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RSS订阅原创 机器视觉基础—高斯滤波
下面使用自定义滤波的形式生成同样的结果，代码如下所示。输入参数：src：输入图像（灰度图或彩色图，支持 uint8、float32 等格式）。ddepth：输出图像的深度（如 -1 表示与输入相同，cv2.CV_64F 允许负值输出）。kernel：卷积核（单通道浮点型矩阵，如 np.float32）。可选参数：anchor：核的锚点位置（默认 (-1, -1) 表示核中心）。delta：卷积后添加到每个像素的偏移值（默认为 0）。
2025-03-29 20:23:26
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原创 SuperGlue: Learning Feature Matching with Graph Neural Networks—使用图神经网络学习特征匹配初步阅读学习
SuperGlue是一个神经网络，它的作用是通过联合地寻找匹配点和排除无法匹配的点，来匹配两组局部特征这个地方实际上是特征匹配任务和SLAM任务中常用的一个部分。考虑的是做方法的迁移。它通过解一个可微的最优运输问题来估计运输成本，其成本由图神经网络来预测和匈牙利算法这种二部图匹配的问题是很类似的一种问题。SuperGlue引入了一种基于注意力机制的灵活上下文聚合方法，使其能够同时考虑3D场景的结构和特征分配。
2025-01-19 20:45:55
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原创 用于多目标跟踪的点跟踪匹配方式总结与复习(二)——CVPR2024
之前自己也是写过关于GeneralTrack的解读，这里也是只关注点跟踪实现的重点部分理论的解读和理解，其他的一些方面进行省略。我们提出了一种用于MOT的“逐点到逐实例的关系”框架，即，GeneralTrack，它可以在不同的场景中进行归纳，同时消除了平衡运动和外观的需要。其使用的代码也参考了ByteTrack使用的是主流的TBD范式来进行的。补充:基于中心点的方式存在的问题严重遮挡的情况下类别判断的问题。之后结合平衡外观和运动特征的通用性分析，先对整体的方法进行了一定的概括。提出了一个MOT的。
2025-01-12 20:49:21
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原创 用于多目标跟踪的点跟踪匹配方式总结与复习(一)——CVPR2024
NetTrack构建了一个动态感知的关联与细粒度的网络，利用点级的视觉线索。相应地，细粒度采样器和匹配方法已被纳入。细粒度采样方法动态感知关联(历史目标框的点和候选框中点匹配完成后，目标框与候选框的匹配)NetTrack引入细粒度学习来解决关联和定位问题（定位主要是检测器的性能问题那里）关于关联，NetTrack利用对象外观上的物理点，这些物理点不易受对象动态性的影响，并形成细粒度的视觉线索。
2025-01-12 10:43:35
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原创 RPT: Learning Point Set Representation for Siamese Visual Tracking—用于孪生网络的单目标视觉跟踪的学习点集表示
在cv中常常用来比较两个图片的相似度。孪生神经网络就是将输入进来的两张图片利用同一个神经网络进行特征提取，然后利用比较网络对这两个特征进行比较，最终输出一个长度为1的一维向量，其值在0-1之间，用于表示输入进来的图片的相似程度。其网络组成和执行的过程可以概括为下面的几个方面。孪生神经网络的主干特征提取网络的功能是进行特征提取，各种神经网络都可以适用，例如使用VGG16。比较网络。
2025-01-11 17:23:55
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原创 RepPoints: Point Set Representation for Object Detection—用于目标检测的点集表示
现代的目标检测器在很大程度上依赖于矩形边界框，如锚，建议和最终预测，以表示在各个识别阶段的对象。边界框使用方便，但仅提供对象的粗略定位，并导致对象特征的相应粗略提取。在本文中，我们提出了RepPoints（代表点），一个新的更精细的表示对象作为一组样本点有用的本地化和识别。给定用于训练的地面实况定位和识别目标，RepPoint学习以限制对象的空间范围并指示语义上重要的局部区域的方式自动排列自己。此外，它们不需要使用锚来对边界框的空间进行采样。
2025-01-11 10:38:53
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原创 TAP目标跟踪：TAPIR: Tracking Any Point with per-frame Initialization and temporal Refinement论文解读
