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2022年11月29日

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
posted @ 2022-11-29 18:19 鹅要长大 阅读(147) 评论(0) 推荐(0)
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posted @ 2022-11-29 18:19 鹅要长大 阅读(0) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-11-29 18:18 鹅要长大 阅读(41) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-11-29 18:18 鹅要长大 阅读(53) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月30日

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
posted @ 2022-09-30 14:49 鹅要长大 阅读(183) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-09-30 14:49 鹅要长大 阅读(66) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-09-30 14:47 鹅要长大 阅读(48) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-09-30 14:47 鹅要长大 阅读(1040) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-09-30 14:47 鹅要长大 阅读(394) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-09-30 14:46 鹅要长大 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月16日

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
posted @ 2022-09-16 16:04 鹅要长大 阅读(401) 评论(0) 推荐(0)

2022年9月15日

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
posted @ 2022-09-15 19:56 鹅要长大 阅读(259) 评论(0) 推荐(0)

2022年8月31日

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
posted @ 2022-08-31 19:24 鹅要长大 阅读(5059) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-08-31 19:23 鹅要长大 阅读(402) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-08-31 19:23 鹅要长大 阅读(373) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-08-31 19:21 鹅要长大 阅读(192) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考 1. 巴氏距离; 完 阅读全文
posted @ 2022-08-31 19:21 鹅要长大 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考 1. 次梯度下降法; 完 阅读全文
posted @ 2022-08-31 19:18 鹅要长大 阅读(33) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 参考 1. 梯度下降法; 完 阅读全文
posted @ 2022-08-31 19:18 鹅要长大 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)
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
posted @ 2022-08-31 19:17 鹅要长大 阅读(473) 评论(0) 推荐(0)
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