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RSS订阅原创 footandball小目标检测
网络结构非常简单，使用了FPN的结构融合了低层和高层的信息，低层信息是非常有必要的对于感兴趣的目标的空间定位，高层的卷积层在特征图上虽然具有低的空间分辨率，但是它们有更大的感受野，提供上下文信息提升分类的准确性。FPN对球的检测任务十分关键，使用大的感受野和高分辨率的特征能提升球检测的难区分度。Loss的设计本文主要计算三种损失：球的分类损失，球员的分类损失以及球员的回归框损失。球的分类损失是一个2分类交叉熵损失,loss计算为：...
2020-12-26 22:31:29
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原创 已知物距、镜头参数，物体大小之间的粗略估计
上图是相机成像原理f：表示镜头的焦距：单位mmZ：镜头与物体直接的距离，单位：mw，h镜头靶面宽，和高，比如1/3`` CCD，单位：mmW，H成像的分辨率，比如1080P假设计算一个目标，比如篮球。设篮球的实际尺寸为250250mm，相机在距离篮球10m处拍摄，图像分辨率为1080P（19201080），相机焦距：靶面宽w=4.8mm，高h=3.6mm，焦距假设为6mm，则我们可以根据三角形相似原理大概估算一下在1080P上该距离处的大概目标像素值，以宽度为例子。记篮球尺寸wr=250mm，.
2020-11-25 13:53:28
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原创 图像对齐与拼接之运动模型
为了能处理不同分辨率的图像，我们采用了计算机图形学的规范化设备中坐标，图像像素坐标的长轴范围为[-1,1],短轴范围：[-a,a],其中a是长宽比的倒数，对于宽度为W，高度为H的图像，将像素（X_,Y_）映射到归一化坐标（x，y），则映射方程为：x=(2X−−W)/Sx=(2X_--W)/Sx=(2X−−W)/S,y=(2Y−−H)/Sy=(2Y_--H)/Sy=(2Y−−H)/S ,其中，S=max(W,H)2D(平面)运动最简单的2D平面坐标变换如下图所示：1.平移2D平移可以表示为：x
2020-11-09 20:30:35
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原创 计算机多视图几何学习1-等距变换，仿射变换
计算机多视图几何学习1-等距变换，仿射变换1.等距变换等距变换可以表示为：[x‘y‘1]=[scosθ−sinθtxssinθcosθty001][xy1]\left[\begin{matrix}x^` \\ y^` \\1 \end{matrix}\right]=\left[\begin{matrix}scos\theta&-\sin\theta &tx \\ ssin\theta&cos\theta&ty \\0&0&1 \end{matrix}
2020-11-06 17:54:54
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原创 使用docker的经历
第一次使用docker记录第一次使用docker的经历如何使用docker，首先登录官网，找到对应版本的docker：https://www.docker.com/可参考的教程：https://www.runoob.com/docker/docker-install-ubuntu.html安装步骤1）更新apt包索引sudo apt-get update安装apt依赖包，用于通过https来获取仓库：sudo apt-get install apt-transport-https ca-ce
2020-11-06 15:26:43
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空空如也
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