fisheye bev图像上的目标检测01:地面箭头方向检测

1、箭头标注

可以采用labelme标注工具标注,我在windows下使用如下链接

Windows环境使用Lableme - LiWeixiao - 博客园 (cnblogs.com)

  • 标注格式:3点折线
  • 类型:arrowPoint
  • 标注细则
  1. )箭头的三个点全部可见且清晰
  2. )Labelme打开后,鼠标右键选中Create LineStrip先标箭头的顶点,然后逆时针标另外两个点(三个点不用闭合),存储类别为arrowPoint。
  3. )有一个及以上点被遮挡或看不见,其余点按单点标注,Labelme打开后,鼠标右键选中Create Point ,标注单点类别为singleArrowPoint。

 2、labelme格式的json文件转voc格式的xml文件

把labeme标注的json格式的文件写个脚本,分别生成:

1、箭头的最小外接矩形框(箭头的三个顶点),下图arrowRect类别矩形框

2、箭头三个顶点的外接矩形框(以箭头顶点为中心),下图arrowPointRect类别矩形框

下图为labeme标注的箭头

下图为上图json文件生成的 矩形框,箭头外接矩形框(arrowRect),三个箭头顶点矩形框(以箭头顶点为中心生成固定长度的正方形框arrowPointRect)

为了优化 YOLOv5s 模型以支持鱼眼相机的 BEV(鸟瞰图)图像检测,可以从以下几个方面进行改进: ### 数据预处理与增强 鱼眼相机的图像通常具有较大的畸变,因此需要对输入图像进行去畸变处理,以便更准确地进行目标检测。可以使用 OpenCV 等工具对图像进行校正,使其更接近标准视角。此外,为了增强模型对鱼眼图像的适应能力,可以在训练数据中加入经过模拟鱼眼畸变处理的图像,从而提高模型的泛化能力。 ### 模型结构调整 YOLOv5s 是一种轻量级模型,针对标准视角图像进行了优化。为了适应 BEV 图像,可以考虑对模型的结构进行调整。例如,可以增加卷积层的感受野,以更好地捕捉 BEV 图像中的大范围场景信息。此外,可以在模型中引入注意力机制,如 SE(Squeeze-and-Excitation)模块,以增强模型对关键区域的关注。 ### 自定义损失函数 在训练过程中,可以设计自定义的损失函数,以更好地适应 BEV 图像的特点。例如,可以引入几何约束项,以确保检测框在 BEV 图像中的位置更加准确。此外,可以调整分类和回归损失的权重,以平衡不同类别和位置的检测效果。 ### 多尺度特征融合 YOLOv5s 本身支持多尺度特征融合,但在 BEV 图像中,这种融合可能需要进一步优化。可以尝试引入更复杂的特征金字塔结构(如 BiFPN),以增强模型对不同尺度目标的检测能力。 ### 后处理优化 在 BEV 图像中,目标的分布可能更加稀疏,因此可以优化非极大值抑制(NMS)算法,使其更适用于稀疏目标场景。例如,可以使用 Soft-NMS 或 DIoU-NMS 等改进算法,以提高检测结果的准确性。 ### 部署优化 在部署阶段,可以利用 TensorRT 等工具对优化后的模型进行加速。通过量化、剪枝等技术,可以进一步提高模型的推理速度,使其更适合在资源受限的设备上运行[^4]。 ```python import cv2 import numpy as np def undistort_fisheye(image, K, D): # 使用OpenCV进行鱼眼图像去畸变 DIM = image.shape[:2][::-1] map1, map2 = cv2.fisheye::initUndistortRectifyMap(K, D, np.eye(3), K, DIM, cv2.CV_32FC1) undistorted_image = cv2.remap(image, map1, map2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR, borderMode=cv2.BORDER_CONSTANT) return undistorted_image ```
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