阅读本篇文章前建议先参考前期文章： 树莓派基础实验34：L298N模块驱动直流电机实验，学习了单个电机的简单驱动。 树莓派综合项目2：智能小车（一）四轮驱动，实现了代码输入对四个电机的简单控制。 树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（三）无线电遥控，实现了无线电遥控设备控制小车的前进后退、转向和原地转圈。 树莓派综合项目2：智能小车（四）超声波避障，实现了超声波传感器实时感知小车前方障碍物的距离。 树莓派综合项目2：智能小车（五）红外避障，实现了红外光电传感器探测前方是否存在障碍物。 本实验中将使用HJ-IR1红外循迹模块。循迹模块的红外发射二极管不断发射红外线，放射出的红外线被物体反射后，被红外接收器接收，并输出信号给树莓派处理，再对电机驱动模块进行控制，实现通过对黑线和小车位置的判断，控制小车沿黑线行进。 这样的循迹小车又称为简单的循迹机器人，比如餐厅的机器人服务员、农场的投食机器人、瓜果采摘机器人等等。
树莓派综合项目2：智能小车（二）tkinter图形界面控制，实现了本地图形界面控制小车的前进后退、转向和原地转圈。
@antirez 提到只是Redis历史上最大的一次版本更新，所以谨慎建议在应用的产品中还是多多测试评估，并且承诺一旦遇到大的bug就会紧急发布6.0.1版。果不其然，一天后就发布了 6.0.1版，修复了一个allocator的bug，这个bug是为了优化而引入的，现在暂时去掉了。
目标跟踪 (Object Tracking/Visual Tracking) 专知荟萃 入门学习 进阶文章 Benchmark 综述 Tutorial 代码 领域专家 datasets 入门学习 运动目标跟踪系列（1-17） [http://blog.csdn.net/App_12062011/article/category/6269524/1\] 目标跟踪学习笔记（2-4） [http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/18/2404817.h
Oracle备份还原（Backup & Recovery）是作为数据库管理DBA最重要的工作之一，也是基本功之一。Oracle作为一款目前最成功的商用数据库软件系统，为使用者提供了多种类型的数据备份还原解决方案，以适应不同的场景需求。
【导读】专知内容组整理了最近五篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Parallel Tracking and Verifying（并行跟踪和验证） ---- ---- 作者：Heng Fan,Haibin Ling 摘要：Being intensively studied, visual object tracking has witnessed great advances in either speed (e.g., with correlation
目标检测和深度学习 Object Tracking NIPS2013 DLT: Naiyan Wang and Dit-Yan Yeung. "Learning A Deep Compact Image Representation for Visual Tracking." NIPS (2013). paper [http://winsty.net/papers/dlt.pdf)] project [http://winsty.net/dlt.html)] code [http://winsty.net/
what？你没有看错，强大的JavaScript也可以实现人脸识别功能。小编精心整理了一个人脸识别的JavaScript库（tracking.js），通过这篇文章，你可以了解到如何在网页中实现一个人脸识别功能。 tracking.js
【导读】专知内容组整理了最近六篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1.Learning Dynamic Memory Networks for Object Tracking（学习动态记忆网络的目标跟踪） 作者：Tianyu Yang,Antoni B. Chan 机构：City University of Hong Kong 摘要：Template-matching methods for visual tracking have gained popular
【导读】专知内容组整理了最近五篇视觉目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Learning Hierarchical Features for Visual Object Tracking with Recursive Neural Networks（使用递归神经网络学习视觉目标跟踪的层次特征） ---- ---- 作者：Li Wang,Ting Liu,Bing Wang,Xulei Yang,Gang Wang 摘要：Recently, deep lear
【导读】专知内容组整理了最近六篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. A Twofold Siamese Network for Real-Time Object Tracking（基于双重暹罗网络的实时物体跟踪） ---- ---- 作者：Anfeng He,Chong Luo,Xinmei Tian,Wenjun Zeng 摘要：Observing that Semantic features learned in an image classificat
最大的特点是目标跟踪技术正在向目标的像素级跟踪（video object Segmentation 视频目标分割）发展，有7篇相关文献；另外更加实用的多目标跟踪（Multi-Object Tracking）也很受关注，有7篇文章；大家常见的单目标跟踪有10篇，自动驾驶中3D目标跟踪有3篇，其他细分的跟踪详见下文。
在琳琅满目的视觉应用中，对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析，可以说是突破安防、自动驾驶、智慧城市等炙手可热行业的利器。
Object tracking is one of the most important components in numerous applications of computer vision.
