pedestrian

【CV论文精读】Adaptive Fusion of Multi-Scale YOLO for Pedestrian Detection基于多尺度自适应融合YOLO的行人检测

AdaptiveFusionofMulti-ScaleYOLOforPedestrianDetection0.论文摘要和作者信息摘要虽然行人检测技术在不断改进，但由于不同规模的行人和遮挡行人模式的不确定性和多样性，行人检测仍然具有挑战性。本研究遵循单次目标检测的通用框架，提出了一种分而治之的方法来解决上述问题。该模型引入了一个分割函数，可以将一幅图像中没有重叠的行人分割成两个子图像。通过使用网络架
量子-Alex·2024-02-14 08:20

【CV论文精读】Pedestrian Detection Based on YOLO Network Model 基于YOLO的行人检测

【CV论文精读】PedestrianDetectionBasedonYOLONetworkModel0.论文摘要和作者信息摘要——经过深度网络后，会有一些行人信息的丢失，会造成梯度的消失，造成行人检测不准确。本文改进了YOLO算法的网络结构，提出了一种新的网络结构YOLO-R。首先，在原有YOLO网络的基础上增加了三个直通层。直通层由路由层和重组层组成。其作用是将浅层行人特征连接到深层行人特征，并
量子-Alex·2024-02-13 10:56

mayavi 显示点云 检测结果

args.filename,'r')pcls=f['point_cloud']lidar_pose=f['lidar_pose']vbbs=f['vehicle_boundingbox']pbbs=f['pedestrian_boundingbox
AI视觉网奇·2024-01-17 12:09

KITTI数据集处理为COCO数据集格式

CarVanTruckPedestrianPerson_sittingCyclistTramMisc而我们在使用过程中，通常会对某些类别进行合并，将Car，Van，Truck，Tram统一划分为Car，将Pedestrian
彭祥.·2023-12-24 16:52

阅读笔记-SVDNet for pedestrian retrieval

image.png来源：ICCV2017，LiangZheng大神这篇文章还是蛮好理解的，就按自己理解思路来介绍吧。Motivation这篇文章是17年的文章，当时的背景：基于深度的reid方法一般还是三部分组成：1）训练集先训练一个分类器；2）从分类器前一层的FC层抽取图像特征；3）通过欧氏距离或者cosine距离进行相似度计算以排序。在这个背景下，由于分类样本本身的不均衡性，作者就发现抽取特征
熙熙江湖·2023-12-17 18:24

ETH行人检测数据集，annotation转换xml

importglobimportosfromshutilimportcopyimportxml.dom.minidomasminidomwithopen("F:/pedestrian/seq03-img-left.idl
???/cy·2023-10-31 23:57

论文阅读 Self-Mimic Learning for Small-scale Pedestrian Detection

Self-MimicLearningforSmall-scalePedestrianDetectionABSTRACT检测小尺度行人是行人检测中最具挑战性的问题之一。由于缺乏视觉细节，小尺度行人的representations往往难以与背景杂乱物区分开。本文深入分析了小尺度行人检测问题，揭示了小尺度行人representations较弱是分类器漏检的主要原因。为解决这一问题，我们提出了一种新颖的自
Re-赟·2023-10-12 01:20

将VisDrone数据集转VOC格式 自己试了好使（气人 淘宝花钱转不理我 自己搞出来了 ）

#2020-4-17"""该脚本用于visdrone数据处理；将annatations文件夹中的txt标签文件转换为XML文件；txt标签内容为：,,,,,,,类别：ignoredregions(0),pedestrian
Audrey。·2023-10-10 16:36

自学python（3）:python处理各种标注文件的格式转换(json，txt，xml相互转化)

#2020-4-17"""该脚本用于visdrone数据处理；将annatations文件夹中的txt标签文件转换为XML文件；txt标签内容为：,,,,,,,类别：ignoredregions(0),pedestrian
vitalgirl·2023-10-10 16:35

VisDrone数据集txt格式标注更改xml

txt格式，每行从左往右分别,,,,,,,分类：pedestrian(1),people(2),bicycle(3),car(4),van(5),truck(6),tricycle(7),awning-tricycle
Frank Kong·2023-10-10 16:02

