车辆检测--DAVE: A Unified Framework for Fast Vehicle Detection and Annotation

最新推荐文章于 2024-04-15 09:35:46 发布
原创 最新推荐文章于 2024-04-15 09:35:46 发布 · 2.9k 阅读 · 9 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

提出了一种名为DAVE的统一框架，用于快速车辆检测和属性学习。该框架包括两个主要模块：fastvehicleproposalnetwork(FVPN)用于车辆检测，attributeslearningnetwork(ALN)用于提取车辆属性。FVPN包含多个卷积层和池化层，而ALN基于GoogLeNet，并增加了用于表示车辆、姿态、颜色和类型的全连接层。

DAVE: A Unified Framework for Fast Vehicle Detection and Annotation
ECCV2016

本文使用深度学习进行车辆检测和属性学习。提出的系统为 Detection and Annotation for Vehicles (DAVE)
DAVE 可以干什么了？如下图所示：

这里写图片描述

DAVE 由两个模块构成：车辆检测模块 fast vehicle proposal network (FVPN)，车辆属性提取模块 attributes learning network (ALN)。
这里写图片描述

对于 FVPN 检测模块，有三个卷积层，两个池化层，随后分叉为三个 1×1 卷积层，这三个 1×1 卷积层分别对应Conv_fc_class 检测有无车辆， Conv_fc_bbr 坐标回归， Conv_fc_knowledge 从 ALN 学习到的信息，辅助检测。

对于 ALN，我们使用 GoogLeNet，在GoogLeNet后面加了4个全链接层 表示：V , P, C and T，V表示是否是车辆， P, C 和 T分别表示 pose, color and type。

