在深度學習中,解決訓練數(shù)據(jù)不足常用的一個技巧是“預訓練-微調”(Pretraining-finetune),即大數(shù)據(jù)集上面預訓練模型,然后在小數(shù)據(jù)集上去微調權重。但是,在訓練數(shù)據(jù)極其稀少的時候(只有個位數(shù)的訓練圖片),這個技巧是無法奏效的。圖2展示了一個檢測模型預訓練過后,在單張訓練圖片上微調的過程:盡管訓練集上逐漸收斂,但是檢測器仍無法檢測出測試圖片中的物體。這反映出了“預訓練-微調”框架的泛化能力不足。利用SpeedDP經過大量的數(shù)據(jù)訓練后,機器就能夠精確檢測跟蹤圖像中的物體。慧視光電對RK3588跟蹤板進行二次開發(fā),實現(xiàn)AI智能應用。無線目標跟蹤互惠互利
安全生產一直是發(fā)展過程中不變的話題。當前,我國建筑行業(yè)正處于高速發(fā)展階段,不少建筑工地陸續(xù)開工,建筑行業(yè)安全也越發(fā)受到社會各界的關注。該行業(yè)以事故高發(fā)、危險系數(shù)高而聞名,建筑工人常常暴露于高處墜落、電氣和化學危險以及涉及重型機械和車輛的環(huán)境中。一般情況下,工地開工都會對工人進行安全教育培訓,并且設有安全監(jiān)管人員,但純人力監(jiān)管,常常因為疏忽大意釀成悲劇。加入科技的力量如監(jiān)控等設備來輔助人力監(jiān)管是一個很好的補充,但是傳統(tǒng)監(jiān)控也需要人守在屏幕前,也具有不小的弊端。于是,慧視光電基于AI圖像處理的監(jiān)控監(jiān)管方案就應運而生。光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤型號圖像識別跟蹤在邊海防領域應用前景廣闊!
用檢測器模型去解決跟蹤問題,遇到的比較大問題是訓練數(shù)據(jù)不足。普通的檢測任務中,因為檢測物體的類別是已知的,可以收集大量數(shù)據(jù)來訓練。例如 VOC、COCO 等檢測數(shù)據(jù)集,都有著上萬張圖片用于訓練。而如果我們將跟蹤視為一個特殊的檢測任務,檢測物體的類別是由用戶在首先幀的時候所指定的。這意味著能夠用來訓練的數(shù)據(jù)只是只是只有少數(shù)幾張圖片。這給檢測器帶來了很大的障礙。而慧視光電定制的目標跟蹤算法可以有效的解決這個問題,通過AI自動圖像標注平臺SpeedDP的大量模型部署訓練,能夠有效解決數(shù)據(jù)訓練不足的問題。
視覺目標跟蹤是指對圖像序列中的運動目標進行檢測、提取、識別和跟蹤,獲得運動目標的運動參數(shù),如位置、速度、加速度和運動軌跡等,從而進行下一步的處理與分析,實現(xiàn)對運動目標的行為理解,以完成更高一級的檢測任務。根據(jù)跟蹤目標的數(shù)量可以將跟蹤算法分為單目標跟蹤與多目標跟蹤。相比單目標跟蹤而言,多目標跟蹤問題更加復雜和困難。多目標跟蹤問題需要考慮視頻序列中多個單獨目標的位置、大小等數(shù)據(jù),多個目標各自外觀的變化、不同的運動方式、動態(tài)光照的影響以及多個目標之間相互遮擋、合并與分離等情況均是多目標跟蹤問題中的難點。RV1126處理板,智慧視覺應用開發(fā)板。
目標運動估計是根據(jù)目標在過去的位置對目標的運動規(guī)律加以總結,并以此對目標將來的運動狀態(tài)進行預測。正確的預測,可以縮小匹配的計算區(qū)域,大幅的降低匹配計算量。在視頻跟蹤系統(tǒng)中由于被跟蹤的目標處于運動狀態(tài),為了把目標始終保持在攝像機視野之內,必須對攝像機加以控制。在實際應用中,攝像機被固定在云臺上,云臺本身不做平移運動,但可以控制云臺進行水平擺動和上下俯仰,從而帶動攝像機做相應運動。所以,對攝像機的控制就是對云臺的控制。智能圖像處理板在邊海防中的應用。光纖數(shù)據(jù)目標跟蹤型號
慧視光電的RK3588跟蹤板怎么樣?無線目標跟蹤互惠互利
相關濾波的跟蹤算法始于2012年P.Martins提出的CSK方法,作者提出了一種基于循環(huán)矩陣的核跟蹤方法,并且從數(shù)學上完美解決了密集采樣(Dense Sampling)的問題,利用傅立葉變換快速實現(xiàn)了檢測的過程。在訓練分類器時,一般認為離目標位置較近的是正樣本,而離目標較遠的認為是負樣本。回顧前面提到的TLD或Struck,他們都會在每一幀中隨機地挑選一些塊進行訓練,學習到的特征是這些隨機子窗口的特征,而CSK作者設計了一個密集采樣的框架,能夠學習到一個區(qū)域內所有圖像塊的特征。無線目標跟蹤互惠互利