Visdrone数据集.txt标签文件转换为yolov5所需.txt文件

txt2xml.py"""该脚本用于visdrone数据处理；将annatations文件夹中的txt标签文件转换为XML文件；txt标签内容为：,,,,,,,类别：ignoredregions(0),pedestrian
Huang3stone·2023-10-10 16:02

【OpenPCDet】PointRCNN前景点分割网络精度测试

一、流程梳理：Label：PointRCNN第一阶段里点的原始clslabel有5个：-1：ignore0：背景点1：Car2：Pedestrian3：Cyclist在get_cls_layer_loss
Freak16·2023-10-05 10:40

多光谱行人检测（一）Multispectral Pedestrian Detection：Benchmark Dataset and Baseline

这篇文章最主要的是制作了KIAST数据集，直到现在仍有许多人使用这个数据集进行多光谱行人检测。虽然提出ACF方法在后续文章作为对比算法，但是因为深度学习的快速发展，后续工作很少基于ACF进行改进。这篇文章提出了一个多光谱行人数据集，该数据集由基于分束器的特殊硬件捕获，提供良好的颜色-热图像对。颜色热数据集和以前基于颜色的数据集一样大，并提供了密集的注释，包括时间对应。利用该数据集，同时引入了多光谱
泉伟·2023-09-22 01:24

273_C++_evnet msg callback:C++的事件处理框架，用于处理不同类型的事件通知和回调

EVENT_IO_ALARM,EVENT_MOTION,EVENT_PERIMETER_LINE,EVENT_PERIMETER_ZONE,EVENT_GOODS_LOST_LEGACY,EVENT_PEDESTRIAN_DET
HanLongXia·2023-09-12 05:09

【计算机视觉 | 目标检测】目标检测常用数据集及其介绍（十一）

文章目录一、OktoberfestFoodDataset二、PIDray三、PTL(Pedestrian-Traffic-Lights)四、ParasiticEggDetectionandClassificationinMicroscopicImages
旅途中的宽~·2023-09-09 21:57

将visdrone数据集转化为coco格式并在mmdetection上训练,附上转好的json文件

标签从0到11分别为’ignoredregions’,‘pedestrian’,‘people’,‘bicycle’,‘car’,‘van’,‘truck’,‘tricycle’,‘awning-tricycle
S5242·2023-08-22 00:53

阅读笔记 PED: DETR for Pedestrian Detection

来源：arXiv:2012.06785v1作者：清华、商汤、牛津大学和悉尼大学image.png摘要主要目标：解决密集场景中目标检测漏检问题主要贡献：提出密集场景中使用密集的queries，然后针对于密集queries的计算负担，设计了decoder中针对于self-attention的localattention策略，称为densequeries（DQ)针对于目标不同尺度问题，deformabl
熙熙江湖·2023-08-15 07:07

多目标追踪——【两阶段】BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

目录文章侧重点流程框架运动模型卡尔曼滤波模型相机建模文章链接：BoT-SORT:RobustAssociationsMulti-PedestrianTracking提取码：qqzd代码链接：https://github.com/NirAharon/BOT-SORT文章侧重点本篇文章的工作是基于ByteTrack改进。主要贡献在于将卡尔曼滤波+相机修正作为目标重识别的运动信息，在用匈牙利匹配过程中，
zz的大穗禾·2023-08-03 22:05

Adaptive NMS: Refining Pedestrian Detection in a Crowd论文解析

本文主要贡献（1）提出adaptive-NMS，可以根据目标密度动态改变实例中的抑制阈值；（2）设计了一个Density-subnet用来学习密度分数，可以方便的嵌入single-stage和two-stage模型中；（3）实现了CityPersons和CrowdHuman数据集的sota结果。改进思路Greedy-NMS不同阈值下的Greedy-NMS结果操作步骤：（1）得到一组检测框集合B+对
bluekhoja·2023-08-02 09:28

基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统（PyTorch+Pyside6+YOLOv5模型）

摘要：基于Kitti数据集的智能驾驶目标检测系统可用于日常生活中检测与定位行人（Pedestrian）、面包车（Van）、坐着的人（PersonSitting）、汽车（Car）、卡车（Truck）、骑自行车的人
BestSongC·2023-07-24 16:40