这里写图片描述

结果对比：
这里写图片描述

这里写图片描述

这里写图片描述

【论文笔记10】A unified framework of ATL for cross-system recommendation 跨系统推荐的一种主动迁移学习框加, AI 2017
weixin_45632492的博客
04-03 545
目录导引系列传送A unified framework of active transfer learning for cross-system recommendation1 AbstractReference 系列传送 【Active Learning】 【论文笔记01】Learning Loss for Active Learning, CVPR 2019 【论文笔记02】Active Learning For Convolutional Neural Networks: A Core-Set App
[自动驾驶]CarND-Vehicle-Detection
ACM 【程式=演算法+資料結構】@蜡笔小轩V
10-21 3528
听到Vehicle-Detection，我还以为是YOLO，SSD啥的，结果课程里用的是传统的HOG。Excuse me？就是各种论文里被用来踩一脚的SIFT、HOG？那也好吧，深刻体会体会传统方法有多弱鸡。HOGHOG之前简单了解过，不要既然要动手干活，还是得了解一些具体的计算细节。
从零开始的无人驾驶 02：Vehicle Detection
天下一滑
11-05 662
在 CNN (Convolutional Neural Networks 卷积神经网络) 普遍运用之前，车辆检测是通过使用条件随机场或者SVM(支持向量机)来实现的。操作上分为两步，先是从图像上提取特征，然后基于特征建立模型，判断车辆位置。 template matching 模板匹配 对于图像上的每一块颜色，计算与背景图的distance 甚至更硬核一点，直接把各种可能的车辆图片存起来，然后跟...
车辆检测“DAVE: A Uni ed Framework for Fast Vehicle Detection and Annotation”
cv_family_z的博客
04-05 2392
检测车辆的同时对车辆进行属性标记，DAVE包括两个网络，一个快速proposal网络FVPN，和一个属性学习网络ALN，属性学习获取车辆的姿态，颜色和类型。DAVE实现的功能如下图所示：快速车辆候选区域提取网络FVPN FVPN是一个浅层全卷积网络，有三个卷积层，最大池化和ReLU与前两个卷积层相连，第三个卷积层分成3个1*1的卷积层分支，conv_fc_class输出正负卷积softmax概率，
Vehicle Detection and Tracking in Car Video Based on Motion Model
10-15
Vehicle Detection and Tracking in Car Video Based on Motion Model--This work aims at real-time in-car video analysis to detect and track vehicles ahead for safety, auto-driving, and target tracing. This paper describes a comprehensive approach to localize target vehicles in video under various environmental conditions. The extracted geometry features from the video are projected onto a 1D profile continuously and are tracked constantly. We rely on temporal information of features and their motion behaviors for vehicle identification, which compensates for the complexity in recognizing vehicle shapes, colors, and types. We model the motion in the field of view probabilistically according to the scene characteristic and vehicle motion model. The Hidden Markov Model is used for separating target vehicles from background, and tracking them probabilistically. We have investigated videos of day and night on different types of roads, showing that our approach is robust and effective in dealing with changes in environment and illumination, and that real time processing becomes possible for vehicle borne cameras.
【CVPR2020】计算机视觉与模式识别会议论文完全清单_Part1
TomRen
06-11 5128
CVPR2020的文章收录清单
CVPR 2017论文集锦（论文分类）—— 附录部分翻译
热门推荐
denghe优快云的博客
08-23 2万+
作为计算机视觉领域的三大顶级会议之一，CVPR 2017 又收录了很多优秀的文章。具体可参见 CVPR 的论文官网：http://www.cvpapers.com/cvpr2017.html        Machine Learning 1 （机器学习） Spotlight 1-1A  （关注的焦点 1-1 A） Exclusivity-Consistency Regular
JSR 规范列表
yg359547115的专栏
07-11 2870
下载详情地址：https://jcp.org/en/jsr/all 页面简介： 1 Real-time Specification for Java Description:   The Real-Time Specification for Java extends the JavaTM platform to support both c
CVPR 2017论文
YongqiangGao的专栏
08-16 1万+
近期在看CVPR2017的文章，顺便就把CVPR2017整理一下，分享给大家，更多的 Computer Vision的文章可以访问Computer Vision Foundation open access、CVPapers。Machine Learning 1Spotlight 1-1AExclusivity-Consistency Regularized Multi-View Subspace
历年计算机科学领域中各大顶会的获奖文章 ICCV、AAAI、CVPR...
ghw15221836342的博客
01-12 5281
Original address: https://jeffhuang.com/best_paper_awards.html By Conference:   AAAI   ACL   CHI   CIKM   CVPR   FOCS   FSE   ICCV   ICML   ICSE   IJCAI   INFOCOM   KDD   MOBICOM   NSDI   OSDI   PLDI...
CarND-Vehicle-Detection-master.zip
03-21
测试集，训练集，车辆识别，人工智能 人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。
CarND-Vehicle-Detection
07-02
CarND-Vehicle-Detection，udacity的项目，亲自完成，anaconda可以直接运行，使用YOLOv3完成的。可自行研究
Automatic-Face-Detection-Annotation-and-Preprocessing:它是一个开源代码，可轻松预处理图像以映射人脸并转换tfrecord，csv文件以训练模型-tensorflow source code
03-24
