Polyechnique Montréal 论文名称：PolyTrack: Tracking with Bounding Polygons 原文作者：Gaspar Faure 内容提要 在本文中，我们提出了一种新的方法称为...PolyTrack快速多目标跟踪和分割使用边界多边形。...Polytrack通过生成物体中心关键点的热图来检测物体。对于它们中的每一个，通过计算每个实例上的边界多边形而不是传统的边界框来完成粗略的分割。...跟踪是通过取两帧连续的帧作为输入，并为第一帧中检测到的每个目标计算一个中心偏移来预测其在第二帧中的位置。为了减少ID开关的数量，还采用了卡尔曼滤波器。...由于我们的目标应用是自动驾驶系统，我们将我们的方法应用于城市环境视频。我们在MOTS和KITTIMOTS数据集上训练和评估PolyTrack。结果表明，跟踪多边形可以很好地替代包围框和遮罩跟踪。
二、背景 目标检测网络旨在使用紧密匹配的矩形边界框在图像上定位对象并正确标记它。如今，有两种不同的方法可以实现这一目的。...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。
以下是Python的代码实现： def print_diamond(size): if size % 2 == 0: raise ValueError("Size should...print(" "*(size//2-abs(i)) + "*"*(2*abs(i)+1)) # 测试 print_diamond(5) 解释一下代码： 第1~6行定义一个名为print_diamond的函数...，输入参数为菱形的大小。...第3行使用断言判断菱形的大小是一个奇数。因为菱形的中心点只会出现在奇数长度的情况下。 第4~5行循环遍历和输出，在每行前空出足够的“ ”和“*”元素。...以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
1.研究背景 在大规模目标检测数据集中，一些场景下目标框的标注是存在歧义的，这种情况如果直接使用以前目标检测的边界框回归损失，也即是Smooth L1Loss会出现学习很不稳定，学习的损失函数大的问题。...所以，论文在预测边界框位置的基础上又预测了一个位置的分布，这里假设坐标是独立的，为了简单起见，使用了单变量的高斯函数，如公式2所示： 式子中边界框坐标表示为x，因为我们可以独立地优化每个坐标，Θ是一组可以学习的参数...3.2 基于KL损失的边界框回归 论文目标定位的目标是通过在N个样本最小化 和 之间的KL散度来评估 ，如公式(4)所示: 使用KL散度作为边界框回归的损失函数Lreg。分类损失Lcls保持不变。...对于单个样本，有公式5： 公式使用分步积分展开得到。我们来观察一下Figure 4： 图中，蓝色和灰色的高斯分布是我们的估计。橙色中的狄克拉函数是地面真值边界框的分布。...3.3 方差投票 在得到预测位置的方差后，根据已知的相邻边界框的方差对候选边界框位置进行投票。
论文主要是介绍了构建的大规模街拍服装图像数据集. 可用于语义分割，实例分割和目标检测等任务. ModaNet 基于多边形标注的大规模街拍服装数据集 - AIUAI 1....服饰 Groundtruth bbox 生成 在对图像进行了像素级和多边形标注后，可以很方便地推断出训练图片的边界框. 这里，采用从多边形标注数据生成的边界框作为边界信息....服饰语义分割 服饰语义分割，是对图像中服饰的像素级理解. 2.2.1. 服饰 Groundtruth segmentation 基于图片的多边形标注，可以生成图像的像素级标注....DeepLabv3+，基于TensorFlow 框架和 ImageNet 预训练的 Xception-65 模型(https://github.com/tensorflow/models/tree/master...服饰多边形预测及颜色属性预测原型 服饰多边形预测 - PolygonRNN 和 Polygon-RNN++ 方法. 服饰语义分割的一个应用是，预测给定服饰商品的颜色属性名.
