水下目标检测与跟踪：GVF Snake和Mean Shift，张学武，凌明强，针对水下光学图像清晰度低和物体颜色失真造成水下目标检测困难的问题，本文提出了一种基于Mean Shift和GVF Snake混合模型的水下目标检��

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yolo-v3:Yolov3用于对象检测和跟踪的Rust实现

【AI科技大本营导读】目前，计算机视觉是深度学习领域最热门的研究领域之一。计算机视觉实际上是一个跨领域的交叉学科，包括计算机科学（图形、算法、理论、系统、体系结构），数学（信息检索、机器学习），工程学（机器人、语音、自然语言处理、图像处理），物理学（光学 ），生物学（神经科学）和心理学（认知科学）等等。许多科学家认为，计算机视觉为人工智能的发展开拓了道路。那么什么是计算机视觉呢？这里给出了几个比较严谨的定义：“对图像中的客观对象构建明确而有意义的描述”（Ballard＆Brown，1982）“从一个或多个数字图像中计算三维

大数据-算法-高速公路隧道的运动车辆检测与跟踪算法的研究.pdf

本文为硕士毕业论文，CNKI可查询。主要讲解车辆检测、跟踪的相关算法，如跟踪目标框等。利用OpenCV，可以很方便的实现自己的想法，非常值得参考。

将VOC格式文件放至data的文件夹 JPEGImages文件夹中存放数据图片 Annotations文件夹中存放与图片一一对应的标签文件 调整voc2yolo4.py文件中的trainval_percent 、train_percent的值，控制训练集、测试集、验证集的比例；调整完成后运行该文件，在data/ImageSets/Main文件夹中生成对应数据集的图片文件名 运行voc_annotation.py文件，运行前将文件中的classes列表替换为自己数据集的class的名字 运行后自动生成yolo_train.txt文件，文件中每一行的格式为图片路径和图片中标注框的位置以及分类，如下所示 data/JPEGImages/MVI_20011__img00001.jpg 592,378,752,540,3 557,120,604,163,2 545,88,580,118,2 508,67,536,92,3 553,70,582,89,7 731,114,783,153,2 902,250,960,357,3 修改train.py中的路径参数与自己电脑上的路径相匹配 classes

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