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  1. 基于像素分类的运动目标检测算法

  2. 摘 要：针对复杂环境下运动目标检测提出一种基于像素分类的运动目标检测算法。该算法通过亮度归一化对图像序列进行预处理，用以降低光照变化造成的误检，根据场景中不同像素点的特点，对图像进行分类处理，单模态类的像素用中值法进行背景建模，多模态类的像素用混合高斯模型建模。实验结果表明，该算法与传统的高斯建模法相比，减少了运算量，更易于应用在实时系统中。 关键词：背景差分；高斯混合模型；中值法；运动目标检测；像素分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-20
    • 文件大小：156kb
    • 提供者：keykeycai

  1. 人脸人眼目标检测

  2. 基于opencv2.3.1实现的人脸目标检测，利用了基于Haar特征级联分类器，效果很好

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2011-11-16
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：yang_xian521

  1. MATLAB调用OpenCV中的AdaBoost实现目标检测

  2. 程序是在MATLAB中调用OpenCV的AdaBoost实现目标检测，附带win32 dll项目源代码，调用dll的参数可以自己修改,还有人脸分类器haarcascade_frontalface_alt2.xml和指骨分类器bone.xml，可以运行测试。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-04-13
    • 文件大小：4mb
    • 提供者：a201c501ys

  1. 多目标检测程序----基于霍夫变换的多行人检测程序

  2. 基于霍夫变换的多目标检测，主要是行人检测，霍夫变换，随机森林分类。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2015-01-16
    • 文件大小：8mb
    • 提供者：yutuotuo

  1. 一种融合HOG人体目标检测和SVM分类器的安全帽识别方法

  2. 一种融合HOG人体目标检测和SVM分类器的安全帽识别方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2016-07-11
    • 文件大小：682kb
    • 提供者：f270163818

  1. 目标检测论文整理归纳相当重要.zip

  2. 目标检测比较重要的30篇论文。已整理分类，最好按时间排序。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2020-05-20
    • 文件大小：97mb
    • 提供者：weixin_43569294

  1. 基于两阶段的目标检测综述.pptx

  2. object detection(目标检测)就是在给定的图片中，找出图片所在的区域，然后判断这个区域是什么类别。目标检测技术在这几年已经发展得相当的成熟，识别精度还有训练速度在一定程度上已经到达了一个瓶颈期。使用深度学习的目标检测主要常用的方法是使用卷积神经网络提取特征，然后再使用分类器进行分类，还有使用回归方法将检测的目标进行定位。本文主要是介绍目标检测中两阶段目标检测经典的检测算法，以及对比他们的差异性优缺点。本文主要介绍的目标检测方法有，R-CNN、SPP-NET、Fast R-CNN还有

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-07-21
    • 文件大小：2mb
    • 提供者：qq_28503457

  1. 视频分析与目标检测和跟踪研究重点研读文献.rar

  2. 通过大量阅读文献，视频监控中运动目标检测与跟踪关键技术研究根据阅读国内外文献综合起来可以将其分为如下几类： （1）基于特征点的目标检测算法 点检测的方法是一中直观的检测方法，其思路是通过检测图像中目标的特征点，通过与已知目标特征点的匹配建立对应关系，从而实现目标的检测。 （2）基于背景建模的目标检测算法 背景建模算法，也称背景减。算法成立的假设前提是图像由背景和前景（即需要检测的运动目标）两类，对于图像上的每一个像素采样值来说不属于背景则属于前景。算法的基本思路是对通过对图像序列的帧的分析对摄像

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-08-04
    • 文件大小：42mb
    • 提供者：aiku969

  1. 目标检测中评估指标mAP详解和计算方式

  2. 相信大家在看一些目标检测论文中经常会看到作者将自己的模型和其他的模型做了mAP比较，mAP作为目标检测中一个非常重要的评估指标，是对模型好坏的评价标准，当时在看YOLOv3、SSD、Faster R-CNN等这些论文的时候，对mAP还不是很熟悉，看了很多的博文，写得都很零碎，很难理解，虽然大概能明白其原理，但是可能对于很多刚进入这个领域的同学来说，难度还是很大的，刚好这几天被困在家没事做，在复习之前的东西，也重新整理一下本人对mAP的理解，用这篇博客记录下来。 YOLOv3论文中的各个模型的mA

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：772kb
    • 提供者：weixin_38738511

  1. 尖峰神经网络的运动目标检测与分类

  2. 尖峰神经网络的运动目标检测与分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-24
    • 文件大小：719kb
    • 提供者：weixin_38615397

  1. 置信驱动的红外目标检测

  2. 目标检测的置信度可以用来评估检测到的目标的可靠性和风险水平，并且可以有效地帮助排除错误警报，但是过去很少进行调查。在这封信中，提出了一种置信度驱动的红外目标检测方法。我们开发了三种置信度评估方法：（1）级联分类器的中值分类置信度； （2）基于被检测目标周围的合并检测矩形的数量和置信度的上下文置信度； （3）基于检测到的目标分布与周围背景分布之间的差异的对比度置信度。将三个置信度合并以形成检测到的目标的最终置信度。然后，我们使用置信度来优化目标的本地化。使用真实的红外图像进行的评估证明了所提出的置

  3. 所属分类：其它

  1. Smart_Construction:施工现场的头部头盔检测，基于目标检测工地安全帽和禁入危险区域识别系统，:rocket::grinning_squinting_face:附YOLOv5训练自己的数据集超详细教程:rocket::grin

