原文:目標檢測中背景建模方法

最近一直在做前景檢測方面的研究,剛開始主要是做一些工程性的應用,為了解決工程方面的問題,下了不少功夫,也看了不少最近國內外的文章。一直想做個總結,拖着拖着,終究卻寫成這篇極不成功的總結。 背景建模或前景檢測的算法主要有: . Single Gaussian 單高斯模型 Real time tracking of the human body . 混合高斯模型 Mixture of Gaussian ...

2012-04-12 15:24 17 23555 推薦指數:

查看詳情

目標檢測方法——SSD

SSD論文閱讀(Wei Liu——【ECCV2016】SSD Single Shot MultiBox Detector) 目錄 作者及相關鏈接 文章的選擇原因 方法概括 方法細節 相關背景補充 實驗結果 與相關文章的對比 總結 ...

Wed Dec 21 21:30:00 CST 2016 0 12237
傳統的目標檢測方法

傳統的目標檢測方法也稱為基於手工特征的目標檢測方法 基於手工特征的目標檢測方法 = 手工特征 + 機器學習方法 三種手工特征 Haar特征、HOG(梯度直方圖特征)、LBP(局部二值模式特征) 圖 1給出了三種手工特征模板。LBP特征(局部二值模式)如圖 1(a)所示,模板中心周圍的像素值 ...

Thu Feb 25 23:55:00 CST 2021 0 322
目標檢測 1 : 目標檢測的Anchor詳解

咸魚了半年,年底了,把這半年做的關於目標檢測的內容總結下。 本文主要有兩部分: 目標檢測的邊框表示 Anchor相關的問題,R-CNN,SSD,YOLO 的anchor 目標檢測的邊框表示 目標檢測,使用一個矩形的邊框來表示。在圖像,可以基於圖像坐標系使用多種方式 ...

Tue Dec 10 01:49:00 CST 2019 0 8659
運動背景下的運動目標檢測

各種目標檢測方法介紹(懶人可以直接略過)   目標檢測是一個老話題了,在很多算法當中都有它的身影。目標檢測要做的就兩件事:檢測當前圖片中有沒有目標?如果有的話,在哪?按照先驗知識和背景運動來划分的話,目標檢測方法大概可以分為兩大類:   第一,已知目標的先驗知識。在這種情況下檢測目標有兩類方法 ...

Sun Dec 30 08:26:00 CST 2012 38 11766
目標檢測的mAP

一、IOU的概念 交集和並集的比例(所謂的交集和並集,都是預測框和實際框的集合關系)。如圖: 二、Precision(准確率)和Recall(召回率)的概念 對於二分類問題,可將樣例根據其真 ...

Mon Mar 18 05:00:00 CST 2019 1 1150
靜態背景下運動目標檢測

前言:運動對象常用在視頻監控領域,目的是從序列圖像中將變化區域從背景圖像中提取出來,運動區域的有效檢測目標分類、跟蹤、行為理解等后期處理非常重要。根據攝像機與運動目標之間的關系可分為靜態背景下的運動目標檢(攝像機靜止)和動態背景下的運動目標檢測(攝像機也同時運動)。項目中我用到的是靜態背景下 ...

Wed Sep 23 00:10:00 CST 2015 0 4301
高斯混合背景模型運動目標檢測

在運動目標的前景檢測,GMM的目標是實現對視頻幀的像素進行前景/背景的二分類。通過統計視頻圖像各個點的像素值獲取背景模型,最后利用背景減除的思想提取出運動目標。 步驟 GMM假設在攝像機固定的場景下,在一段足夠長的時間區間內,背景目標出現的概率要遠高於前景目標。利用監控視頻的這一特點 ...

Wed Nov 20 03:05:00 CST 2019 0 632
目標檢測的數據增強方法(附詳細代碼講解)

在計算機視覺方面,計算機視覺的主要問題是沒有辦法得到充足的數據。對大多數機器學習應用,這不是問題,但是對計算機視覺,數據就遠遠不夠。所以這就意味着當你訓練計算機視覺模型的時候,數據增強會有所幫助,這是 ...

Tue Aug 11 02:19:00 CST 2020 0 4657
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM