运动目标前景检测之ViBe源代码分析
一方面为了学习，一方面按照老师和项目的要求接触到了前景提取的相关知识，具体的方法有很多，帧差、背景减除（GMM、CodeBook、 SOBS、 SACON、 VIBE、 W4、多帧平均……）、光流（稀疏光流、稠密光流）、运动竞争（Motion Competition）、运动模版（运动历史图像 ...
原文：前景目标检测1（总结）
运动前景对象检测一直是国内外视觉监控领域研究的难点和热点之一，其目的是从序列图像中将变化区域从背景图像中提取出来，运动前景对象的有效检测对于对象跟踪 目标分类 行为理解等后期处理至关重要，那么区分前景对象，非常关键的一个问题是确定一个非常合适的背景，背景从象素的角度来理解，每一个象素就是有可能是前景点，也有可能是背景点，那么我们就要防止背景中误进入原属于前景点的对象，目前有几种常用的方法，但分别 ...
2014-08-23 15:28 0 5884 推荐指数：
相关推荐
目标检测量化总结
人数基本没有，其作为IR工具，很少有人拿他来训练。。。。量化资料虽然多，但基本都是跑一个分类模型，至于检测的量化少之又少。 ...
目标检测算法总结
转自：https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8994246.html 目标检测是很多计算机视觉任务的基础，不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别，它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测 ...
2017年研究生数学建模D题（前景目标检测）相关论文与实验结果
。 问题1：对一个不包含动态背景、摄像头稳定拍摄时间大约5秒的监控视频，构造提取前景目标（如人、 ...
经典目标检测框架的要点总结
本篇写于18年暑假，后来转战跟踪就没怎么更新过，梳理了几个经典目标检测的点，以及他们的性能分数，本打算做毕设的时候梳理借鉴，没想到只能到这里了。 一.RCNN 选择性搜索 Crop后分类（两种传入网络的方法，那种长宽都缩放到网络大小的比较好） 用SVM分类（FC ...
目标检测和感受野的总结和想法
1. 概念 经典的目标检测如Faster R-CNN, YOLOv3等都用到了Anchor, 怎么设计Anchor每个目标检测方法各不相同。Faster R-CNN中的Anchor有三种形状，三种长宽比，比如形状有[128, 256, 512]三个，长宽比有[1:1, 1:2, 2:1]三种 ...
目标检测任务理解与总结
目标检测任务理解与总结 从字面意义理解，所谓目标检测任务，就是定位并检测目标，也就是说计算机在处理图像的时候需要解决两个问题： 1.What? —— 图像中是什么东西？我们的目标是要检测什么东西？—— 识别 Recognition 2.Where? —— 在图像的什么位置？目标的定位坐标 ...
目标检测算法综述学习总结
目标检测算法综述学习总结 摘要 近年来，CNN的飞速发展促进了计算机视觉算法的成熟。本文简要介绍了几种具有代表性的目标检测算法，并根据其优缺点，系统地分析了算法存在的问题、改进方法和未来的发展方向。 它一般分为单级检测模型和双级检测模型，基于目标检测过程中是否需要提取候选区域的检测模型 ...