辅助驾驶功能开发-功能规范篇(26)-2-紧急转向辅助ESA

书接上回2.6.ODD项目设定值备注ESA工作车速范围[40km/h，85km/h]AES工作车速范围[60km/h，85km/h]车辆检测Pedestrian、Truck、BUS、Car和二（三࿰
以迪文化·2023-06-15 00:51

浅谈V2X技术

V2X，即VehicletoX，这里的X代表everything，一般指人、车、路、云端这四个方面，就是V2P(Pedestrian)、V2V(Vehicle)、V2I(Infrastructure)、
王同学LM·2023-04-16 10:03

解读 Group Surfing A Pedestrian-based Approach to Sidewalk Robot Navigation

在行人密集(pedestrian-rich)的环境下，使用GroupSurfing方法，模仿前方的行人，以遵守规则(socially-compliant)的行为来避
DHUtoBUAA·2023-04-14 20:31

kitti数据集转voc再转coco

合并类别此次博主为数据集设置3个类别，‘Car’，’Cyclist’，’Pedestrian’，只不过标注信息中还有其他类型的车和人，直接略过有点浪费，博主希望将‘Van’,‘Truck’,‘Tram’
Kerwin_97·2023-04-13 15:08

卷一 哥谭之王 008来历不明

但是用英文花体字的刺青——透着不同的意义，Pedestrian被某些教派会用来形容苦行僧。“娜拉？”“嗯。”“爸爸妈妈呢？”“什么是爸爸妈妈？”“……你从哪里来的？”
一世风情·2023-04-12 17:12

【CityPersons】《CityPersons：A Diverse Dataset for Pedestrian Detection》

CVPR-2017文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4Aconvnetforpedestriandetection5CityPersonsdataset5.1Boundingboxannotations5.2Statistics5.3Benchmarking5.4Baselineexperiments6
bryant_meng·2023-04-08 01:57

Python脚本009：批量改变xml文件的内容

由于标注时候的粗心大意，pedestrian被写的五花八门，因此标注生成的xml文件里的name节点就不统一，后续读入就会出错。
Coder_L2·2023-04-01 21:26

Deep Virtual-to-Real Distillation for Pedestrian Crossing Prediction(行人横穿马路预测，论文翻译)

(机翻)原文地址：https://arxiv.org/abs/2211.00856#:~:text=To%20this%20end%2C%20we%20formulate%20a%20deep%20virtual,real%20data%20with%20a%20simple%20and%20lightweight%20implementation.Abstract行人过街是最典型的与车辆自然行驶
不太会转弯儿·2023-03-30 03:04

Learning Cross-Modal Deep Representations for Robust Pedestrian Detection (学习跨模态深度表示以实现可靠的行人检测)

LearningCross-ModalDeepRepresentationsforRobustPedestrianDetection第一单位：UniversityofTrento引用量：102CVPR2017code：https://github.com/danxuhk/CMT-CNN贡献：提出了一种新颖的网络结构，包括RGB-thermal映射关系学习的重建网络和多尺度行人检测网络。主要思想是通
低吟浅笑·2023-03-29 01:36

Box-level Segmentation Supervised Deep Neural Networks for Multispectral Pedestrian Detection(19)综述

摘要：本文提出了一种新颖的在检测框层面做语义分割的监督学习框架，能够实现准确且实时地多光谱（可见光和红外光）行人检测。具体来说就是将已经获得的行人检测框的普通图像和红外图像(已对齐)作为输入，然后估计出准确的预测热力图来表征行人的存在。比之前的用anchor来做的多光谱检测方法，本文方法有两个有点：1）抛弃anchor的方法，避免了复杂的anchor超参数设置，而且提高了准确率，对小目标和遮挡目标
蓝田生玉123·2023-03-22 11:52

kitti数据集label解析

其中第1列truck表示图中出现了卡车（一共有’Car’,‘Van’,‘Truck’,‘Pedestrian’,‘Person_sitting’,‘Cyclist’,‘Tram’,‘Misc’or'DontCare
hhhhhhzb·2023-02-05 14:31

