论文翻译：2018_Sourcelocalizationusingdeepneuralnetworksinashallowwaterenvironment阅读目录摘要：I引言II信号模型IIIMFP定位

文章目录0前言1课题背景2实现效果3DeepSORT车辆跟踪3.1DeepSORT多目标跟踪算法3.2算法流程4YOLOV5算法4.1网络架构图4.2输入端4.3基准网络4.4Neck网络4.5Head

摘要随着人工智能的快速发展，运动目标检测技术已成为研究热点，它在目标跟踪和异常处理中起着非常重要的作用。

DM-Count论文翻译摘要一.介绍二.先前的工作2.1人群计数方法2.2最优传输三.DM-Count：用于人群计数的分布匹配四.泛化边界和理论分析4.1高斯平滑方法的广义误差界4.2不确定的贝叶斯损失

1.CamShift思想Camshift全称是"ContinuouslyAdaptiveMean-SHIFT"，即连续自适应的MeanShift算法，是MeanShift算法的改进。CamShift的基本思想是视频图像的所有帧作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即SearchWindow的中心和大小）作为下一帧MeanShift算法的SearchWindow的初始值，如此迭代下去。这个过程

当给定一个明确的目标函数并加以不断地迭代，当前的计算机已经可以完成很多复杂的任务，比如图像视频分类、目标跟踪和检测、实例分割、关键

零已知标记的多变量时间序列异常检测目录摘要简介相关工作时间序列异常检测图结构学习异常检测的归一化流程准备标准化流程方法数据准备整体结构基于自我注意的图结构学习时空条件实体感知规范化流程联合优化异常检测和解释异常检测异常解释实验设置数据集实现细节评估指标：对比方法：性能评估方面消融研究超参数鲁棒性异常率分析结果分析动态图结构实体特定密度估计不同的稀疏特性总结摘要多变量时间序列异常检测在一类分类环境下

第一次在知乎写文章，想谈谈博士期间比较熟悉的视觉目标跟踪。过去每一年的这个时候都在忙碌的赶CVPR，今年突然闲下来，有点不适。工作之余，写点文章当作是怀念科研的时光。

近期运行CVPR2020的AutoTrack代码时，发现这篇文章只在UAV数据集上测试，而没有在OTB数据集上测试，因此，想着自己运行AutoTrack，测试其在OTB数据集上的性能表现。本文内容一、OTB数据集下载二、下载vlfeat工具包三、VisualTrackerBenchmarkv1.0下载四、代码运行五、根据结果绘制Precision和Success曲线六、跟踪效果对比图附录：OTB2

360VOT:ANewBenchmarkDatasetforOmnidirectionalVisualObjectTracking360VOT是一个新的大规模全景追踪基准数据集，旨在为全景视觉物体追踪提供支持。这个数据集包含了120个序列，总计超过11.3万张高分辨率帧，采用等距投影。追踪的目标涵盖了32个不同的类别，场景多样。此外，还提供了4种无偏差的groundtruth，包括（旋转）边界框和

还有语义分割、目标跟踪、表情识别、姿态估计、超分辨

3D-Lidar点云数据处理3D-Lidar点云数据处理原始激光点云数据滤波点云分割（地面与非地面）目标聚类欧式聚类AddBoundingBoxes目标跟踪基础卡尔曼滤波3D-IoU(InterserctionoverUnion

效果上面肯定会逊色于DeepSoRT算法，但是目前来看SoRT算法是非深度学习中应用较为广泛的目标跟踪算法

根据各个像素点的速度矢量特征，可以对图像进行动态分析，例如目标跟踪。使用光流的前提亮度恒定：同一点随着时间的变化，其亮度不会发生改变。小运动：随着时间的变化不会引起位置的剧烈变化，只有小运动情

论文来源:DeeplearningDeepLearningYannLeCun,YoshuaBengio&GeoffreyHintonAbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultiplelevelsof

【论文翻译】DeepLearningYannLeCun∗YoshuaBengio∗GeoffreyHinton深度学习AbstractDeeplearningallowscomputationalmodelsthatarecomposedofmultipleprocessinglayerstolearnrepresentationsofdatawithmultiplelevelsofabstrac

