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计算打包算法结果的维度(边界框)

计算打包算法结果的维度（边界框）是指在计算机视觉领域中，用于描述物体在图像或视频中的位置和大小的矩形框。它由四个值组成，分别是左上角的x坐标、左上角的y坐标、框的宽度和框的高度。

这种维度信息在很多计算机视觉任务中都是非常重要的，例如目标检测、物体跟踪、人脸识别等。通过计算打包算法，可以将多个物体在图像或视频中的位置进行准确的定位和描述，从而实现对物体的识别和分析。

在计算打包算法中，常用的边界框表示方法有两种：绝对坐标和相对坐标。绝对坐标是指框的位置和大小使用图像或视频的实际像素值来表示，而相对坐标则是将框的位置和大小归一化到0到1之间的值来表示，可以更好地适应不同尺寸的图像或视频。

在实际应用中，计算打包算法的维度信息可以用于多个场景，例如：

目标检测：通过计算打包算法的维度信息，可以准确地定位和识别图像或视频中的目标物体，从而实现自动驾驶、智能监控等应用。腾讯云的相关产品是腾讯云图像识别，可以实现图像目标检测和识别的功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai
人脸识别：计算打包算法的维度信息可以用于人脸识别任务中，通过对人脸的位置和大小进行准确的描述，实现人脸的检测和识别。腾讯云的相关产品是腾讯云人脸识别，可以实现人脸检测、人脸比对等功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/face
物体跟踪：通过计算打包算法的维度信息，可以实现对物体在视频中的跟踪，从而实现视频监控、运动分析等应用。腾讯云的相关产品是腾讯云视频智能分析，可以实现视频物体跟踪、行为分析等功能。产品介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/vca

总结：计算打包算法结果的维度（边界框）是用于描述物体在图像或视频中位置和大小的矩形框。它在计算机视觉领域中有广泛的应用，包括目标检测、人脸识别、物体跟踪等任务。腾讯云提供了相关的图像识别、人脸识别和视频智能分析等产品，可以实现这些应用的功能。

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卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法

这样做的好处，即是一次卷积运算，可以得到滑动窗口需要移动若干次才能得到的结果，加快了计算速度。存在的缺点，是无法准确预测边界框。...六、YOLO算法 1、概述 YOLO算法，是比较常用的目标检测算法，包括边界框预测、非极大值抑制、anchor boxes等概念，下面一一介绍。...2、边界框预测边界框预测（bounding box），即一开始就确定好图像的边界框，例如3*3（更常用的是19*19），然后得到结果。...3）再次选出此时最大的pc对应的边界框，与输出的边界框进行IoU的计算，如果IoU的结果≥0.5，则认为这个边界框和已经输出的边界框相似，则不输出边界框；否则输出边界框。处理完毕后，剔除该边界框。...最终输出的y，维度是边界框维度*边界框维度*(5+分类数)*anchor数，这里的5，指的是pc、bx、by、bh、bw。七、R-CNN 除了YOLO，还有一种思想可以解决目标检测。

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yolov1 模型理解

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吴恩达深度学习课程笔记-Classes 4

目标检测在原有的图像分类基础上又增加了几个输出：边界框??,??, ?ℎ和??，这四个数字是被检测对象的边界框的参数化表示。标签： ? 第一个组件??...3.5 bound box预测在滑动窗口法中，你取这些离散的位置集合，然后在它们上运行分类器，在这种情况下，这些边界框没有一个能完美匹配汽车位置。 yolo算法可以获得准确的方格。...优点在于神经网络可以输出精确的边界框，但是每个格子只能有一个对象注意：这和图像分类和定位算法非常像卷积实现，运行速度快，可以达到实时读不懂研究论文的时候，必须去读源代码，或者联系作者之类的才能弄清楚这些算法的细节...先用阈值丢弃一些结果然后去掉所有剩下的边界框，任何没有达到输出标准的边界框，之前没有抛弃的边界框，把这些和输出边界框有高重叠面积和上一步输出边界框有很高交并比的边界框全部抛弃 3.8 anchor boxes...对于每个类别单独运行非极大值抑制，处理预测结果所属类别的边界框，用非极大值抑制来处理行人类别，用非极大值抑制处理车子类别，然后对摩托车类别进行非极大值抑制，运行三次来得到最终的预测结果。

