AI浩

框架通过融合运动预测与Transformer外观建模，在SportsMOT与MOT17均达SOTA。该数据集有望推动体育分析与多目标跟踪算法的协同发展。在SportsMOT上提升显著：ByteTrack + MixSort使HOTA↑1.6，IDF1↑2.7（表3）。在MOT17上刷新SOTA：HOTA达64.0（表5），证明泛化能力。填补了体育场景MOT数据集的空白，其。特性挑战现有跟踪范式。

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基于YOLO检测算法实现“异常聚集”检测是一个很实用的应用场景，比如人群过度聚集、车辆拥堵、特定物品（如垃圾、危险物）堆积等。。bboxclass_idconfidence这是判断“异常聚集”的核心。利用上一步得到的目标位置信息，分析它们的空间分布。

V3Det：一个庞大的词汇视觉检测数据集，在大量真实世界图像上具有精确注释的边界框，其包含13029个类别中的245k个图像（比LVIS大10倍），数据集已经开源！图片的数量比COCO多一些，类别种类比较多！数据集大小由33G，数据集标注格式和COCO一致！论文链接：https://arxiv.org/abs/2304.03752这个数据集最大的特点就是类别多，还有些千奇百怪不可描述的图片！这个数据集比COCO数据集大一些，种类更加丰富，可以使用这个数据集训练，做预训练权重！

边界盒回归(BBR)的损失函数是目标检测的关键。它的良好定义将为模型带来显著的性能改进。现有的大部分工作都假设训练数据中的样例质量较高，侧重于加强BBR损失的拟合能力。如果盲目地在低质量的实例上加强BBR，将会危及本地化性能。为了解决这一问题，提出了Focal-EIoU v1，但由于其静态聚焦机制(FM)，非单调FM的潜力没有得到充分发挥。在此基础上，我们提出了一种基于动态非单调调频的Wise-IoU (WIoU)欠条损失算法。

YOLOv8 是 ultralytics 公司在 2023 年 1月 10 号开源的 YOLOv5 的下一个重大更新版本，目前支持图像分类、物体检测和实例分割任务，鉴于Yolov5的良好表现，Yolov8在还没有开源时就收到了用户的广泛关注。yolov8的整体架构如下：Yolov8的改进之处有以下几个地方：yolov8是个模型簇，从小到大包括：yolov8n、yolov8s、yolov8m、yolov8l、yolov8x等。模型参数、运行速度、参数量等详见下表：对比yolov5，如下表：mAP和参

与近年来大规模视觉变压器(ViTs)的长足发展相比，基于卷积神经网络(cnn)的大规模模型仍处于早期状态。本文提出了一种新的大规模基于cnn的基础模型InternImage，该模型可以通过增加参数和ViTs等训练数据来获得增益。与目前关注大密度核的cnn不同，InternImage采用可变形卷积作为核心算子，使我们的模型不仅具有检测、分割等下游任务所需的大有效接受场，而且具有以输入和任务信息为条件的自适应空间聚集。

DanceTrack 是一个大规模的多对象跟踪数据集。用于在遮挡、频繁交叉、同样服装和多样化身体姿态条件下对人进行跟踪。强调运动分析在多对象跟踪中的重要性。GitHub地址：https://github.com/DanceTrack/DanceTrack数据集下载地址：https://pan.baidu.com/s/19O3IvYNzzrcLqlODHKYUwA提取码：awew。

CenterNet++ 用于对象检测论文：https://arxiv.org/abs/2204.08394摘要目标检测有两种主流：自顶向下和自底向上。最先进的方法大多属于 第一类。在本文中，我们证明了自下而上的方法与自上而下的方法一样具有竞争力，并且具有更高的召回率。我们的方法名为 CenterNet，将每个对象检测为三个关键点（左上角和右下角以及中心关键点）。我们首先通过一些设计的线索对角进行分组，并通过中心关键点进一步确认对象。角关键点使该方法能够检测各种尺度和形状的对象，中心关键点避免了大量假阳

分析原因这是由于YoloV5不同版本的问题，所以有部分的方法也不相同。在 common.py 中找到 Conv 类，将 foward_fuse 方法改成 fuseforward。即可解决问题。

近两年目标检测算法发展非常的快，恍惚一看，单阶段算法几乎统一了目标检测，各种高性能的目标检测算法层出不穷，印象中是在YOLOv4出来后，基于YOLO的改进变得一发不可收拾，各种改进版本精度越来越高、速度越来越快，同时模型体积也越来越小，越来越多的轻量型模型涌现，更适合移动端部署。

在制作做遥感图像物体检测数据集的时候，遥感图像的物体都是平面的，有角度的问题，可以对被检测物体实现不同角度的旋转，丰富数据集同时减少标注的工作量。比如上图中的飞机，机头的朝向是斜向下的，现实中的飞机可能有各种的朝向，如果不做旋转，就会降低模型的检测能力。下图是旋转90度的效果。需要安装的包：labelmescipy1.0.0版本pyqt5...