多目标跟踪（MOT）是一种常见的计算机视觉任务，任务要求检测到连续视频帧中的目标，并为每一个目标分配一个track id，这个id在视频序列中具有唯一性。 多目标跟踪任务在带有时序性质的任务中扮演着重要的角色，因为它为检测的结果建立了时序上的关联，比如动作识别任务，比如车辆的movement判断等等，都需要以多目标跟踪为基础。
执行增量备份是为了只备份自上一次备份以来更改过的数据块。使用RMAN可创建数据文件、表空间或整体数据库的增量备份。在执行增量备份时，RMAN将扫描数据文件的每个块以确定自上次备份以来哪些块发生过更改。这会减小备份大小，因为只备份更改过的块。此外，由于减少了需要还原的块数，因此还会加快恢复速度。
近日 Redis 6.0.0 GA 版本发布，这是 Redis 历史上最大的一次版本更新，包括了客户端缓存 (Client side caching)、ACL、Threaded I/O 和 Redis Cluster Proxy 等诸多更新。
在使用之前，您需要先去trackmore官方网站申请API_KEY，传送门：TrackMore
在当下自动驾驶、智慧城市、安防等领域对车辆、行人、飞行器等快速移动的物体进行实时跟踪及分析的需求可谓比比皆是， 但单纯的目标检测算法只能输出目标的定位+分类，无法对移动的目标具体的运动行为及特征进行分析，因此在具体的车辆行为分析、交通违章判别、嫌疑犯追踪、飞行器监管等场景，目标追踪发挥着不可替代的作用。
是不是觉得不可思议，js已经强大到这个地步？ 是的，js日新月异，它在不断的进步。只要稍不留神，那我们都只能望尘莫及了。
这是一篇京东数字科技与匹兹堡大学5月7日公布的论文，现于PoseTrack的Multi Person Pose Tracking排行榜名列第一，在总体MOTA上以微弱优势击败微软的HRNet（尽管在总体AP上仍比HRNet低不少）。
我们这个工作主要是给 tracking 和 optical flow 提供一种新的思路。我们把两者联系并且统一起来称为 correspondence in time。而这个工作的目标就是训练一个神经网络，使得它能帮助我们获得在 video 中帧与帧之间的 semi-dense correspondence。
Robust Object Tracking via Sparsity-based Collaborative Model
Jsessionid只是tomcat的对sessionid的叫法，其实就是sessionid；在其它的容器也许就不叫jsessionid了。
最近在写yolo_kcf，前面的测试其实还算比较顺利，关于状态切换，今天遇到了一个坑，现在还没有解决，写出来记录一下，看是不是自己知识有盲区啊。
【导读】专知内容组整理了最近八篇目标跟踪（Object Tracking）相关文章，为大家进行介绍，欢迎查看! 1. Adaptive Correlation Filters with Long-Term and Short-Term Memory for Object Tracking（基于具有长期和短期自适应记忆相关滤波的目标跟踪） 作者：Chao Ma,Jia-Bin Huang,Xiaokang Yang,Ming-Hsuan Yang 机构：National Tsing Hua Universit
CVPR 2022 论文尚没有完全公布，今日推荐10篇已出目标跟踪方向的论文，既有单目标跟踪也有多目标跟踪，还有无人机视觉中的跟踪问题，基于Transformer 的跟踪，点云目标跟踪，还有多目标跟踪的新范式：具有记忆的模型，和新的可见光-热成像基准数据集等。
本文主要研究一下HotSpot VM的Native Memory Tracking
Visual Tracking via Adaptive Structural Local Sparse Appearance Model
主要通过python 的fastapi方式，进行文生图、文生视频异步服务封装，详细代码见：
本文对多目标检测跟踪进行了研究，介绍了一种基于深度学习的多目标检测跟踪方法，该方法可以同时检测多个目标并跟踪它们的运动轨迹。文章还介绍了一些基准测试数据库，用于评估跟踪算法的性能，并提供了50个跟踪算法在这两个数据集上的跟踪效果的评估结果。
《中国图象图形学报》2019年第12期封面故事聚焦目标跟踪，对基于深度学习的目标跟踪算法进行系统的梳理。该成果是中国图象图形学学会机器视觉专委会牵头组织，浙江大学李玺教授、厦门大学王菡子教授等八位老师联名撰写的图像图形学科年度发展报告。
https://www.elastic.co/guide/en/logstash/7.17/plugins-inputs-jdbc.html#plugins-inputs-jdbc