该方法提出的是TAP模型，而且采用的是两阶段的跟踪方法。这两个阶段分别为：a matching stage:匹配阶段a refinement stage:细化阶段在匹配阶段：独立地为每隔一帧上的查询点找到合适的候选点匹配。根据局部相关性更新轨迹和查询特征。生成的模型在 TAP-Vid 基准上显着超越了所有基线方法，解读：先对第一个阶段的匹配阶段来进行细化的解读目标：在视频的每隔一帧（例如第 t+1 帧、第 t+2 帧等）中，为每个查询点找到一个最合适的候选点。
2025-01-01 16:45:13
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原创 点跟踪基准最早的论文学习解读：TAP-Vid: A Benchmark for Tracking Any Point in a Video—前置基础
在较长的视频剪辑中跟踪表面上的任意物理点的问题已经受到了一些关注，但到目前为止，还没有用于评估的数据集或基准。在本文中，我们首先将问题形式化，将其命名为跟踪任意点（TAP）我们介绍了一个辅助基准测试，TAP-Vid，包含了真实世界的视频，这些视频具有准确的人体标注的点轨迹，以及合成视频，这些视频具有完美的真实点轨迹。我们基准构建的核心是一种新颖的半自动众包管道，它使用光流估计来补偿更简单的短期运动（如相机抖动），使注释者能够专注于视频中较难的部分。我们在合成数据上验证了我们的流程，并提出了一个。
2024-12-31 22:24:13
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原创 基于图注意力网络的两阶段图匹配点云配准方法-完整版
首先，我们设计了动态图到点（DGTP）模块来学习点云局部图的特征表示，以提高局部特征的识别能力。然后，通过和引入的边缘阈值λ动态建立边缘，并使用图注意网络提取点云的全局特征以考虑拓扑结构中相似特征之间的关系。同时，从节点本身、局部和全局三个维度计算分数，并求和以进行关键点检测。最后，提出了一种两阶段图匹配方法，将具有高度相似特征的关键点分为不同的点组，并在第一阶段图匹配中建立点组的对应关系。在第二阶段的图匹配中建立了对应点群中的点的对应关系，从而减少了相似特征对点云配准精度的影响。
2024-12-24 22:38:11
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原创 多目标跟踪与图匹配与SIFT结合—简单阅读师兄论文
这里介绍的时空关系可能是从师姐那里得到的启发。大多数现有方法使用单独的神经网络来生成目标边界框内数据关联的鲁棒特征。与仅考虑每个目标和独立形成的轨迹而忽略轨迹和帧内检测之间的上下文信息的现有方法不同，本文提出了一种将多通道特征与可学习图匹配相结合的跟踪算法。使用全局和局部显著特征来基于并行图对帧内目标的外观进行建模，并使用轨迹和检测之间完全无向的图关系来挖掘高阶上下文内关系。老师发我这篇论文的原因也是因为在深入的了解一下并行图的方法。
2024-12-21 15:36:52
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原创 重读经典图匹配与多目标跟踪结合（四）—重读GMTracker站在师兄师姐的肩膀上CVPR2022
跨帧数据关联是多目标跟踪（MOT）任务的核心。作者发现了存在的两个主要的核心问题包括了现有方法大多忽略轨迹和帧内检测之间的上下文信息，这使得跟踪器难以在严重遮挡等具有挑战性的情况下生存。端到端关联方法仅依赖于深度神经网络的数据拟合能力，而几乎没有利用基于优化的分配方法的优势。基于图的优化方法大多利用单独的神经网络来提取特征，这带来了训练和推理之间的不一致。提出了一种新颖的可学习图匹配方法来解决这些问题。将轨迹和帧内检测之间的关系建模为通用无向图。
2024-12-20 22:21:42
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原创 图匹配经典论文（三）Deep Learning of Graph Matching—CVPR2018图匹配
CVPR2018最佳论文提名的工作Deep Learning of Graph Matching首次将端到端的深度学习技术引入图匹配，提出了全新的深度图匹配框架。我们提出了一种端到端模型，可以学习图匹配过程的所有参数，包括一元和成对节点邻域，表示为深度特征提取层次结构。相比于只考虑节点与节点之间一阶相似度关系的点匹配，图匹配还考虑了图结构中，边到边的二阶相似度，实际上，在图匹配算法中，任意一对顶点、任意一对边之间，都存在相应的相似度度量。由于额外考虑了图结构中的二阶相似度信息。
2024-12-20 20:25:01
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原创 图神经网络用于多目标跟踪系列—GNMOT：尝试进行环境的配置