边界框使用方便，但它只提供目标的粗略定位，导致对目标特征的提取也相当粗略。...此外，RepPoints 不需要使用 anchor 来对边界框的空间进行采样。...这种自适应、可微的表示可以在现代目标检测器的不同阶段连贯地使用，并且不需要使用 anchors 来对边界框空间进行采样。...RPDet: 无需 Anchor 的目标检测器 我们设计了一种不使用 anchor 的对象检测器，它利用 RepPoints 代替边界框作为基本表示。...从表 1 可以看出，将目标表示从边界框变为 RepPoints，可以带来一定程度的性能提升，如使用 ResNet-50 作为主干网络时提升了 2.1 mAP，使用 ResNet-101 时提升了 2.0
3D对象检测模型，这些模型在经过完全注释（annotated）的真实3D数据集上进行了训练，可以预测对象的3D边界框。...在移动设备上运行的3D对象检测解决方案的示例结果 与以前发布的单阶段Objectron模型相反，这些最新版本使用两级架构。第一阶段采用TensorFlow对象检测模型来查找实体的2D裁剪。...我们提出了一种算法，可为通用三维面向盒计算准确的3D IoU值。首先，我们使用Sutherland-Hodgman多边形裁剪算法计算两个盒子的面之间的交点。这类似于用于计算机图形学的视锥剔除技术。...相交的体积由所有修剪的多边形的凸包计算。最后，根据两个框的交点的体积和并集的体积计算IoU。我们将在发表数据集的同时发布评估指标的源代码。 ?...使用多边形裁剪算法计算并集的三维交点(左):通过对方框裁剪多边形计算每个面的交点。右:通过计算所有交点的凸包计算交点的体积(绿色)。
计算机视觉中标记的基础知识 在计算机视觉中，主要有三种类型的数据用于训练算法： 训练分类器的图片+标记（ResNets） 探测器的边界框+标记（YOLOv3，更快的R-CNN ...）...这里我们说的所谓“高质量数据”的意思是： 每张图片/注释都有一个合适的标记 每个边界框或多边形准确地围绕实体进行训练 适用于标记公司的最佳开源注释工具 计算机视觉注释工具（CVAT） 在推出OpenCV...优势： 易于安装和扩展，因为它是在Docker中运行的Web应用程序 提出了许多自动化仪器（例如使用TensorFlow *对象检测API进行自动注释，视频插值......）...暗黑主题和鼠标后面的虚线网格，所以很容易知道从哪里开始一个边界框 建议使用深度学习算法来自动检测对象（随附在COCO类上训练的SSD） 是一个网络应用程序和电子应用程序。...npm安装它） 没有提供内置的API（调整代码很容易让你的私有API与它进行通信） 无法标记图片：你只能使用关联的标记绘制边界框（或多边形）。
在本文中，我们将根据在项目中使用它们以及我们寻找最适合使用的工具时的个人经验，为你们推荐五个最好的免费图像注释工具。...VoTT还支持多种导出格式，如Azure自定义Vision服务、CSV、CNTK、Pascal VOC、Tensorflow记录和VoTT Json。...为了方便你们注释图像，可以在VoTT中探索许多功能，缺点是VoTT中的注释类型仅限于矩形和多边形。...此工具的缺点是，它只提供一个形状，即边界框或矩形形状。你们可以在GitHub页面上通过编程添加另一个形状，但我不是程序员，所以我不能这么做。...尽管如此，对于初学者来说，它仍然是一个很棒的工具，如果你们的项目仅依赖于边界框，那么这个工具非常适合。 labelme 这是我目前用于图像注释项目的最佳工具。
模型保存： 作用：将训练好的模型保存起来。 7. 模型部署： 作用：将保存的模型部署到服务器或本地以便提供使用。 三、搭建开发环境 目前我学习的是Anaconda+tensorflow。 1....目前下载的Anaconda自带python为3.8，通过conda下载tensorflow2.3.0后可能无法使用gpu训练，除非自己使用pip下载tensorflow与CUDA，建议虚环境使用python3.7...，tensorflow使用tensorflow2.1.0。...(Bypass)设置,既大幅度减少了网络的参数量,又在一定程度上缓解了梯度消失问题的产生 五、学习Tensorflow1.0与tensorflow2.0 1....学习搭建模型 1.模型的层的搭建学习：tensorflow.keras.layers库 2.设置优化器学习：tensorflow.keras.optimizers库 3.构建模型学习：tensorflow.keras.models
TensorFlow 的话就比较好理解：我们是先定义一些计算图，这时候并不真正的传入数据，然后在训练的时候去执行这个计算图，也就是说这时候才开始将真正的数据穿进去。...定义 FeatureColumn TensorFlow 使用 FeatureColumn 来表示数据集中的一个的特征，我们需要根据特征类型（连续或者分类）把原来的特征都转换成 FeatureColumn...，说明你在使用 GPU 计算（默认行为）且你的 GPU 可用显存不足，TensorFlow 总是试图为自己分配全部显存，例如你的显存是 2GB，那么他就会试图为自己分配 2GB，但是一般情况下你的显存不会一点都不被其他程序占用的...，导致 TensorFlow 分配显存失败。...解决办法是在定义 regressor 的时候使用 config 参数中的 gpu_memory_fraction 来指定分配给 TensorFlow 的显存大小（比例）： # log_device_placement
有着以下几种不同类型的标注方式，具体使用那种标注方式还需要根据您的具体任务目标而定。...边界框标注（Bounding Box Annotation） 多边形标注（Polygonal Annotation） landmark或关键点标注（Landmark or Key-point Annotation...） 边界框是最常见的图像标注类型。...可以使用边界框来训练目标检测模型。 ? 多边形标注（Polygonal Annotation） 多边形掩膜（mask）主要用于标注具有不规则形状的目标。...不同于标注框标注方式，可以框选目标周围不必要区域从而有可能在某些任务中影响模型的训练，多边形标注由于有着较高的标注精度其在任务中可以获得更准确的定位结果。 ?