视觉目标跟踪（VisualObjectTracking）是计算机视觉领域的一个重要问题。

文章大纲简介简介目标跟踪算法环境搭建代码样例Deepsort跟踪原理代码分析外部包装实现新版本封装代码实现追踪与计数yolov8如何迭代每一帧的结果呢？

pytorchcuda版本的下载迁移与部署流程基础python的conda环境迁移与准备必备包：安装cuda版本的torch，torchvision，ultralytics参考文献与学习路径简介前置文章：YOLOv8多目标跟踪与常见问题汇总基础环境与安装包的准备为什么不直接使

据了解，论文翻译是翻译工作中较常见的一种翻译题材，论文翻译的主要目的是在国外期刊上发表，加强国际学术交流。那么，如何做好论文翻译，论文中译韩哪里比较专业？

1引言多目标跟踪MOT项目在Github中比较完整有：BOXMOT，由mikelbrostrom提供。

它的主要作用是检测图像中的良好特征点，通常用于计算机视觉任务中的光流估算、目标跟踪等。

1.opencv概述OpenCV是一个开源的计算机视觉库，它提供了一系列丰富的图像处理和计算机视觉算法，包括图像读取、显示、滤波、特征检测、目标跟踪等功能。

  YOLOv8GitHub地址：https://github.com/ultralytics/ultralytics  官方文档：https://docs.ultralytics.com/1.单路视频目标跟踪

项目要求：1.识别行人车辆2.跟踪目标3.推流出目标跟踪图像项目平台：jetson项目实现：1.部署下yolo2.添加跟踪算法sort3.将识别图像推流项目效果：1.推流延迟0.8秒2.sort跟踪效果不是很好项目实现

UDP协议输出实时码流4.使用串口进行通讯，进行类似于可见、红外或者激光器或者地面控制软件等之间的通讯5.使用网络连接基于UDP协议的通讯控制6.集成相关光电载荷常用算法a.目标定位、目标测速测向b.目标跟踪

论文标题：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation标题翻译：丰富的特征层次结构，可实现准确的目标检测和语义分割论文作者：RossGirshickJeffDonahueTrevorDarrellJitendraMali论文地址：http://fcv2011.ulsan.ac.kr/files/ann

文章目录摘要1引言2异构网络挖掘3异构网络表示3.1异构网络嵌入3.2异构图神经网络3.3知识图谱与属性网络3.4应用4挑战、方向和开源数据4.1未来方向避免设计元路径多感官（Multi-sense）表示异构GNN的预训练多任务学习动态性和可伸缩性4.2开源数据集和基线5结论论文链接：HeterogeneousNetworkRepresentationLearning作者：微软研究院、加州大学、清

来源：计算机视觉联盟本文约2600字，建议阅读10分钟本文为你详细介绍百度实时目标跟踪系统，并总结了它的一些特点。

MOTR:End-to-EndMultiple-ObjectTrackingwithTransformer-使用Transformer进行端到端多目标跟踪（ECCV2022）摘要1.引言2.相关工作3.

本文转载至：http://blog.csdn.net/crzy_sparrow/article/details/7407604本文目录：一.基于特征点的目标跟踪的一般方法二.光流法三.opencv中的光流法函数四

金字塔型实现的LucasKanade特征跟踪器的算法描述Jean-YvesBouguetIntelCorporationMicroprocessorResearchLabsjean-yves.bouguet@intel.com1.问题说明设I和J是两幅二维灰度图像。两个量I(x)=I(x，y)和J(x)=J(x，y)则是两个图像的灰度值，即位置x=[x，y]T，其中x和y是普通图像点x的两个像素坐

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在ByteTrack被提出之前，可以说DeepSORT是最好的目标跟踪算法之一。本文，我们就来应用这个算法实现目标跟踪。

图像处理（图像处理过程）：3：图像分析（特征提取）：4：图像理解（识别）：5：图像分类（核心问题）：6：目标检测（目标位置的输出一般使用（边界框描述方法））：7：图像分割（把感兴趣的目标框出来）：8：目标跟踪

背景：目标检测vs目标跟踪在开始介绍DeepSORT的原理之前呢，我们先来了解下目标检测，和目标跟踪之间的区别：目标检测：在目标检测任务中，我们需要利用AI模型识别出单张画面中，物体的位置和类别信息，每一帧画面之间检测结果相对独立