最近，在做行人检测的项目，想找一些行人的检测数据，来增强模型的效果，发现行人跟踪数据集可用，只需要把跟踪数据转为yolov5格式即可。

这篇文章主要讲如何从VOC和COCO数据集中提取特定的类，比如人。我们想做个行人检测的项目，需要从一些公开的数据集中提取一些行人的数据做补充。

【代码】MOT17数据集转Yolov5格式的数据集，并可视化。

新建代码rename_mot.py插入代码：路径按需修改。

【代码】Labelme转Yolov5 全新整理。

在我们IDEA研究院CVR团队分别开源了DAB-DETR, DN-DETR, DINO后，CVR团队一直计划做一个统一的DETR系列代码框架，支持DETR系列的算法工作，并且希望这套codebase可以拓展到更多相关的任务上，终于在9.21号，CVR团队正式开源detrex，整合重构复现了之前的开源工作并且吸纳了一系列DETR系列算法。https://github.com/IDEA-Research/detrexdetrex项目的主要特点包括:目前已经支持的算法:并且会不断更新新的算法detrex在代码

综上所述，本文基于 YOLOv6 V1.0 版本，以 YOLOv6s 为例探讨了基于重参数化结构设计的 2D 检测模型的量化难点和具体方案，在模型精度基本保持的前提下，通过量化加速，提升了约 40% 的 QPS。部署时的预处理优化则额外提升了 214%，极大地提升了工业部署吞吐能力。下表列出了本文尝试的方法及叠加效果。表10 本文使用的量化方案及效果对比本文使用的速度测试环境见表 11, 测试输入 batch size 为 1，尺寸为 640x640。表11 速度测试环境。

RTTS 数据集源自 RESIDE-β 数据集，包含 4322 张真实雾天图片，作为项目训练集。另外有 100 张真实场景图片作为验证集。图像数量分布如下表所示：其中文件名带有后缀 xxx_dehaze.png 的文件加入了 SOTA 去雾方法，如 MSBDN、Trident-Dehazing network、FFA-net 等模型，对有雾数据进行去雾，扩充数据集。方法可以参考 https://github.com/BookerDeWitt/MSBDN-DFF.git。

YoloV6出来没有多久，YoloV7就开始流行了。如今的Yolo系列的模型都是沿用了YoloV3的架构，大家都是在卷积上做了一些更改。Yolov6和Yolov7都加入了Rep的结构。如图：图片来自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/543743278YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内的速度和准确度都超过了所有已知的物体检测器，并且在 GPU V100 上 30 FPS 或更高的所有已知实时物体检测器中具有最高的准确度 56.8% AP。......

实时对象检测是计算机视觉中非常重要的主题，因为它通常是计算机视觉系统中的必要组件。例如，多目标跟踪[94, 93]，自动驾驶[40, 18]，机器人[35, 58]，医学图像分析[34, 46]等。执行实时目标检测的计算设备是通常是一些移动CPU或GPU，以及各大厂商开发的各种神经处理单元（NPU）。...

来自https//blog.csdn.net/qq_51882416/article/details/124247280。

代码】LabelImg标注的xml格式转yolov5。

YOLOv6 主要在 BackBone、Neck、Head 以及训练策略等方面进行了诸多的改进：在 COCO 数据集上，YOLOv6 在精度和速度方面均超越YOLOv5、YOLOX和 PP-YOLOE等这样比较有代表性的算法，相关结果如下图 所示：这篇文章没有论文，只有美团的一篇论文介绍和github的代码，链接如下：github地址：https://github.com/meituan/YOLOv6详见：https://tech.meituan.com/2022/06/23/yolov6-a-

摘要MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源项目，它基于Pytorch实现了大量的目标检测算法，把数据集构建、模型搭建、训练策略等过程都封装成了一个个模块，通过模块调用的方式，我们能够以很少的代码量实现一个新算法，大大提高了代码复用率。GitHub链接：https://github.com/open-mmlab/mmdetection。Gitee链接：https://gitee.com/open-mmlab/mmdetection。主分支代码目前支持 PyTorch 1

Labelme标注的数据链接：https://download.csdn.net/download/hhhhhhhhhhwwwwwwwwww/63242994?spm=1001.2014.3001.5503总共32种飞机：[‘c17’, ‘c5’, ‘helicopter’, ‘c130’, ‘f16’, ‘b2’, ‘other’, ‘b52’, ‘kc10’, ‘command’, ‘f15’, ‘kc135’, ‘a10’, ‘b1’, ‘aew’, ‘f22’, ‘p3’, ‘p8’, ‘f3

Day0第一步：创建Notebook模型任务**step1:**进入BML主页，点击立即使用🔗：https://ai.baidu.com/bml/**step2:**点击Notebook，创建“通用任务”**step3:**填写任务信息。注意这里的信息要填写您所在的企业信息，即归属要选择公司，并输入您自身所在的公司全称。如果您还在上学，请输入学校全称。既不是企业员工也不是学生，归属才能选择个人。第二步：下载数据集并解压操作模板下载链接：https://aistudio.baidu.co

