LyleChen

摘要： 1. 背景 需求：针对视频形式的数据输入，对每一帧图像，有多个神经网络模型需要进行推理并获得预测结果。如何让整个推理过程更加高效，尝试了几种不同的方案。 硬件：单显卡主机。 2. 方案 由于存在多个模型需要推理，但模型之间没有相互依赖关系，因此很容易想到通过并行的方式来提高运行效率。 对比了如下几种 阅读全文

摘要： 1. 方法论 研发是一个标准的知识密集型工作。知识的积累对于工作的高效完成和个人的持续提升都有重要的作用。 1.1 为什么 人脑在认知上的两个特点： 人脑更适合思考，而不适合记忆； 有逻辑关系、成体系、有结构的知识，能够更高效地被调用。 对应的优化办法就是建立外脑（Second Brain）： 承担 阅读全文

摘要： 0. 参考文档 本文中绝大部分内容来自以下两个文档，想要深入了解某一个主题的，建议仔细查看原文档。 （详细）：ProGit（中文版） （入门）：Git-Recipes 1. 基本概念 1.1 文件状态 已修改（modified）：对应工作区（Working directory），包括新增和修改的文件 阅读全文

摘要： 1. 基本要求 从直观理解，一个目标检测网络性能好，主要有以下表现： 把画面中的目标都检测到——漏检少 背景不被检测为目标——误检少 目标类别符合实际——分类准 目标框与物体的边缘贴合度高—— 定位准 满足运行效率的要求——算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection A 阅读全文

摘要： 论文题目：Robust Lane Detection via Expanded Self Attention 链接地址：https://arxiv.org/abs/2102.07037 文章核心想要解决的是车道线遮挡、缺失、模糊等情况下的识别精度问题。主要通过一个自注意力模块，增强网络对于这部分车道 阅读全文

摘要： OpenCV从3.3版本就开始引入DNN模块，现在已经是4.5版本了，DNN模块的支持度也更好了。目前OpenCV已经支持ONNX格式的模型加载和推理，后端的推理引擎也有了多种选择。 而Pytorch作为目前易用性相对最好的深度学习训练框架，使用非常广泛。Pytorch的pth格式模型没法直接用Op 阅读全文

摘要： 在目标跟踪领域，Kalman滤波器是一个很常用的方法。 以在二维平面中跟踪一个物体的位置和速度为例，说明如果实现一个简单的Kalman跟踪器。 具体使用OpenCV中的KalmanFilter类来实现。 1. 参数初始化 kalman = cv2.KalmanFilter(4,2) 表示Kalman 阅读全文

摘要： 1. 成像曝光模型 曝光量 = 光线强度×通光孔径×曝光时间×感光强度 成像曝光的天平模型： 光线强度：相当于雨的大小，单位时间内的降雨量； 通光孔径：镜头的光圈大小，相当于盛水的杯子的口径，能够同时接雨水的截面积； 曝光时间：也称快门速度，相当于用杯子接雨水的持续时间； 感光强度：感光元件的信号增 阅读全文

摘要： 最近在项目中，涉及到对行为和状态进行建模的需求，尝试用有限状态机（Finite-state machine, FSM）来实现。 1. 概念介绍 1.1 运行机制 基于对有限状态机的粗浅理解，大体的运行机制为： 系统所处的状态是明确并且有限的，必定属于状态全集中的某一种； 系统接受输入，根据判定条件， 阅读全文

摘要： 近期阅读的几篇关于车道线检测的论文总结。 1. 任务需求分析 1.1 问题分析 针对车道线检测任务，需要明确的问题包括： （1）如何对车道线建模，即用什么方式来表示车道线。 从应用的角度来说，最终需要的是车道线在世界坐标系下的方程。而神经网络更适合提取图像层面的特征，直接回归方程参数不是不可能，但限 阅读全文