”鲁棒视觉目标跟踪 组特征选择 判别滤波器学习 性能提升“ 的搜索结果

     视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展,使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法,更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习(神经网络)和相关滤波器等方法,并取得了鲁棒(robust)、精确、稳定的结果...

     前言: 目标跟踪是计算机视觉领域研究的一个热点问题,其利用视频或图像序列的上下文信息,对目标的外观和运动信息进行建模,从而对目标运动状态进行预测并标定目标的位置。目标跟踪算法从构建模型的角度可以分为生成...

     【摘要】目标跟踪技术被广泛应用于安全监控、城市交通、军工领域等重要应用领域中,并促进了计算机视觉相关技术的进步。近年来,由于计算机技术和人工智能技术的迅速发展,目标追踪技术也得到了很大的提高。本章将着重...

     深度学习的发展和计算机算力的增强带来了视觉算法性能的突飞猛进,而目标跟踪领域中基于深度神经网络的方法只在近几年才初见端倪,可谓大有可为。 如果你对视觉目标追踪有所兴趣或者是这一领域的入门新手,本文将...

     随着研究人员不断地深入研究,视觉目标跟踪在近十几年里有了突破性的进展,使得视觉跟踪算法不仅仅局限于传统的机器学习方法,更是结合了近些年人工智能热潮—深度学习(神经网络)和相关滤波器等方法,并取...

     图灵研究所摘要视频中的在线多目标跟踪(MOT)是一个具有挑战性的计算机视觉任务,几十年来一直被大多数现有的MOT算法都是基于检测跟踪(TBD)范式,结合流行的机器学习方法,这在很大程度上减少了调整算法参数的...

     运动目标跟踪综述 运动目标跟踪技术是近几年来新兴的一个研究方向,它通过分析...过去几十年,目标跟踪方法经历了从卡尔曼滤波等经典跟踪方法,到基于相关滤波方法,再到深度学习相关方法的演变历程。根据建模方式的不

     8242用于细粒度视觉分类的罗伟1,2 杨锡彤2莫先杰1卢玉衡2,5拉里S。Davis2 Jun Li3Jian Yang4Ser-Nam Lim51华南农业大学2马里兰大学帕克学院3麻省理工学院4南京理工大学5Facebook AI{cswluo,yangxitongbob,...

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