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Light-YOLOv5 | SepViT + BiFPN + SIoU成就更轻更快更优秀的 YOLOv5 改进算法

针对现有目标检测算法应用于复杂火灾场景检测精度差、速度慢、部署困难的问题，本文提出一种轻量级的 Light-YOLOv5 火灾检测算法，实现速度和精度的平衡。...实验结果表明，Light-YOLOv5 与原算法相比 mAP 提升 3.3%，参数数量减少 27.1%，计算量减少 19.1%，FPS 达到 91.1。...它们的定义如下：其中参数和分别表示 ground truth 边界框的面积和预测边界框的面积；表示 ground truth 边界框和预测边界框的最小包围框；，分别表示预测边界框和 ground...truth 边界框的质心，表示两个质心之间的欧几里得距离，是可以同时包含预测边界框和真实边界框的最小封闭区域的对角线距离 ground truth 边界框；是权重函数，用来衡量纵横比的相似度。...YOLOv5 使用的 CIoU 依赖于边界框回归指标的聚合，没有考虑期望的 ground truth 框和预测的“实验”框之间不匹配的方向。这导致在训练速度和预测准确性方面不如 SIoU。

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图像分割概述 & ENet 实例

在图像分割领域中有多种技术：基于区域的分割技术边界检测分割技术基于聚类的分割技术图像分割的经典算法过去，提出了很多不同的算法来进行图像分割，有：阈值技术--该技术的主要目的在于确定图像的最佳阈值...边界检测--包含多种数学方法，其目的在于标出数字图像中处于图像亮度变化剧烈，或者更正式的讲，具有不连贯性的区域中的点。由于区域边界和边具有很高关联性，因此边界检测通常是另一种分割技术的前提步骤。...相似性标准的选择很关键，并且在所有实例中其结果易受到噪声影响。还有很多用于图像分割的方法在上文中未提及，比如双聚类方法、快速匹配法、分水岭变换法等等。...我们应用RoI池化层将它们打包以形成固定维度。然后将其作为全连接层的输入来进行分类和边界框预测。 ?...ENet 模型结果 ? ? ? ? ? 如果你想要训练ENet模型并一次性复现结果，你可以通过阅读原文查看链接打开笔记本并运行它。无需下载既可运行和用。

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多目标跟踪 | FairMOT：统一检测、重识别的多目标跟踪框架，全新Baseline

当前多目标跟踪最优的方法通常分为两大类：两步法MOT——使用两个单独的模型，首先用检测模型定位图像中目标的边界框位置，然后用关联模型对每个边界框提取重识别 (Re-identification, Re-ID...) 特征，并根据这些特征定义的特定度量将边界框与现有的一个跟踪结果联结起来。...首先将输入图像送入编码器-解码器网络，以提取高分辨率特征图（步幅=4）；然后添加两个简单的并行 head，分别预测边界框和 Re-ID 特征；最后提取预测目标中心处的特征进行边界框时序联结。...Box Size Head 该部分负责估计每个锚点位置的目标边界框的高度和宽度，与Re-ID功能没有直接关系，但是定位精度将影响对象检测性能的评估。...3、Re-ID 特征维度 ? 表 4：不同 Re-ID 特征维度在 2DMOT15 数据集上的评估结果 4、与当前最佳模型的比较 ?

