Nvidia-DLI-sC-FX-01 英伟达的DLI计算机视觉深度学习基础课程

目标跟踪方面使用的是基本的最大IOU匹配方法。引入卡尔曼滤波解决了目标被遮挡或重叠导致的跟丢问题。 # 使用时记得修改视频和label文件的路径。

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《Computer & Machine Vision: Theory Algorithms Practicalities》是一本非常经典的机器视觉教科书，其在Google Scholar上被应用超过2000次。 该资源是英文版PDF，含有目录。

棋盘识别 该项目重点介绍了采用计算机视觉技术处理棋盘图像并识别棋盘配置的方法。 尽管将棋盘检测用于相机校准是一个经典的视觉问题，但是现有的棋子识别技术在受控环境下仍能正常工作。 程序针对所选的彩色棋盘和一组特定的棋子而定制。 该项目中使用的方法通过使用聚类来分割棋盘和棋子，而与颜色方案无关，对现有研究进行了补充。 对于棋子识别，该方法引入了一种新颖的方法，该方法使用R-CNN训练鲁棒的分类器以处理不同类型的棋盘棋子。 与基于SIFT的分类器相比，该方法在不同种类的样本上表现更好。 如果扩展，这项工作对于记录动作和培训国际象棋AI以预测特定棋盘配置的最佳可能动作可能很有用。 方法堆栈： 获

计算机视觉：算法与应用-第二版英文-_Szeliski_CVAABook_2ndEd

1. 地图点相关 3. 用参考关键帧来跟踪 1. 理解地图点里成员变量的物理意义 2. 掌握BOW的原理及应用（重要） 3. 掌握关键帧跟踪原理（重要） 4.

基于PP-LiteSeg的框架下训练的仿真环境下的语义分割模型，本人对predict函数进行了爆改，来实现了低延时的实时语义分割。 博客地址：https://blog.csdn.net/weixin_51331359/article/details/126137279?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22126137279%22%2C%22source%22%3A%22weixin_51331359%22%7D&ctrtid=I6dOl

yolov5进行目标检测

Kinect 2.0 当做网络摄像头（WebCamera）使用，需要先安装此运行时。