吴建明wujianming

2020年5月20日

摘要：摄像头ISP系统原理（上） ISP(Image Signal Processor)，即图像信号处理器，用于处理图像信号传感器输出的图像信号。它在相机系统中占有核心主导的地位，是构成相机的重要设备。主要内部构成如下图所示，ISP 内部包含 CPU、SUP IP、IF 等设备，事实上，可以认为 IS 阅读全文

posted @ 2020-05-20 17:36 吴建明wujianming 阅读(4126) 评论(0) 推荐(0)

目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下）

摘要：目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（下） ASFF：自适应特征融合方式 ASFF来自论文：《Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection》，也就是著名的yolov3-asff。金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化阅读全文

posted @ 2020-05-20 08:08 吴建明wujianming 阅读(2449) 评论(1) 推荐(0)

目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上）

摘要：目标检测中特征融合技术（YOLO v4）（上）论文链接：https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, 阅读全文

posted @ 2020-05-20 07:53 吴建明wujianming 阅读(2921) 评论(0) 推荐(0)

行人检测与重识别！SOTA算法

摘要：行人检测与重识别！SOTA算法 A Simple Baseline for Multi-Object Tracking, Yifu Zhang, Chunyu Wang, Xinggang Wang, Wenjun Zeng, Wenyu Liu, 论文地址：https://arxiv.org/pd 阅读全文

posted @ 2020-05-20 06:44 吴建明wujianming 阅读(2215) 评论(0) 推荐(0)

2020年5月19日

最佳点云分割分析

摘要：最佳点云分割分析 Learning to Optimally Segment Point Clouds 论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.04976 摘要我们关注LiDAR点云的无类实例分割问题。我们提出了一种将图论搜索与数据驱动的学习相结合的方法：在一组候选分割中搜阅读全文

posted @ 2020-05-19 19:58 吴建明wujianming 阅读(980) 评论(0) 推荐(0)

高动态范围（High-Dynamic Range，简称HDR）

摘要：高动态范围（High-Dynamic Range，简称HDR）一．HDR介绍高动态范围（High-Dynamic Range，简称HDR），又称宽动态范围技术，是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较阅读全文

posted @ 2020-05-19 18:04 吴建明wujianming 阅读(5618) 评论(0) 推荐(1)

3D车道线检测：Gen-LaneNet

摘要： 3D车道线检测：Gen-LaneNet Gen-LaneNet: A Generalized and Scalable Approach for 3D Lane Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2003.10656 摘要提出了一种广义的、可扩展的方法，称为阅读全文

posted @ 2020-05-19 08:28 吴建明wujianming 阅读(1023) 评论(0) 推荐(0)

第四代自动泊车从APA到AVP技术

摘要：第四代自动泊车从APA到AVP技术前言自动泊车是指汽车自动泊车入位不需要人工控制，系统能够自动帮你将车辆停入车位，在倒车入库中可谓是驾驶者的一项利器。当我们找到一个理想的停车地点，只需轻轻启动按钮、坐定、放松，其他一切即可自动完成。自动泊车技术同样适用于主动避撞系统，并最终实现汽车的自动驾驶。阅读全文

posted @ 2020-05-19 06:41 吴建明wujianming 阅读(15294) 评论(0) 推荐(1)

2020年5月18日

YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN检测模型对比

摘要： YOLO、SSD、FPN、Mask-RCNN检测模型对比一．YOLO（you only look once） YOLO 属于回归系列的目标检测方法，与滑窗和后续区域划分的检测方法不同，他把检测任务当做一个regression问题来处理，使用一个神经网络，直接从一整张图像来预测出bounding b 阅读全文

posted @ 2020-05-18 11:04 吴建明wujianming 阅读(6404) 评论(1) 推荐(1)

RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN检测模型对比

摘要： RCNN系列、Fast-RCNN、Faster-RCNN、R-FCN检测模型对比一．RCNN 问题一：速度经典的目标检测算法使用滑动窗法依次判断所有可能的区域。本文则预先提取一系列较可能是物体的候选区域，之后仅在这些候选区域上提取特征，进行判断。问题二：训练集经典的目标检测算法在区域中提取人阅读全文

posted @ 2020-05-18 10:41 吴建明wujianming 阅读(1539) 评论(0) 推荐(0)

吴建明

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