目标的外观。你也知道在前一帧中的位置和它的运动的方向和速度。因此，在下一帧中，可以使用所有这些信息来预测下一
AssertionError: Input is not a training model (no 'regression' and 'classification' outputs were found, outputs are: ['filtered_detections', 'filtered_detections', 'filtered_detections'])#1196 参见：https:/
目标跟踪任务的难度和复杂度要比分类和目标检测高不少，具有更大的挑战性。 目前主流的目标跟踪算法都是基于Tracking-by-Detection(检测加跟踪，使效果更稳定)策略，即基于目标检测的结果来进行目标跟踪。DeepSORT运用的就是这个策略，上面的视频是DeepSORT对人群进行跟踪的结果，每个bbox