研究任务型对话系统，首先得从数据集采集说起，关于数据之前文章介绍过了，这里就不详细介绍了，参考：任务型多轮对话数据集和采集方法
Carl Vondrick , Abhinav Shrivastava , Alireza Fathi , Sergio Guadarrama ,Kevin Murphy
高速跟踪: 当检测精度较高，视频帧率较高时，跟踪问题就会变得很简单，主要是多阈值目标检测和 判断前后帧的重合率 High-Speed Tracking-by-Detection Without Using Image Information Advanced Video and Signal Based Surveillance (AVSS), 2017 14th IEEE International Conference on
Today, the utilization of GPS has become a piece of our regular day to day existence. GPS frameworks are remembered for PDAs, car route frameworks, and numerous other customer devices.
本文提出了一种基于人群密度图估计的人群分析技术，并将其应用于人群计数、人群检测和人群跟踪等任务中。实验证明，在多种指标上，CNN-pixel都表现出了较好的效果，优于传统的基于图像处理的方法。然而，密集预测的计算量较大，需要更多的计算资源，因此需要继续研究如何提高其效率和实时性。
墨墨导读：本文来自墨天轮读者投稿，如需投稿可在本篇文章下方留言即可。最近使用 XTTS，里面涉及到增量备份的步骤需要开启BCT，并且RMAN的增量备份也会涉及到BCT，本文列出工作中 BCT 需要知道的相关内容，希望对大家有帮助。
https://blog.csdn.net/u012477435/article/details/104158573
OpenPose 提供了基于Body，Hand，Facial 等关键点估计的模型，及相应的在 Videos，Wecam，Images 等测试数据的 Demos.
《Design, analysis, and experiments of preview path tracking control for autonomous vehicles》是期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》在2020年第21卷第1期上刊载的一篇论文。目前期刊《IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems》的中科院大类分区是2区（工程技术），小类分区是2区（运输科技），2019年影响因子是6.319。
JVM 内存究竟包括哪些，可能网上众说纷纭。我们这里由官方提供的一个查看 JVM 内存占用的工具引入，即 Native Memory Tracking。不过要注意的一点是，这个只能监控 JVM 原生申请的内存大小，如果是通过 JDK 封装的系统 API 申请的内存，是统计不到的，例如 Java JDK 中的 DirectBuffer 以及 MappedByteBuffer 这两个（当然，对于这两个，我们后面也有其他的办法去看到当前使用的大小。当然xigao dog 啥都不会）。以及如果你自己封装 JNI 调用系统调用去申请内存，都是 Native Memory Tracking 无法涵盖的。这点要注意。
恰逢 2020年，本文再次更新近期值得关注的最新目标跟踪论文。这次分享的paper将同步推送到 github上，欢迎大家 star/fork（点击阅读原文，也可直接访问）：
本文主要记录用Anchor Free的思想来解决上述目标跟踪状态估计中存在的问题。目前比较主流的都是基于FCOS和CenterNet两种无锚框方式展开的。
第一部分：目标跟踪速览 先跟几个SOTA的tracker混个脸熟，大概了解一下目标跟踪这个方向都有些什么。一切要从2013年的那个数据库说起。。如果你问别人近几年有什么比较niubility的跟踪算法，大部分人都会扔给你吴毅老师的论文，OTB50和OTB100(OTB50这里指OTB-2013，OTB100这里指OTB-2015，50和100分别代表视频数量，方便记忆)： Wu Y, Lim J, Yang M H. Online object tracking: A benchmark [C]// CVP
判断一个人是否牛逼，不是看网上有多少人赞美他，而是看有多少人愿意跟他发生交易、赞赏、支付、下单。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
