qq_57864385的博客

可能是博主本人的研究方向的问题，本人一直很好奇不是一直跟踪单个目标吗？为什么还要对视频帧中的各个物体进行分类和回归？通过上网浏览和询问AI，得到了还蛮有道理的回答（小声蛐蛐，deepseek是好用，就是每天只能问一个问题bushi）。首先给出一个最终结论——在目标跟踪任务中进行分类的目的是为了，并帮助模型在每一帧图像中准确地识别出目标的位置。

总而言之，checkpoint文件相当于就一个备忘录的东西，能够方便我们继续模型的训练，及时地查看模型的性能，提高我们”炼丹“的效率，啊哈哈哈哈哈。：在训练过程中，模型的权重和偏置等参数会不断更新。有时，checkpoint文件还会保存训练过程中的关键性能指标，如损失值、准确率等，这有助于监控训练过程并在恢复训练后继续优化模型。在训练过程中，如果模型在验证集上的性能没有改善，可以提前停止训练以节省资源，同时保留最佳模型的状态。的，项目使用的框架不同，可能导入库就不同，可以根据自己的项目使用的框架进行配置。

写在前面：博主本人也是刚接触计算机视觉领域不久，本篇文章是为了记录自己的学习，大家一起学习，有问题欢迎大家指出。（博主本人的习惯是看文章看到不懂的有立马去看不懂的那块，所以博文可能内容比较杂）本篇将详细讲解transfomer中的自注意力机制，自注意力机制使模型能够（循环神经网络RNN和卷积神经网络CNN只能逐步处理，不了解RNN和CNN的同学可以看本篇的第三大点）。自注意力机制允许模型根据输入序列中的不同部分来，从而更好地捕捉语义关系。

是大连理工大学的团队公开的数据集（DUT是他们学校的简称），其中包括了（也就是说，目标检测和目标跟踪都可以用这个数据集）。该数据集为，博主之前介绍的数据集中，Anti-UAV410和Anti-UAV600都是红外模式的数据集，Anti-UAV是双模数据集。

传统的热红外图像跟踪一般都是关注大尺寸的目标，并不适用与小目标跟踪（例如无人机）。虽然已经引入了Anti-UAV数据集来解决无人机跟踪的问题，但是还存在不能反映真实场景的局限。（也就是说，Anti-UAV410数据集的提出团队认为已有的Anti-UAV数据集没有很好的还原真实的无人机飞行场景因此，提出了Anti-UAV410数据集，该数据集包含了410条序列（这也是数据集名字的由来），共有超过438k个边界框（标注的非常仔细了）。

Anti-UAV数据集是在2021年公开的专用于无人机跟踪的数据集，该数据集采用的形式来克服单个类型视频的缺点，包含了，并提出了相应的。

由于博主本人在看代码的时候被这个问题缠住，直接百度无果，所以就整合了一下搜索不同关键词得到的不同信息，欢迎大家指出任何不妥的地方。

在学习目标检测和目标跟踪的代码的时候，所有的代码项目都会涉及到采样的操作，那么采样的作用是什么呢？有哪些采样方法呢？本文将逐个进行解答~

在运行远程linux系统程序的时候，涉及到可视化通常会使用visdom，但是当你在创建的虚拟环境下输入以下命令启动visdom时，有的童鞋运行起来之后可能会出现蓝屏，即没有导航栏的情况，这里我参考知乎上看到的一篇文章，给出解决方案。出现上文所说的问题猜测是visdom中的static文件不全，重新下载并更新就可以，具体的操作大家看我放在下面的参考链接吧~在自己的本地（一般都是Windows）使用win+r，打开如下图所示窗口，输入cmd，点击确定，经过以上所有的操作，visdom可视化的问题就全部解决啦~