  2. 智能建筑 如果帮到您请给个星星 :glowing_star: :glowing_star: :glowing_star: ，您的星级 :glowing_star:是我最大的鼓励！ 该项目是使用YOLOv5 v2.x的程序来训练在智能工地安全领域中头盔目标检测的应用 可视化界面演示（2021.3上新！）： :collision: :collision: :collision:新增可视化界面上线啦！！！！来一波演示！！！ :collision: :collision: :colli

  3. 所属分类：其它

  1. 多传感器目标检测跟踪与分类算法

  2. 多传感器目标检测跟踪与分类算法

  3. 所属分类：其它

  1. LDA-CRF:一种基于概率图模型的目标检测方法

  2. 目标检测和识别是计算机视觉和机器学习的研究热点.近年来,主题模型(如LDA等)在无监督的图像识别和定位等应用中获得了巨大的成功.然而,LDA忽略了图像区域之间的空间关系,并且不能处理连续值的视觉特征或特征向量.而条件随机场(CRF)能够利用图像区域之间的局部相关性来提高分类准确性.基于LDA和CRF提出了一种LDA-CRF模型.通过利用LDA生成的主题信息来辅助CRF的分类,同时结合图像区域之间结构化的类别信息来改进LDA的主题生成机制.实验结果表明,LDA-CRF模型的检测效果要优于CRF.

  3. 所属分类：其它

  1. 目标检测-从RCNN到MaskRCNN两步检测算法总结

  2. 本文来自于arleyzhang博客，本文主要介绍目标检测中两步检测算法的总结对比，提出了一种新的两步检测模型，Light-HeadRCNN，希望会对您的学习有所帮助。Rbg提出的R-CNN的方法1.一张图像先通过selectivesearch的方法，生成1K~2K个候选区域，这个步骤生成的候选区域大小是不一样的，因此需要warpedregion，也就是将不同大小的region缩放到同样的尺寸，因为CNN后面的全连接层要求输入尺寸固定。2.对每个warped后的候选区域，使用CNN提取特征，提取的

  3. 所属分类：其它

  1. [目标检测]YOLO原理

  2. 本文来自于简书，本文主要介绍了对YOLO原理进行目标检测，以及yolov2网络结构为全卷积网络FCN，希望对您的学习有所帮助。创新点：端到端训练及推断+改革区域建议框式目标检测框架+实时目标检测1.1创新点(1)改革了区域建议框式检测框架:RCNN系列均需要生成建议框，在建议框上进行分类与回归，但建议框之间有重叠，这会带来很多重复工作。YOLO将全图划分为SXS的格子，每个格子负责中心在该格子的目标检测，采用一次性预测所有格子所含目标的bbox、定位置信度以及所有类别概率向量来将问题一次性解决(

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：777kb
    • 提供者：weixin_38662367

  1. 快速理解YOLO目标检测

  2. 本文来自于简书，本文主要对YOLO做简单介绍，经过图像分类训练的前20层网络加上后面的网络层进行检测任务的训练，希望对您的学习有所帮助。YOLO（YouOnlyLookOnce）论文近些年，R-CNN等基于深度学习目标检测方法，大大提高了检测精度和检测速度。例如在PascalVOC数据集上FasterR-CNN的mAP达到了73.2。而YOLO和SSD在达到较高的检测精度的同时，检测速度都在40FPS以上。整个YOLO的网络结构如图，前面20层使用了改进的GoogleNet，得到14×14×10

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：853kb
    • 提供者：weixin_38638647

  1. 目标检测算法之Yolo系列

  2. 本文来自weixin，本文介绍了R-CNN基本结构和原理，YOLO的基本原理，推理过程，计算loss以及具体实用过程等。目标检测算法是计算机视觉三大基础任务之一，其包括目标定位和目标分类两部分。在yolo系列出来之前，主流的做法是分段式的R-CNN系列，主要包括R-CNN、FastR-CNN、FasterR-CNN、MaskR-CNN等。R-CNN的基本结构如下图所示：R-CNN主要分为候选区提取和候选区分类两个阶段，并且两阶段分开训练。其主要思想如下。首先通过选择性搜索（SelectiveSe

  3. 所属分类：其它

  1. 目标检测算法汇集介绍

  2. 本文来自csdn，本文主要介绍了目标检测算法和物体关键点检测的应用场景以及位置检测的算法特点。目标检测概念目标检测这里阐述两个应用场景，1为物体位置检测，2为物体关键点检测。1物体位置检测相比与图片分类，目标检测算法结果要求不仅识别出图片中的物理类别并且输出物体的位置参数。物体的位置通过boundingbox表示。boundingbox指的是能够框出物体的矩形框在图片中的对应参数，如下图所示。图中红色框，就称为一个boundingbox，boundingbox由个参数来描述[bx,by,bh,b

  3. 所属分类：其它

  1. 基于深度学习的目标检测

  2. 本文来自cnblogs，本文介绍基于区域提名的方法，包括R-CNN、SPP-net、FastR-CNN、FasterR-CNN、R-FCN和端到端（End-to-End）的目标检测方法，包括YOLO和SSD。普通的深度学习监督算法主要是用来做分类，如图1(1)所示，分类的目标是要识别出图中所示是一只猫。而在ILSVRC（ImageNetLargeScaleVisualRecognitionChallenge)竞赛以及实际的应用中，还包括目标定位和目标检测等任务。其中目标定位是不仅仅要识别出来是什

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：605kb
    • 提供者：weixin_38610682
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