new features and insights for pedestrian detection

最新推荐文章于 2020-03-29 21:26:20 发布
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【深度学习】---行人检测应用
zbwustc的博客
04-14 8277
行人检测综述涉及论文主要围绕王晓刚的几篇关于深度学习在行人检测的应用。 Ouyang, W. and X. Wang (2013). “Joint Deep Learning for Pedestrian Detection.” 2056-2063.* Ouyang, W. and X. Wang (2012). A discriminative deep model for pedest
目标检测经典论文——R-CNN论文翻译：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation
bigcindy的博客
07-27 5661
Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation——Tech report (v5) 用于精确物体定位和语义分割的丰富特征层次结构——技术报告（第5版） Ross Girshick Jeff Donahue Trevor Darrell Jitendra Malik UC Berkeley 加州大学伯克利分校 {frbg,jdonahue,trevor,malikg}@...
New Features and Insights for Pedestrian Detection
11-12
本文提出了行人检测的新的特征，在现有的行人检测中效果较好，可以参考
Features for Pedestrian Detection
icecode的专栏
08-05 732
1. hog 2. lbp 3. hof 4. CSS （color self-similarity）
论文提要“Filtered Channel Features for Pedestrian Detection”
cv_family_z的博客
09-06 4180
增加中间层，对底层特征使用滤波器组进行滤波，并使用boosted 决策树进行分类，可以提升行人检测率。最近比较好的人检测方法均在底层特征和分类器之间增加量中间层，如最大池化，滤波等。本文使用了滤波器组对图像进行卷积。文章提出的滤波器组框架如下图所示。仅使用HOG+LUV在Caltech和KITTI数据库上可获得最好的效果。 相关研究 最近的行人检测综述表明不同的分类器，如SVM和决策树，对检测结
行人检测论文大全
Ddreaming的博客
08-19 5908
行人检测论文汇总 马上就研二了，压力山大，回想研一整个一年，忙忙碌碌，却没出什么成绩，真是。。回首研一，可能就做了一点点工资，学习一些基本知识，比如常用机器学习算法、opencv、图像处理等等，然后开始接触行人检测，读dollar大神的论文，读他的工具包等等，现在感觉有点入门了，下面是dollar大神整理的资源，里面有行人检测领域最新最经典的论文，准备利用一两个月把这些经典的论文都读一读，原文地
Focal Loss for Dense Object Detection（RetinaNet）读书笔记
Christine__xu的博客
03-29 1477
照例是先翻译，再介绍。 Focal Loss for Dense Object Detection Abstract The highest accuracy object detectors to date are based on a two-stage approach popularized by R-CNN, where a classifier is applied to a s...
High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection
To Be Continue
06-09 1519
High-level Semantic Feature Detection: A New Perspective for Pedestrian Detection Wei Liu · Shengcai Liao · Irtiza Hasan paper: http://arxiv.org/abs/1904.02948 code: https://github.com/liuwei16/CSP 非官...
行人检测
撒哈拉之心的博客
05-09 3050
如果转载了本文，也请注明转载出 行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。近年，以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行，这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测，以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁。 1   行
行人检测最新论文简介
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dpstill的专栏
03-28 2万+
序号 文章简介 论文 出处 0 2012年PAMI登的行人检测的综述性文章： pedestrian detection an evaluation of the state of the art  作者：Piotr Dollar 文中对比了很多最新的行人检测的算法。这篇论文简称为PAMI2012 pedestrian d
行人检测资源综述文献
GarfieldEr007的专栏
03-12 6358
行人检测具有极其广泛的应用：智能辅助驾驶，智能监控，行人分析以及智能机器人等领域。从2005年以来行人检测进入了一个快速的发展阶段，但是也存在很多问题还有待解决，主要还是在性能和速度方面还不能达到一个权衡。近年，以谷歌为首的自动驾驶技术的研发正如火如荼的进行，这也迫切需要能对行人进行快速有效的检测，以保证自动驾驶期间对行人的安全不会产生威胁。 1   行人检测的现状         大
中医元仔智能医疗机器人-基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI-集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手-支持预约挂号与取消功能的医疗系统-采用Java17.zip
08-13
cursor免费次数用完中医元仔智能医疗机器人_基于LangChain4j与阿里通义千问的中医诊疗对话AI_集成多轮对话记忆与RAG知识检索的智能助手_支持预约挂号与取消功能的医疗系统_采用Java17.zip
LabVIEW结合YOLOv5与TensorRT实现高效并行推理及DLL封装技术在工业领域的应用 · DLL封装
最新发布
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LabVIEW平台结合YOLOv5和TensorRT进行高效并行推理的技术及其应用。首先简述了YOLOv5作为一种高效目标检测算法的优势，接着探讨了TensorRT作为深度学习推理引擎的作用，特别是在LabVIEW平台上通过DLL封装实现高效、灵活的模型推理。文中重点讲解了支持多模型并行推理的功能，使得视频和图片识别速度达到6ms以内。此外，还提供了从pt模型到engine模型的转换工具，以适应不同平台的需求。最后展示了该技术在工业自动化、视频监控、智能安防等领域的广泛应用前景，并强调了其高性能和灵活性。 适合人群：从事工业自动化、视频监控、智能安防等相关领域的技术人员，尤其是对深度学习技术和LabVIEW平台有一定了解的研发人员。 使用场景及目标：适用于需要高效视频和图片识别的场景，如工业自动化生产线的质量检测、视频监控系统的目标跟踪、智能安防系统的入侵检测等。目标是提升识别速度和准确性，优化资源配置，降低成本。 阅读建议：读者可以通过本文深入了解YOLOv5和TensorRT在LabVIEW平台上的集成方式和技术细节，掌握多模型并行推理的方法，从而更好地应用于实际项目中。
反弹头发福瑞特如果热隔热
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如果如果热隔热隔热个人果然
MATLAB中ABS防抱死系统加入干扰并使用PID进行校正的方法 MATLAB
08-13
如何在MATLAB环境中构建ABS防抱死系统的模型，探讨了如何引入现实驾驶中的干扰因素，并使用PID控制器进行校正。首先，文章解释了ABS系统的基本原理及其重要性，然后逐步引导读者在MATLAB中建立ABS系统的模型，包括车辆轮胎、刹车系统和控制算法。接着，讨论了如何通过设置随机噪声或特定函数来模拟实际驾驶中的干扰因素。随后，深入讲解了PID控制器的工作机制及其在ABS系统中的具体应用，展示了如何通过调整PID参数来优化ABS系统的性能。最后，进行了仿真实验，验证了PID控制器的有效性和改进效果。 适合人群：汽车工程专业学生、研究人员以及对汽车控制系统感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于希望深入了解ABS防抱死系统工作原理和技术实现的人群，旨在帮助他们掌握如何在MATLAB中建模、引入干扰因素并通过PID控制器进行校正的技术方法。 其他说明：本文不仅提供了理论知识，还包含了具体的实验步骤和结果分析，有助于读者全面理解和实践ABS系统的控制策略。
OTA升级方案上位机源码（支持整包和差分）
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