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干货 | 图像分割概述 & ENet 实例

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基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)

YOLOv1最初于 2015 年提出，将对象检测视为回归问题，使用边界框计算类概率。此后它经历了很多改进，目前由 Ultralytics 维护，Ultralytics 发布了最新版本Yolov8。...如果答案是肯定的，那么我们继续以 xywh 格式预测边界框的值，其中 x 和 y 是边界框中心的坐标，w 和 h 指边界的宽度和高度盒子。...当我们查看绿色网格单元的输出向量时，我们试图预测蓝色边界框的中心，这是我们的真实标签。...【2】扩大网络维度以获得更好的结果。在训练期间面临的最大挑战是“球”类别的 mAP 分数很差，花了一段时间才意识到出了什么问题。...但这意味着我们应该始终使用最高分辨率的图像进行训练和推理以获得最佳结果，对吧？答案取决于，因为增加模型的网络维度将导致模型使用更多的训练资源并使其变慢。

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论文精读|5th|YOLO v3的新特性|目标检测|附下载

随着技术的进步，其准确率逐渐被RetinaNet和SSD等算法超越，但YOLO v2依然是计算效率最高的算法。在YOLO v3版本中，为了提高准确度，牺牲了一些算法的速度。...用来进行识别的卷积核的尺寸为1 x 1 x ( B x ( 5 +C ) )，其中B代表一个cell中包含的边界框（bounding box）数量，5代表边界框的4个属性和物体置信度，C是物品类别数。...特点6：图像有更多的边界框对于相同的输入图像，YOLO v3比YOLO v2使用了更多的边界框（bounding box）。...同样的416 x 416图像，预测用边界框的数量则达到10647个。也就是说，YOLO v3预测用的边界框数量比YOLO v2多10倍之多，这也是YOLO v3速度慢的原因所在。...特点9：基准测试在COCO mAP 50 benchmark数据库上，将YOLO v3与其他的先进算法（如ResNet）在相同的计算条件下进行了比对，结果发现YOLO v3的计算效率更高。 ?

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RVN 一种新的聚类算法

但是，这些数据点在现实生活中通常具有大小或边界（边界框）。忽略点的边缘可能会导致进一步的偏差。RVN算法是一种考虑点和每个点的边界框的方法。 RVN 的灵感来自一家家具公司的商业案例。...通过这个例子定义每个点的位置对我们的结果有很大的影响。 RVN 算法下面介绍一下RVN算法的基本逻辑。...由于我们使用边界框而不是点，直接应用轮廓系数和平方误差之和会导致偏差。因此在计算轮廓系数和平方误差和时，我们可以为每个点（母点）创建四个额外的点（子点），并将它们分配到与母点相同的组中。...，因为需要收集一个点的位置和边界框。...有一种可能的解决方案是标准化 x 范围或 y 范围。这个动作可以保证一个维度比另一个维度扩展得更快。速度表现：不同的分组合并方式会导致算法的速度不同。目前没有最佳方法。

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ECCV 2020 oral | CondInst：沈春华团队新作，将条件卷积引入实例分割

这很显然预测的框少，召回率自然也就低了。基于此，FCOS算法为了提升召回率，则对目标物体框中的所有点都进行边界框预测。...当然这种逐像素的边界框预测肯定会导致最终预测得到的边界框质量不高，因此作者在后续还会提出弥补策略。FCOS目标检测算法在边界框预测中使用的策略和YOLOv1有所不同，F提出的预测策略如下： ? ?...如上两张图所示，FCOS算法在对目标物体框中所有的点进行目标框回归时，用到各个边的距离长度来计算损失。...3. center-ness 由于FCOS算法使用了逐像素回归策略，在提升召回率的同时，会产生许多低质量的中心点偏移较多的预测边界框。...测试时，将预测的中心度与相应的分类分数相乘，计算最终得分(用于对检测到的边界框进行排序)。因此，中心度可以降低远离对象中心的边界框的权重。

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目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