使用 OpenCV 进行 YOLO 对象检测本文将教你如何使用YOLOV3对象检测器、OpenCV和Python实现对图像和视频流的检测。用到的文件有yolov3.weights、yolov3.cfg、coco.names，这三个文件的github链接如下：GitHub - pjreddie/darknet: Convolutional Neural Networkswget https://pjreddie.com/media/files/yolov3.weightswget https://gi

使用深度学习和 OpenCV 进行目标检测基于深度学习的对象检测时，您可能会遇到三种主要的对象检测方法：Faster R-CNNs (Ren et al., 2015)You Only Look Once (YOLO) (Redmon et al., 2015)Single Shot Detectors (SSD)（Liu 等人，2015 年）Faster R-CNNs 可能是使用深度学习进行对象检测最“听说”的方法；然而，该技术可能难以理解（特别是对于深度学习的初学者）、难以实施且难以训练。

Day 0第一步：创建Notebook模型任务**step1:**进入BML主页，点击立即使用????：https://ai.baidu.com/bml/**step2:**点击Notebook，创建“通用任务”**step3:**填写任务信息第二步：下载任务操作模板下载链接：https://aistudio.baidu.com/aistudio/datasetdetail/121560Day 1第一步：配置Notebook1.找到昨天创建的Notebook任务，点击配置开

您是否知道 OpenCV 具有执行行人检测的内置方法？OpenCV 附带一个预训练的 HOG + 线性 SVM 模型，可用于在图像和视频流中执行行人检测。今天我们使用Opencv自带的模型实现对视频流中的行人检测，只需打开一个新文件，将其命名为 detect.py ，然后加入代码：# import the necessary packagesfrom __future__ import print_functionimport numpy as npimport argparseimport

本文实现对特定颜色的物体追踪，我实验用的是绿萝的树叶。新建脚本ball_tracking.py，加入代码：import argparsefrom collections import dequeimport cv2import numpy as np导入必要的包,然后定义一些函数def grab_contours(cnts): # 如果 cv2.findContours 返回的轮廓元组的长度为“2”，那么我们使用的是 OpenCV v2.4、v4-beta 或 v4-official

文章来源于3D视觉开发者社区 ，作者王浩1、简介目前，目标检测领域中主流的两大类方法。第一大类是 从非Deep时代就被广泛应用的dense detector ，例如DPM，YOLO，RetinaNet，FCOS。在dense detector中，大量的object candidates例如sliding-windows，anchor-boxes， reference-points等被提前预设在图像网格或者特征图网格上，然后直接预测这些candidates到gt的scaling/offest和物体类别

手把手教物体检测——YOLOX摘要YOLOX: Exceeding YOLO Series in 2021作者单位：旷视科技代码：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOX论文：https://arxiv.org/abs/2107.08430YOLOX 是旷视开源的高性能检测器。旷视的研究者将解耦头、数据增强、无锚点以及标签分类等目标检测领域的优秀进展与 YOLO 进行了巧妙的集成组合，提出了 YOLOX，不仅实现了超越 YOLOv3、YOLO

本次采用的数据集是Labelme标注的数据集，地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1nxo9-NpNWKK4PwDZqwKxGQ 提取码：kp4e，需要将其转为COCO格式的数据集。转换代码如下：新建labelme2coco.pyimport argparseimport jsonimport matplotlib.pyplot as pltimport skimage.io as ioimport cv2from labelme import utilsimport

1、CenterNet2 介绍论文地址：https://arxiv.org/abs/2103.07461 GitHub地址：https://github.com/xingyizhou/CenterNet2CenterNet的原作者提出了一个概率性的两阶段检测器， 这种解释激发了强大的第一阶段的使用，该阶段学习估计对象可能性而不是最大化召回。 然后将这些可能性与来自第二阶段的分类分数相结合，以产生最终检测的原则概率分数。 概率两级检测器比一级或两级检测器更快、更准确，作者将其命名为CenterNet2。

导出onnx文件第一步先确认类别，在yolox/exp/yolox_base.py下面，导出模型的类别数和这里的num_classes保持一致。本例使用yolo_s模型，yolox自带导出onnx的文件，直接执行命令： python tools/export_onnx.py --output-name yolox_s.onnx -f exps/default/yolox_s.py -c YOLOX_outputs/yolox_voc_s/best_ckpt.pthexport_onnx.py

对一些现有的数据集进行反推，生成labelme标注的格式。生成的效果如下图：使用了 RSOD部分数据，将VOC数据集反推为labelme的标注数据。代码如下：import sysimport os.path as ospimport iofrom labelme.logger import loggerfrom labelme import PY2from labelm...

物体检测模型M2Det，是北京大学&阿里达摩院提出的Single-shot目标检测新模型，使用multi-level特征。在MS-COCO benchmark上，M2Det的单尺度版本和多尺度版本AP分别达到41.0和44.2。该模型的特点：提出多级特征金字塔网络MLFPN。MLFPN的结构如下：基于提出的MLFPN，结合SSD，提出一种新的Single-shot目标检测模型M2Det