经过验证安装是失败的只能凭感觉看看代码了看完这篇论文之后GNMOT：Graph Networks for Multiple Object Tracking个人感觉其中的一些核心的思想。
2024-12-19 11:14:52
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原创 图神经网络用于多目标跟踪系列—GNMOT：Graph Networks for Multiple Object Tracking
现有的MOT方法大都关注到局部的关系而忽略了全局的关系。一些方法将 MOT 问题表述为图优化问题。然而，这些方法基于静态图，很少更新。为了解决这些问题，我们设计了一种具有端到端图网络的新近在线 MOT 方法。设计一个外观图网络和一个运动图网络来分别捕获外观和运动相似度。我们的图网络中精心设计了更新机制，这意味着图中的节点边和全局变量都可以更新。全局变量可以捕获全局关系以帮助跟踪。最后，提出了一种处理丢失检测的策略来弥补检测器的缺陷。
2024-12-18 22:27:35
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原创 OC-Sort:Observation-Centric SORT: Rethinking SORT for Robust Multi-Object Tracking—以观察为中心的SORT
在学习多目标跟踪的时候，相信所有人最开始接触的都是SORT 或者是DeepSORT算法吧。其中最重要的一部分就是KF（卡尔曼滤波了）。包括之前自己学习的一些SORT算法也发现了对应KF本身之间的改进和思考是比较少的。SORT -> DeepSORT (改进的是级联匹配)DeepSORT -> ByteTrack (基于外观的高分框与低分框的匹配)ByteTrack - > GMtracker （引入图结构和图匹配增强匹配特征）
2024-12-17 17:55:34
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原创 MOTR: End-to-End Multiple-Object Tracking with Transformer——使用 Transformer 进行端到端多对象跟踪
之前常用的是启发式的算法来进行跟踪。提出了 MOTR，引入了的概念。track query对整个视频中的跟踪实例进行建模。track query逐帧传输和更新，以随着时间的推移执行迭代预测。是一种隐式的关联方法提出了轨迹感知标签分配来训练轨迹查询和新生对象查询。我们进一步提出时间聚合网络和集体平均损失来增强时间关系建模。取得了良好的效果。这些方法需要基于相似性的后处理匹配，这成为跨帧时间信息流的瓶颈。介绍一个完全端到端的 MOT 框架，具有关联运动和外观建模功能。
2024-12-15 19:47:23
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原创 Towards Frame Rate Agnostic Multi-object Tracking—迈向帧率无关的多目标跟踪
目前的MOT研究仍然局限于输入流的固定采样帧率。根据经验当输入帧速率发生变化时，所有最新最先进的跟踪器的准确性都会急剧下降。本文的研究工作主要是：将注意力转向帧率不可知 MOT(FraMOT) 问题上去了。具有周期性训练方案的帧率无关多目标跟踪框架（FAPS））的帧率不可知 MOT 框架，以首次解决FraMOT问题。提出了一个帧速率不可知关联模块（FAAM老师推荐重点学习的部分，它可以推断和编码帧速率信息，以帮助跨多帧速率输入进行身份匹配。
2024-12-13 22:17:10
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原创 Factorized Graph Matching—图匹配经典论文(二)
上文利用因式分解的方式得到一种新的统一的图匹配形式化方法，下面要介绍的就是如何求解上面定义的优化问题了。传统的求解图匹配问题通常分成两个步骤：1. 将GM进行连续性松弛，求解松弛后的问题得到一个近似的解；2.将近似解取整得到一个二元解。前文我们介绍过的双随机矩阵松弛就是一种连续性松弛的方式，他将X 由一个只有{ 0 , 1 }元素的离散矩阵，松弛为一个取值范围为[ 0 , 1 ]的连续矩阵，这样就可以用一些基于梯度的优化方法来求解了。
2024-12-13 11:46:36
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原创 Factorized Graph Matching—图匹配经典论文
图匹配(GM)问题一直是计算机领域的一个十分经典的问题，包含成对约束的 GM 问题可以表述为二次分配问题(QAP)（QAP）虽然广泛使用，但通过 GM 解决对应问题有两个主要局限性.QAP问题是 NP 难的并且难以近似。GM 算法不包含计算机视觉问题中自然存在的节点之间的几何约束。几何约束是指节点之间在空间中的相对位置、角度、距离等条件。例如，在计算机视觉中的图像配准任务中，物体或特征点的几何位置通常是非常重要的，尤其是在处理带有透视变换、旋转或尺度变化的图像时，几何约束可以帮助确保匹配的准确性。