自学python（4）：解析visdrone数据集

#2020-4-17"""该脚本用于visdrone数据处理；将annatations文件夹中的txt标签文件转换为XML文件；txt标签内容为：,,,,,,,类别：ignoredregions(0),pedestrian
vitalgirl·2023-02-04 09:28

LLA: Loss-aware Label Assignment for Dense Pedestrian Detection 原理与代码解析

paper：LLA:Loss-awareLabelAssignmentforDensePedestrianDetectioncode：https://github.com/Megvii-BaseDetection/LLA背景标签分配由于对检测器的性能影响很大，在通用目标检测中得到了广泛的研究，但是密集行人检测中的标签分配关注很少。密集行人检测和一般目标检测主要有以下两点区别：不同个体之间的姿态差别
00000cj·2023-02-03 02:35

【WiderPerson】《WiderPerson：A Diverse Dataset for Dense Pedestrian Detection in the Wild》

TMM-2019文章目录1BackgroundandMotivation2RelatedWork3Advantages/Contributions4WiderPersonDatasetA.DataCollectionB.AnnotationToolC.ImageAnnotationD.DatasetStatisticE.Benchmarking5ProvidedBaselineMethodA.Im
bryant_meng·2023-02-02 11:50

Pedestrian Detection: The Elephant In The Room论文阅读笔记

这篇论文，记录了作者做的各种实验，不是通过各种技巧策略来提高性能，而是通过各种数据集的交叉试验验证对比来发现较好的试验结果，通过试验发现总结真理。对行人检测最近的方法做了介绍：首先介绍传统的行人检测方法。然后介绍深度学习的方法：基于R-CNN的行人检测，基于RPN+PB的。然后介绍这两年的方法，ALF,CSP,MGAN，其中ALF是基于SSD的anchor-based，MGAN是基于蒙版的可见区域
元水1314·2023-01-28 13:51

kitti数据集label解析和可视化教程

kitti数据集label解析_hhhhhhzb的博客-CSDN博客_kitti数据集label其中第1列truck表示图中出现了卡车（一共有’Car’,‘Van’,‘Truck’,‘Pedestrian
weixin_44767160·2023-01-27 11:01

Rope3D数据集

类别classes=["car","van","truck","bus","pedestrian","cyclist","motorcyclist","barrow","tricyclist"]cls_mean_size
AICVer·2023-01-22 11:14

行人属性识别-第一篇综述学习-《Pedestrian Attribute Recognition: A Survey》

目录行人重识别行人属性识别行人重识别参考链接：行人重识别基本介绍行人重识别简介+数据集+核心论文点行人重识别(ReID)概述‍几个不错深度学习github源码（人体姿态、物体姿态、人脸相关、行人重识别、行人属性、风格迁移、目标检测、OCR）行人重识别(Personre-identification)也称行人再识别,被广泛认为是一个图像检索的子问题,是利用计算机视觉技术判断图像或者视频中是否存在特定
孟孟单单·2023-01-20 07:37

Openpcdet yaml 配置文件解读

Openpcdetyaml配置文件解读CLASS_NAMES:['Car','Pedestrian','Cyclist']DATA_CONFIG:_BASE_CONFIG_:cfgs/dataset_configs
深度学习渣·2023-01-13 21:47

行人属性识别(Pedestrian Attribute Recognition)学习笔记

PedestrianAttributeRecognitionPedestrianattributionrecognitionisthetaskofrecognisingpedestrianfeatures-suchaswhethertheyaretalkingonaphone,whethertheyhaveabackpack,andsoon.行人属性识别是一个多标签图像分类问题https://pa
努力学习DePeng·2023-01-13 08:04

visdrone2019/2020数据集txt标签文件转xml

bbox_left，bbox_top，bbox_width，bbox_height，score,object_category，truncation，occlusion类别：ignoredregions(0),pedestrian
豆包包包er·2023-01-11 14:01

