鹅要长大

摘要： 前言 注意所配置网卡的名称，通过命令得到的不行，通过网络设置部分查看的名称可以； 参考 1. 【Linux】Ubuntu20.04配置静态固定IP地址 2. ubuntu 20.04 设置静态ip 完 阅读全文

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摘要： 1. potplay：默认快捷键，播放中按键盘上的F和D分别是进退一帧； 2. 阅读全文

摘要： 前言 论文：Simple Online and Realtime Tracking with a Deep Association Metric 参考 1. deepsort_github； 2. deepsort_paper； 3. Computer Vision for tracking； 完 阅读全文

摘要： 直观解释( x − μ ) (\bold{x}-\bold{\mu})(x−μ)本质上是向量与平均值的距离。然后，将其除以协方差矩阵（或乘以协方差矩阵的逆数）。 这实际上是多元变量的常规标准化（z =（x – mu）/ sigma）。也就是说，z =（x向量）–（平均向量）/（协方差矩阵）。 如果数 阅读全文

摘要： 前言 直方图、直方图归一化、直方图均衡化，使用情况，优缺点；图像增强；全局、局部增强； 直方图 离散函数，图像中每个灰度级的像素个数； 归一化直方图 图像中每个灰度级发生的概率估计值； 基本灰度级特征：暗、亮、低对比度、高对比度； 直方图均衡化(线性化) 概率密度函数PDF；累积分布函数CDF；均匀 阅读全文

摘要： 前言 code #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define Size 5 typedef struct Table{ char length; char size; char ss; int len; }table; table *t1=(table 阅读全文

摘要： 前言 示例 >> a=[0.1 0.6; 0.3 0.2; 0.1 0.5]; >> [rowsol,cost,v,u,costMat] = lapjv(a); >> rowsol rowsol = 3 2 rowsol表示行分配索引，具体地讲， a表示输入的代价矩阵，如果行数小于列数，则rowso 阅读全文

摘要： SORT 是一种简单的在线实时多目标跟踪算法。文章要点为： 以 IoU 作为前后帧间目标关系度量指标； 利用卡尔曼滤波器预测当前位置； 通过匈牙利算法关联检测框到目标； 应用试探期甄别虚检； 使用 Faster R-CNN，证明检测好跟踪可以很简单。 运动估计模型(卡尔曼滤波) FilterPy 是 阅读全文

摘要： 前言 关注点 code #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> // strcat #define Size 4 typedef struct Table{ int len; int size; int aa; }Tabl 阅读全文

摘要： 概率密度函数f(x,y)，分布函数F(x,y);联合概率密度函数； 边缘分布；边缘密度函数；条件密度函数； 两个阶段三个数值： 预测值 >>>>> 测量值 >>>>> 最优估计值；循环； 运动模型； 随机高斯分布； 协方差矩阵；对称； 预测矩阵； cov(AX,BY)=Acov(X,Y)B' 预测值 阅读全文

摘要： 前言 算法流程 对于首次检测结果，创建跟踪轨迹； 对于之后的每次检测结果， $D_f$：置信度大于$\sigma_l$的检测结果； 对于每一个激活轨迹， $d_{best} = d_j$where $max(IOU(d_j, t_i)), d_j \in D_f$ 如果$IOU(d_{best}, 阅读全文

摘要： error Failed to clone '3rdparty/cutlass'. Retry scheduled Cloning into '/home/worker/shared_data/3rdparty/tvm/3rdparty/dlpack'... 8ui90';/otyytuifatal 阅读全文

摘要： 前言 MeanShift(均值漂移)是基于密度的非参数聚类算法，其算法思想是假设不同簇类的数据集符合不同的概率密度分布，找到任一样本点密度增大的最快方向（最快方向的含义就是Mean Shift），样本密度高的区域对应于该分布的最大值，这些样本点最终会在局部密度最大值收敛，且收敛到相同局部最大值的点被 阅读全文

摘要： 参考 1. 机器学习中的数学——距离定义（二十二）：海林格距离（Hellinger Distance）； 完 阅读全文

摘要： 参考 1. ASMS算法(adaptive scale meanshift)； 2. 基于 YOLOv3 和 ASMS 的 目标跟踪算法； 3. github_asms； 完 阅读全文

摘要： 参考 1. 巴氏距离； 完 阅读全文

摘要： 参考 1. 次梯度下降法； 完 阅读全文

摘要： 参考 1. 梯度下降法； 完 阅读全文

摘要： Paper: http://arxiv.org/abs/2110.06864 Code: https://github.com/ifzhang/ByteTrack Leaderboard: ​https://motchallenge.net/result 参考 1. ECCV2022 ByteTra 阅读全文