2024-12-11 17:32:57
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原创 图神经网络—如何创建自己的图数据集结构
在第二部分我们学习如何将一个指定场景的数据转化成为，图神经网络可以去使用的数据类型。这里使用的是sklearn中的电商系统用户行为分析的数据来进行学习和使用。我们的任务是结合给定的这一副图，来构建出符合结构的数据集。获取出标签数据重新的进行输出。
2024-12-08 15:51:12
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原创 图神经网络代码学习—基本使用与分类任务
xvℓ1Wℓ1∑w∈Nv∪v1cwv⋅xwℓxvℓ1Wℓ1w∈Nv∪v∑cwv1⋅xwℓ# 导入全连接层和一个图卷积层self.conv1 = GCNConv(dataset.num_features,4) # 只需要定义好输入特征和输出特征即可self.classifier = Linear(2,dataset.num_features) # 最后一层的分类结构。
2024-12-08 14:54:16
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原创 SCGTracker-Spatio-temporal correlation and graph neural networks for mot-用于多对象跟踪的时空相关性和图神经网络
对于将多目标跟踪用于行人重识别或者行人检测等一些群体模型中，现在主要有两种解决方式。一是将数据关联问题转化为图匹配问题来求解二是应用社会权力模型作为群体追踪的高级约束前一种情况，随着跟踪对象数量的增加，求解难度呈几何级数增长，无法满足实时跟踪需求的计算效率，后面的一种情况会限制灵活性。因此文章的重点是提出一种时空相关性和图神经网络的多目标跟踪方法。首先，通过时空关系学习模块提取历史轨迹的关系特征，对对象的时空相关性进行建模。图神经网络结合外观和运动信息，将每个检测和轨迹之间的相似度作为节点特征。
2024-12-06 17:59:17
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原创 机器学习中的图匹配问题—基础学习
图匹配就是：不仅考虑点之间的配准，还考虑边之间的配准 registration。这里在匹配的时候不仅要考虑到两个点之间的相似度，还要考虑到两个点之间边的一个相似度，从而就可以构成图结构，从而引入了图匹配的问题。如上，匹配两个图，一个图有5个点，一个图有4个点，我们要做的就是求解出一个5×4的0-1矩阵（组合优化问题），得到点与点间的匹配关系。一个很直接的求解方法是：计算点与点之间的相似度，构造Kp矩阵，然后求解这个规划模型。这里涉及了多目标跟踪领域的一个很常见的二部图关联算法—匈牙利算法，
2024-12-06 14:55:14
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原创 Particle Video Revisited: Tracking Through Occlusions Using Point Trajectories—点跟踪使用使用点轨迹跟踪遮挡
像素的追踪问题在之前的情况下通常会被视为是一个密集光流的估计问题，就像我们所学习过的RATF一样。跟踪视频中的像素通常作为光流估计问题来研究，其中每个像素都用一个位移向量来描述，该位移向量将其定位在下一帧中。那么这篇文章中对于像素点的跟踪是如何进行跟踪的呢？和之前的光流有什么区别呢？在本文中，我们重新审视 Sand 和 Teller 的“粒子视频”方法，并将像素跟踪作为远程运动估计问题进行研究这种方法旨在结合特征跟踪和光流的优点：产生既空间密集又时间上长程的运动估计。
2024-12-03 17:48:51
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原创 Dense Optical Tracking: Connecting the Dots—全网最早论文解析DOT密集光流跟踪与点跟踪相结合
它们在实践中太慢，无法在合理的时间内跟踪单帧中观察到的每个点。因此文章提出了DOT的方法这个和核心步骤在摘要中就已经给出了就是下面的三个部分组成的。它首先使用现成的点跟踪算法—Cotrakcer2从运动边界的关键区域中提取一小组轨迹。给定源帧和目标帧，DOT 然后通过最近邻插值计算密集流场和可见性掩模的粗略初始估计。可学习的光流估计器对其进行精炼我们证明，DOT 比当前的光流技术更加准确。
2024-11-30 18:11:31
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原创 对比学习与自监督任务