在程序运行时，经常需要提示用户一些信息，比如警告啊，提示啊，建议啊之类的东西。这些东西基本上是通过消息框与用户进行交互的，Qt中主要是用QMessageBox类来加以实现的。...消息框一般分为七种： Question询问消息框：为正常的操作提供一个简单的询问 Information信息消息框：为正常操作提供一个提示 Warning提示消息框：提醒用户发生了一个错误 Critical...警告消息框：警告用户发生了一个严重错误 About关于消息框：自定义的关于信息 AboutQt关于Qt消息框：Qt自身的关于信息 Custom自定义消息框：自己定制消息框 具体用法见源码以及分析： Dialog.pro...AboutBtn,*AboutQtBtn,*CustomBtn; QGridLayout *layout,*layoutLabel,*layoutBtn; protected slots://各种按钮的槽...，最后也可以加默认按键的位置 int msg=QMessageBox::question(this,"Question","This is the label."
这一节只要是理解简单的对话框的编写框架和一些基本的标准对话框的使用方法。一些具体的说明将在源码中分析。...public QDialog { Q_OBJECT public: Dialog(QWidget *parent = 0); ~Dialog(); public://以下是使用到的控件的声明...;//设置对话框标题,这里有个tr()函数，用途好像是为了实现国际化的一个翻译函数。。。不太懂，不过目测问题挺多的，小规模的程序感觉没什么必要用，以后就不用这个了。...addWidget(fontPushButton,2,0); layout->addWidget(fontLineEdit,2,1); layout->setMargin(15);//设置到上下左右边界的距离...} //打开标准颜色选择对话框 void Dialog::slotOpenColorDlg(){ //getColor方法会打开一个颜色选择对话框，传入默认的颜色，返回选择的颜色。
转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接：https://blog.csdn.net/humanking7/article/details/80546728 ---- 概述 效果展示 注意事项 1.文件筛选参数设置...QFileDialog.getOpenFileName()、 QFileDialog.getOpenFileNames()、 QFileDialog.getSaveFileName() 中有一个设置文件扩展名过滤的参数...()、 QFileDialog.getOpenFileNames()、 QFileDialog.getSaveFileName() 有两个返回值，直接查询QT文档，发现QT中只有一个QString类型的返回值...，经过测验，这个返回值是你选择的文件筛选的选项，见下图： ?...if len(files) == 0: print("\n取消选择") return print("\n你选择的文件为
UIBarMetricsDefault]; self.navigationController.navigationBar.shadowImage = [[UIImage alloc] init]; 去掉搜索框的边界黑线...in viewDidload： [self.textSearchBar setBackgroundImage:[[UIImage alloc] init]]; 去掉搜索框的文本输入框的阴影 in...stroryboard： 选中搜索框——右边in attribute inspector——View 在Tint的颜色栏中选择 clear color 參考链接： http://stackoverflow.com
Mutex 是 Mutual Exclusion 的缩写，是互斥锁，用于防止两个线程同时对计算机上的同一个资源进行访问。不过相比于其他互斥的方式，Mutex 能够跨越线程边界。...用更多的系统资源，带来更强大的功能 —— Mutex 能进行跨越应用程序域边界的封送，能进行跨越进程边界的线程同步。...简单的 Mutex（不能跨进程互斥） 最简单的 Mutex 的使用方法就是直接 new 出来，然后使用 Wait 进行等待，使用 ReleaseMutex 进行释放。...使用 new Mutex(false, "Walterlv.Mutex") 创建一个命名的互斥锁，以便进行跨进程的资源互斥访问。...在使用这个构造函数重载的时候，第一个参数 initiallyOwned 建议的取值为 false。
elementui的确认框使用十分方便，下面是使用方式 this.$confirm('请求与您通话?'
1、在新版的tensorflow2.x中，keras已经作为模块集成到tensorflow中了 ? 所以在导入包的时候需要按照以上形式导入。...参考：https://blog.csdn.net/weixin_40405758/article/details/88094405 2、tensorflow2.x新加了一些东西，比如：tf.keras.layers.advanced_activations...则可能需要更新tensorflow的版本。...pip install --upgrade tensorflow 同时需要注意的是不能直接导入anvanced_activations，需使用以下方式： from tensorflow.keras.layers...import LeakyReLU from tensorflow.keras.layers import BatchNormalization 3、还要注意版本问题 ?
计算机视觉行业应该继续使用边界框注释吗？ 在这篇文章中，我将分享一些与我在博士研究期间积累的图像注释相关的想法。 具体来说，我将讨论当前最先进的注释方法，它们的趋势和未来方向。...2.主流注释方法：边界框 最常见的注释技术是边界框，它是在目标对象周围拟合紧密矩形的过程。...例如，对于自动驾驶行业，人们通常会收集数百万个汽车，行人，路灯，车道，视锥等的边界框。 2.无论您使用多少数据，跳动框注释通常不会达到超人检测精度。 这主要是因为盒子区域中包含的物体周围的附加噪声。...他们的研究主要集中在从给定的边界框生成像素精确多边形，并包括以下论文 - Polygon RNN，Polygon RNN ++，Curve-GCN - 分别于2017年，2018年，2019年在CVPR...在最好的情况下，使用这些工具生成多边形需要至少两次精确的点击（即生成边界框），并希望它能准确地捕获目标对象。 但是，建议的多边形通常不准确，并且可能比预期花费更多的时间（参见下面的示例）。 ?
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