边界框的实际中心位置需要利用预测的坐标偏移值，先验框的尺度以及中心坐标来计算，这里的和也即是特征图每个位置的中心点： ? 上面的公式也是Faster-RCNN中预测边界框的方式。...但上面的预测方式是没有约束的，预测的边界框容易向任何方向偏移，例如当时边界框将向右偏移Anchor的一个宽度大小，导致每个位置预测的边界框可以落在图片的任意位置，这就导致模型训练的不稳定性，在训练的时候要花很长时间才可以得到正确的...综上，根据边界框预测的4个偏移值，可以使用如下公式来计算边界框实际中心位置和长宽，公式在图中： ? 其中，为cell的左上角坐标。在Fig3中，当前的cell的左上角坐标为。...这也是建立在每个Cell至多含有一个目标的情下，实际上也基本不会出现多余1个的情况。和ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差，置信度误差以及分类误差，而其它4个边界框只计算置信度误差。...第一项需要好好解释一下，这个loss是计算background的置信度误差，这也是YOLO系列算法的特色，但是用哪些预测框来预测背景呢？

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【目标检测系列】个人整理目标检测框架yolo v1深入剖析

那么在训练时，如果该单元格内确实存在目标，那么只选择与ground truth的IOU最大的那个边界框来负责预测该目标，而其它边界框认为不存在目标。...这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。 3.1.2 什么是物体的概率probability？...这样设置的一个结果将会使一个单元格对应的边界框更加专业化，其可以分别适用不同大小，不同高宽比的目标，从而提升模型性能。...更重要的是，对于一个grid而言，若有物体落入边界框中，则计算预测边界框含有物体的置信度Ci真实物体与边界框IoUCi的损失，我们希望两差值越小损失越低。...要注意的一点时，对于不存在对应目标的边界框，其误差项就是只有置信度，左标项误差是没法计算的。而只有当一个单元格内确实存在目标时，才计算分类误差项，否则该项也是无法计算的。

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专栏 | 目标检测算法之YOLOv2损失函数详解

边界框的实际中心位置需要利用预测的坐标偏移值，先验框的尺度以及中心坐标来计算，这里的和也即是特征图每个位置的中心点：上面的公式也是Faster-RCNN中预测边界框的方式。...综上，根据边界框预测的4个偏移值，可以使用如下公式来计算边界框实际中心位置和长宽，公式在图中：其中，为cell的左上角坐标。在Fig3中，当前的cell的左上角坐标为。...这里主要重新关注一下训练后的维度变化，我们从上一小节可以看到最后YOLOv2的输出维度是。这个125使用下面的公式来计算的：和训练采用的数据集有关系。...这也是建立在每个Cell至多含有一个目标的情下，实际上也基本不会出现多余1个的情况。和ground truth匹配上的先验框负责计算坐标误差，置信度误差以及分类误差，而其它4个边界框只计算置信度误差。...我们将损失函数分成3大部分来解释：第一部分：第一项需要好好解释一下，这个loss是计算background的置信度误差，这也是YOLO系列算法的特色，但是用哪些预测框来预测背景呢？

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一文看尽目标检测：从 YOLO v1 到 v3 的进化之路

这个置信度并不只是该边界框是待检测目标的概率，而是该边界框是待检测目标的概率乘上该边界框和真实位置的 IoU（框之间的交集除以并集）的积。通过乘上这个交并比，反映出该边界框预测位置的精度。...虽然在训练过程中网络也会学习调整框的宽高维度，最终得到准确的 bounding boxes。但是，如果一开始就选择了更好的、更有代表性的先验框维度，那么网络就更容易学到准确的预测位置。...传统的 K-means 聚类方法使用的是欧氏距离函数，也就意味着较大的框会比较小的框产生更多的误差，聚类结果可能会偏离。...在训练时，如果是检测样本，按照 YOLO v2 的 loss 计算误差，而对于分类样本，只计算分类误差。在预测时，YOLO v2 给出的置信度就是，同时会给出边界框位置以及一个树状概率图。...在 YOLO v3 中，每个框使用多标签分类来预测边界框可能包含的类。该算法不使用 softmax，因为它对于高性能没有必要，因此 YOLO v3 使用独立的逻辑分类器。

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