【论文阅读5】BoT-SORT：Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

【论文阅读5】BoT-SORT：RobustAssociationsMulti-PedestrianTracking和OC-SORT类似，BoT-SORT也是对Kalman滤波进行改进。OCSORT是针对：对于未匹配的轨迹（由于遮挡等原因），Kalman滤波的状态估计方差会变大，进而导致误差累积的问题，对轨迹做了平滑。而BoT-SORT针对Kalman滤波有两点改进：改进Kalman滤波中的状态变
Mersikito·2023-01-08 21:30

[论文阅读] BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

这篇文章是今年6月底发布的一篇多目标跟踪(MOT)的屠榜方法，命名为BoT-SORT。作者来自以色列的特拉维夫大学（Tel-AvivUniversity）。本文简单谈谈我对这个算法的理解，因为也是MOT领域的初学者，如有错误希望各位读者修正，也欢迎大家一起探讨。PS：文章内部分图片是原创，如需转载请注明出处。paper:https://arxiv.org/abs/2206.14651code:ht
LekaD·2023-01-07 08:48

【文献阅读笔记】BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking

BoT-SORT论文阅读摘要这篇文章提出一种新的鲁棒性前端跟踪器，结合了运动motion和外观appearance信息的优势，加入了相机运动补偿，以及更准确的卡尔曼滤波状态向量。1.introduction近年来对于多目标跟踪任务，tracking-by-detection正逐渐成为最有效的算法。基于检测的多目标跟踪算法包括目标检测和跟踪。跟踪通常由两个主要部分组成：（1）用于预测后续时刻帧的轨迹
Abstract_zhw·2023-01-07 08:18

转载KITTI数据集--参数

一、kitti数据集，label解析16个数代表的含义：第1个字符串：代表物体类别‘Car’,‘Van’,‘Truck’,‘Pedestrian’,‘Person_sitting’,‘Cyclist’,
e之叶枫·2023-01-06 07:56

Pedestrian attribute recognition: A survey

Pedestrianattributerecognition:AsurveyPedestrianattributerecognition:Asurvey1引言2问题表述和挑战因素3PAR算法回顾3.1基于全局特征的模型3.2基于局部特征的模型3.3基于注意力机制的模型3.4基于序列化预测的模型3.5基于新设计的损失函数的模型3.6基于课程学习的算法3.7基于图模型的算法3.8其他算法4讨论4.1特
阿拉小伟子·2022-12-27 09:00

简单的hog+svm行人检测

ml.svmimportcv2importnumpyasnpimportosdefload_train():#首先提取每个样本的hog特征，和标签train_data=[]label=[]test_data=[]file_positive='E:\\pedestrian_detect
majinbuu鲸落·2022-12-26 09:35

论文翻译 SGCN:Sparse Graph Convolution Network for Pedestrian Trajectory Prediction 用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络

SGCN:SparseGraphConvolutionNetworkforPedestrianTrajectoryPrediction用于行人轨迹预测的稀疏图卷积网络行人轨迹预测是自动驾驶中的一项关键技术，但由于行人之间复杂的相互作用，该技术仍具有很大的挑战性。然而，以往基于密集无向交互的研究存在建模冗余交互和忽略轨迹运动趋势等问题，不可避免地与实际存在较大偏差。针对这些问题，我们提出了一种用于行
Sun_ZD·2022-12-24 08:39

【ReID】【Skimming】An Implicit Attention Mechanism for Deep Learning Pedestrian Re-identification Frame

【ReID】【Skimming】AnImplicitAttentionMechanismforDeepLearningPedestrianRe-identificationFrame模型实验略读了2020-ICIP上的文章AnImplicitAttentionMechanismforDeepLearningPedestrianRe-identificationFrameworks。文章提出了一种基
锥栗·2022-12-20 10:36

【行人轨迹预测经典论文】Social force model for pedestrian dynamics

关键词：行人轨迹预测阅读总结：摘要SocialForce认为行人行为不是由社会环境外力直接作用的，而是行人内在属性驱动的。模型是衡量这种动机的一种度量。模型中有三个核心“力”项：（1）一个描述朝向所需运动速度的加速度的力项；（2）反映行人与其他行人及边界保持一定距离的力项；（3）一个模拟吸引力效果的力项。由此产生的运动方程是非线性耦合的Langevin方程。1.简介（略）2.模型内容复杂环境下的人
光光同学·2022-12-15 01:17
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