从这里也可以简单的了解文章的核心是如何通过对比学习的概念对模型进行预训练（原文使用的Encode的结构就是我们所熟悉的RestNet50的结构了）
2024-11-29 11:34:30
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原创 Walker: Self-supervised Multiple Object Tracking by Walking on Temporal Appearance Graphs——全网最早
首先说明了现在最先进的多目标跟踪方法需要大量的注释工作，以便为所有视频的所有帧提供边界框，并提供实例 ID 以将它们随时间关联起来。有监督的学习方法，大量的标注数据集MOT17 MOT20 BDD100K DanceTrack等提出了自己创建了一个全新的跟踪器walker它是：第一个从具有稀疏边界框注释的视频中学习的自监督跟踪器。并且没有跟踪标签。首先，设计了一个准密集时间对象外观图，并提出了一种新颖的多重正对比目标来优化图上的随机游走并学习实例相似性。
2024-11-28 22:13:25
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原创 全网最早Towards Generalizable Multi-Object Tracking—通用跟踪器的点跟踪CVPR2024
有效的跟踪器应该在不同场景中表现出高度的通用性，现有的跟踪器难以兼顾所有方面，或需要通过假设和实验来定制特定场景的关联信息（运动和/或外观），导致解决方案过于狭隘，通用性有限。本文探讨了影响跟踪器在不同场景中泛化能力的因素，并将其具体化为一组跟踪场景属性，以指导设计更具通用性的跟踪器。提出了一种逐点到实例关系跟踪框架，用于多目标跟踪，即GeneralTrack，该框架能够在不同场景中进行泛化，同时无需平衡运动和外观。重点指出的是具有较高的普遍性通用性。
2024-11-26 17:41:56
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原创 GPT系列文章
GPT1是由OpenAI公司发表在2018年要早于我们之前介绍的所熟知的BERT系列文章。总结：GPT 是一种半监督学习，采用两阶段任务模型，通过使用无监督的 Pre-training 和有监督的 Fine-tuning 来实现强大的自然语言理解。在 Pre-training 中采用了 12 层的修改过的 Transformer Decoder 结构，在 Fine-tuning 中会根据不同任务提出不同的分微调方式，从而达到适配各类 NLP 任务的目的这篇文献的主要贡献是提出了一种基于生成式预训练的语言理解
2024-11-21 11:58:25
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原创 NetTrack: Tracking Highly Dynamic Objects with a Net——点跟踪CVPR2024
论文摘要中首先提出了：对多目标跟踪（MOT）而言大多数仅依赖于粗粒度物体线索（如边界框和物体的整体外观特征）的方法容易因动态对象内部关系的扭曲而降解。NetTrack构建了一个动态感知关联，利用细粒度Net，利用点级视觉线索。相应地，还引入了细粒度采样器和匹配方法通过这一篇文章主要的是要学习参考MOT的点跟踪网络如何进行特征点的采样和关于点匹配的算法，看看能不能用到之后的工作中去。NetTrack学习物体-文本对应以进行细粒度定位。
2024-11-19 11:28:26
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原创 BoT-SORT: Robust Associations Multi-Pedestrian Tracking—鲁棒的关联多行人跟踪
这一篇文章的摘要十分的简单，主要就包括了两个方面，第一提出了自己改进的三个创新点，第二介绍在挑战赛中排名第一。结合了运动motion和外观appearance信息的优势，加入了相机运动补偿，以及更准确的卡尔曼滤波状态向量。我们的新跟踪器 BoT-SORT 和在 MOTchallenge 数据集中排名第一。
2024-11-17 19:33:56
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原创 LoFTR: Detector-Free Local Feature Matching with Transformers—特征点匹配算法系列
个人的理解是第一次先做自注意力是为了获取全局的信息，之后我们在做交叉注意力进行匹配，重复的做自注意力是为了告诉后面的特征点已匹配的部分信息，避免重复的匹配。对这142个已经匹配的区域，再做实际点的微调，也就是25个点再最匹配的。现在我们完成的是粗粒度的匹配，也就是说经过Transform之后完成的实际上是区域之间的匹配问题。但是区域之间的点的匹配会存在一定的偏差。现在我们要算这25个点与其中心点的关系，相当于我要以中心点为圆心，算周围点跟它的概率关系，这样会得到一个热度图例如最后输出了142。