自动面部检测注释和预处理 为了创建面部识别模型，我们需要图像中的面部标志性数据。 要获得它，我们需要使用labeltools手动标记所有图像，用图像的coordiantes对其进行注释，然后将其转换为csv文件。 然后我们将其预处理为相应的数据文件格式，如tfrecord等。为了使AI开发人员更容易，我编写了该模块的代码，该模块可以自动检测，注释，收集坐标，转换为csv和tfrecord。 并且我添加了一项功能，可以根据各自的类别在图像上对检测到的脸部进行可视化处理。 兼容性 该代码在ubuntu 18.04中使用pyton 3.6进行了测试和开发。但是该代码具有在大多数配置上运行的现实性。 如果遇到问题，请为此仓库打开一个问题。所有软件包依赖项都在requirements.txt中提到。 运作方式 将所有图像预处理为标准尺寸和格式 加载预处理的图像 使用MTCNN或Harr-Casca
VehicleRecognition:车辆识别主要完成两个功能。 车牌号识别和车辆类型识别，通过调用百度API进行车号识别，通过PHA进行车辆类型识别（感知哈希算法）
05-08
车辆识别 该项目依赖于opencv3.4.1和org.json。 本文档中引用了opencv与eclipse的集成。 车牌识别需要调用百度AI界面并注册为开发人员。 然后通过在util包的package-info.java中填充CLIENT_API_KEY和CLIENT_SECRET_KEY来获取access_token。 待续...
颜色分类leetcode-Vehicle-Detection:基于YOLO和SVM的车辆检测
07-06
颜色分类leetcode 车辆检测项目 概述 车辆检测项目使用机器学习和计算机视觉技术，并结合技术。 我应用了两种不同的检测方法。 本项目的步骤如下： 1) SVM算法 对标记的训练图像集执行定向梯度直方图 (HOG) 特征提取，并训练分类器线性 SVM 分类器。 实施有效的滑动窗口技术并使用训练有素的 SVM 分类器搜索图像中的车辆。 在视频流上运行管道并逐帧创建重复检测的热图，以拒绝异常值并跟踪检测到的车辆。 2）YOLO算法 构建基于 Keras 的神经网络并实现预训练模型来预测图像。 在视频流上运行管道并创建一个控制台来监控车道状态和检测。 用法 Project-SVM.py和helper.py包含 SVM 分类器结构和管道的代码。 dist.p包含一个基于 YUV 颜色特征和 HOG 特征的训练 SVM 分类器，具有 17,000 多张汽车和非汽车图片。 Project-yolo.py和helper_yolo.py包含helper_yolo.py网络和管道的代码。 依赖关系 麻木 简历2 学习 scipy skimage 凯拉斯 1) SVM算法 SVM（支持向量机）是一种强
高效车辆检测库：Vehicle-Detection
gitblog_00051的博客
04-15 502
高效车辆检测库：Vehicle-Detection 该项目由JunshengFu开发并托管在GitCode上，是一个基于深度学习的车辆检测系统。它利用先进的计算机视觉算法帮助识别和定位图像中的车辆，为自动驾驶、交通监控、智能安全等领域提供了强大的工具。 项目简介 Vehicle-Detection 是一个端到端的解决方案，它集成了训练模型与实时检测功能。主要依赖于Python编程语言，以及Tens...
翻译：Vehicle Detection on a Video Traffic Scene: Review and New Perspectives
zhou的博客
06-15 1267
Abstract-Vehicle detection applications play an important role in the reduction of the number of road accidents. In the same vein, this paper tends to summarize the recent advances in vehicle detectio...
YOLOv1-车辆位置检测
Twilight737的博客
05-17 1507
YOLOv1-车辆位置检测 Vehicle Detection，在自动驾驶领域、车牌号识别系统中非常重要。 其实可以看成一个单类别目标检测问题，对YOLOv1算法做一些调整：训练数据集true_y调整为（7，7，5）、网络输出pre_y调整为（7，7，10）、loss损失函数只保留location_loss、confidence_loss，而把class_loss注释掉。 文章目录YOLOv1-车辆位置检测一、数据集简介二、YOLOv1训练过程三、实验结果四、源码五、项目链接 一、数据集简介 Stanfo
Fast detection of multiple objects in traffic scenes with a common detection framework
cv_family_z的博客
12-04 1906
IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems. 2015本文使用一个通用框架来检测三个东西：车、交通信号标志、骑自行车的人。 aggregated channel features + Shrinkage version of AdaBoost 系统大的框架如下： A. Object Subcategorization 对
A Unified MPC Framework for Whole-Body Dynamic Locomotion and Manipulation
最新发布
06-22
### Unified MPC Framework for Whole-Body Dynamic Locomotion and Manipulation 在机器人学中，整体身体动态运动和操作的统一模型预测控制（MPC）框架是一种先进的控制策略，用于同时优化移动机械手或仿人机器人的运动和操纵任务。这种框架通过将多个任务整合到一个统一的优化问题中，能够实现复杂的动态行为，例如跳跃、跑步、抓取和平衡等[^1]。 #### 1. 统一MPC框架的核心思想 统一MPC框架的核心思想是通过定义一组任务优先级和约束条件，将多个子任务（如末端执行器运动、力控制、碰撞避免和姿势稳定性）集成到一个单一的优化问题中。这种方法允许控制器在实时环境中高效地解决复杂的多目标优化问题，从而实现动态和敏捷的运动[^2]。 #### 2. MPC框架的数学描述 统一MPC框架通常基于以下优化问题： ```math \min_{u} \sum_{k=0}^{N} J(x_k, u_k) + J_f(x_N) ``` 其中： - \(x_k\) 表示系统状态； - \(u_k\) 表示控制输入； - \(J(x_k, u_k)\) 表示阶段成本函数； - \(J_f(x_N)\) 表示终端成本函数； - \(N\) 表示预测时域长度。 此外，框架还包括一系列约束条件，例如动力学约束、接触力限制和任务优先级约束[^3]。 #### 3. 实现细节与应用 为了实现高效的计算性能，统一MPC框架通常结合了以下技术： - **稀疏优化**：通过稀疏矩阵技术减少计算复杂度。 - **并行计算**：利用GPU加速训练过程，例如CoRL 2022中的legged-gym框架展示了这一点[^2]。 - **模块化运动技能**：通过预定义的运动技能库提高控制器的适应性。 #### 4. 优势与挑战 统一MPC框架的主要优势在于其能够处理复杂的多任务场景，并确保系统的稳定性和鲁棒性。然而，该方法也面临一些挑战，例如高计算需求和对精确模型的依赖。为了解决这些问题，研究者们正在探索基于学习的方法来增强传统MPC框架的性能[^2]。 ```python # 示例代码：简单的MPC优化问题 import numpy as np def mpc_optimization(x0, N, Q, R, A, B): # 初始化变量 x = [x0] u = [] # 迭代求解 for k in range(N): K = np.linalg.inv(R + B.T @ Q @ B) @ B.T @ Q @ A uk = -K @ x[-1] xk_next = A @ x[-1] + B @ uk x.append(xk_next) u.append(uk) return np.array(u), np.array(x) # 参数设置 x0 = np.array([1, 0]) N = 10 Q = np.eye(2) R = np.eye(1) A = np.array([[1, 1], [0, 1]]) B = np.array([[0], [1]]) # 调用优化函数 u, x = mpc_optimization(x0, N, Q, R, A, B) print("Control Inputs:", u) print("States:", x) ```
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值