SuperPoint：自监督兴趣点检测与描述代码https://github.com/magicleap/SuperPointPretrainedNetwork摘要-本文提出了一种适用于计算机视觉中大量多视点几何问题的兴趣点检测器和描述子的自监督训练框架。与基于patch的神经网络相反，我们的全卷积模型对全尺寸图像进行操作，并在一次前向传播中联合计算像素级兴趣点位置和相关描述子。我们介绍了Homo

情绪识别论文：EmotiCon:Context-AwareMultimodalEmotionRecognitionusingFrege’sPrinciple论文地址：https://arxiv.org/pdf/2003.06692.pdf目录摘要Abstract1.介绍Introduction2.相关工作RelatedWork2.1.多模态情绪识别Uni/MultimodalEmotionReco

本文翻译论文为深度学习经典模型之一：Inception-V4论文链接：https://arxiv.org/pdf/1602.07261.pdf摘要：近些年，超深度卷积网络成为图像识别领域的核心算法。其中，Inception结构在图像分类中表现优秀，并且计算代价很低。最近，残差与更加传统的结构相结合，在ILSVRC挑战中获得Start-of-art的结果（与Inception-v3）的分类精度差不多

在上一篇博文，我们实现了应用官网ByteTrack实现的目标跟踪。

以往(至少是我个人)对于车载毫米波雷达目标检测的理解主要针对于目标本身：通过雷达检测出目标的位置和速度，更往后也只是做做目标跟踪(航迹管理)、目标识别等，但是可行驶区

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation参考网址：FullyConvolutionalNetworksforsemanticSegmentation（深度学习经典论文翻译

U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络文章目录U-Net：用于生物医学图像分割的卷积网络前言一、论文翻译1介绍2网络体系结构3训练3.1数据扩充4实验5结论二、补充知识motivationoverlap-tile

摘要本文介绍了ORB-SLAM，一种基于特征的单目SLAM系统，该系统可在大小场景和室内外环境中实时运行。该系统对复杂的剧烈运动具有鲁棒性，允许宽基线闭环和重定位，且包含完整的自动初始化。在近年来优秀算法的基础上，我们从头开始设计了一个新系统，该系统在所有SLAM任务中使用相同的功能：跟踪、建图、重定位和回环。选择重建点和关键帧的适当的策略具有很好的鲁棒性，并生成一个紧凑且可跟踪的地图，该地图只有

2、双目视觉系统3、目标角点检测算法（Harris、FAST、SIFT等角点检测算法）5、SCARA四自由度机械臂运动学分析、Matlab中RoboticsToolboxsecond双目立体视觉系统：双目立体相机标定、立体匹配算法、特征提取算法双目视觉系统的第一步就是对其进行标定，即获取摄像机的内外参数。通过已知世界坐标系（标定板）和图像坐标系（对标定板图像处理后结果）之间的对应关系，计算出双目摄

（一）Title写在前面：ByteTrack作者今年3月的新作品，升级了的V2版本并不是仅仅将ByteTrack扩展到三维场景，而是在二阶段匹配的框架下，结合了JDT和TBD常用的两种基于运动模型进行匹配的方法，提出了一种新的运动匹配模式，思路新颖，在三维MOT数据集nuScence上也达到了state-of-the-art。注意该笔记是针对初稿版本！！（二）Abstract背景介绍MOT的任务是

引言boxmot由mikelbrostrom开发，用于目标检测，分割和姿态估计模型的SOTA（stateofart）跟踪模块，现已加入python第三方库PYPI，可用pip包管理器进行安装。boxmot所支持的跟踪器采用外观特征方法，如重型ReID（CLIRdID）和轻型ReID（LightMBN,OSNet等），这些ReID权文件在运行boxmot时自动下载，无需事先下载checkpoint文

角点在三维场景重建运动估计，目标跟踪、目标识别、图像配准与匹配等计算机视觉领域起着非常重要的作用。在现实世界中，角点对应于物体的拐角，道路的十字路口、丁字路口等。

上一讲里直接用opencv的stitcher类拼接的话，会损失一部分分辨率，出来的图片是506*1207的，但是这个图像还需要裁剪，也就是列数会小于506。这个是可以对不同大小的图片进行拼接的。不过似乎不稳定。有的时候就会报错。有的时候出来的图片大小不一样：这个应该是和特征匹配有关系，首先如果用的是二进制描述符，那么它本身是基于概率的，然后在match的时候，又有很多随机的方法，比如随机k-d树，