2024-11-15 17:47:18
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原创 大模型基础BERT——Transformers的双向编码器表示
我们的编码器部分主要包括了三个部分组成，其中BERT base是堆叠了12个编码器，而BERT large部分主要是堆叠了24个编码器部分。
2024-11-14 11:45:53
1397
原创 MeMOT: Multi-Object Tracking with Memory论文解析-带有记忆的多目标追踪
一个通用框架下进行目标检测和数据关联，能够在长时间跨度后链接对象。这是通过保留一个大的时空存储器来存储跟踪对象的身份特征向量（Embedding），并根据需要自适应地引用和聚合存储器中的有用信息来实现的可以简单理解为一个网络的区域。Our model called MeMOT 并且由三个部分组成假设生成(Hypothesis Generation)记忆编码器(Memory Encoding)记忆解码器（Memory Decoding）假设生成：生成当前视频帧中的对象建议。
2024-11-12 11:39:02
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原创 长时记忆力增强的Transformer 多目标跟踪器MeMOTR: Long-Term Memory-Augmented Transformer for Multi-Object Tracking
现有的方法仅显式地利用相邻帧之间的对象特征，而缺乏对长期时间信息进行建模的能力。我们的方法能够通过利用带有定制内存注意力层的长期内存注入，使同一对象的轨迹嵌入更加稳定和可区分DanceTrack 上的实验结果表明，MeMOTR 在 HOTA 和 AssA 指标上分别超越了最先进的方法 7.9% 和 13.0%对其中的主要的创新点进行一定的总结：将长时记忆（Long-Term Memory）注入到 track query 中，以获取更加稳定的特征表示。
2024-11-11 17:56:52
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原创 新一代跟踪器StrongSORT: Make DeepSORT Great Again论文解析—让 DeepSORT 再次伟大
论文首先重新审视了经典的跟踪器DeepSORT，然后从目标检测特征嵌入和轨迹关联等多个角度进行了显着改进从而提出了StrongSORT。提出了两种轻量级、即插即用的算法来解决 MOT 两个固有的“缺失”问题：关联失败和没检测到（没有关联到检测框的轨迹、没有关联到轨迹的检测框具体来说，与大多数方法不同，大多数方法以高计算复杂度将短轨迹关联成完整轨迹提出了一种无外观链接模型（AFLink），可以在没有外观信息的情况下执行全局关联，并在速度和准确性之间取得良好的平衡。
2024-11-05 17:02:48
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原创 机器视觉基础—双目相机
我们多视几何的基础就在于是需要不同的相机拍摄的同一个物体的视场是由重合的区域的。双目相机是模拟人观看世界的方式，来对深度的距离进行估算。人之所以能够感受到立体视觉，是因为人的左右眼之间有6到7cm的间隔，左眼与右眼看到的影像会有细微的差别，所以我们很容易判断物体的远近以及多个物体的前后关系。双目立体视觉的基本原理与人眼观察世界的方式类似，双目立体视觉获取图像是通过不同位置的两台摄像机或者一台摄像机经过平移或旋转拍摄同一幅场景，双目立体视觉的测量原理实际上是和人眼类似的。
2024-11-03 17:37:17
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原创 网上首次论文初读—DiffusionTrack: Point Set Diffusion Model for Visual Object Tracking—用于视觉对象跟踪的点集扩散模型
论文中首先提出了现有的 Siamese 或 Transformer 跟踪器通常将视觉对象跟踪视为一次性检测问题。也就是说双阶段的检测问题依赖于检测器的检测结果这种想法随之就产生了一个问题：缺乏自我校正，这些跟踪器可能很容易漂移到具有相似外观的干扰物。间接的导致跟踪性能的下降于是本文提出将视觉跟踪作为基于点集的去噪扩散过程，并提出了一种新颖的基于生成学习的跟踪器，称DiffusionTrack。后面作者分了两个方面对这个跟踪器的贡献和特色来进行介绍。第一点：是相对比较熟悉的一个点。
2024-11-03 12:00:03
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智能小车摄像头内嵌的代码含义
2022-08-18
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