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多目标跟踪，用C++实现，部署到TensorRT加速，最新的yolov7部署，支持yolov7所有模型，而且拿来即用，不用再自己配置，支持答疑。自己辛苦整理的，求大佬打赏一顿饭钱。苦苦苦、平时比较比忙，自己后期会继续发布真实场景项目；]，详细讲解-带注释+附源码，全网只此一个，【DeepSort项目纯C++ Yolov7[闲鱼都是卖999元/haha。.......................
即带条件的目标检测，用语言指示模型识别图像中特定目标。和Object Referring相比，Object Referring Tracking会根据自然语言描述在连续帧中对目标进行跟踪。开放式3D目标检测，利用VLM的zero-shot能力检测场景中在白名单之外的目标类型。交通场景视觉问答，这需要vlm的高维场景理解能力。自动驾驶领域的问答可以划分为感知、规划、空间推理、时序推理、因果逻辑推理。
一台linux物理机（需要双系统，虚拟机会出现很多报错）一台Nidia jetson Xavier NXNX的底板，本文用的是冬虫电子NCB00载板NX的网口或者wifi模块一张128G的tf卡显示器，键盘，鼠标及各种连接线。
浅显易懂的讲解目标检测相关知识点，今天是：anchor和proposal，two-stage和one-stage
本篇介绍了：1. 对视频进行背景建模，使用帧差法。2. 对视频中移动对象进行目标跟踪检测。
基于丹摩智算平台-手把手拿下经典目标检测模型 Faster-Rcnn
Faster-RCNN 是一种经典的目标检测模型，广泛应用于计算机视觉任务，如目标检测和实例分割。它不仅性能优异，而且具备较高的检测精度。本文将手把手带领大家完成 Faster-RCNN 的训练与测试，介绍云服务器的配置、环境搭建以及模型的训练和测试流程，帮助读者快速上手使用 Faster-RCNN。Faster-RCNN 的训练通常使用 COCO 数据集，这里使用一个缩小版的COCOmini数据
YOLOv8 是 YOLO（You Only Look Once）家族中的最新版本，是一种高效的目标检测算法。在 DAMODEL 提供的 YOLOv8 训练与测试指南中，详细介绍了如何使用该模型进行训练和测试，并结合实例演示了从数据准备到模型训练的整个流程。这篇博客将围绕 YOLOv8 的基础知识、如何准备数据、训练模型的步骤以及在 DAMODEL 云平台上进行模型训练的优势展开，帮助读者更好地掌
利用红外-可见光图像数据集OTCBVS打通图像融合、目标检测和目标跟踪
ROLO运行环境：python2.7tensorflow0.8opencv2.7以下是一些注意事项，以下均是在终端翻墙情况安装tensorflow 0.8pip install --ignore-installed --upgrade https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0-cp3...
出现一个警告信息，暂时不管/usr/bin/ld: warning: libopencv_imgcodecs.so.3.2, needed by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.3.2.0, may conflict with libopencv_imgcodecs.so.3.3/usr/bin/ld: warning: libopen
1.首先按照https://blog.csdn.net/hjl240/article/details/52002749该博主的方法配置了半天，遇到这些问题（1）feature.hpp里和tracker.hpp里CV_OVERRIDE不认识（2）Tracker::create不认识查看opencv源码发现CV_OVERRIDE应该是在Utility.h头文件里的，但...
提出了一种端到端的门控跨域协作网络（GCC-Net），旨在解决目标检测任务在弱光照环境下遇到的低对比度和可见性差等挑战。
baocuo/usr/bin/ld: warning: libopencv_imgproc.so.3.2, needed by /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_highgui.so.3.2.0, may conflict with libopencv_imgproc.so.3.3/usr/bin/ld: warning: libopencv_core.so.
下载了Trackingnet数据集，文件目录为 linux.zip.001, linux.zip.002, linux.zip.003…形式（如图），无法直接使用，解压方式为：首先 cat linux.zip* > linux.zip #合并为一个zip包cat TEST.zip* > TEST.zip然后 unzip linux.zip #解压zip包unzip TEST.zip解压
目标检测框格式分为两种：xyxy(左上和右下坐标）xywh(中心坐标+目标检测框的宽高）需要确定已有的json格式中对应的bbox中的目标检测框是哪种格式，yolov5识别的是xywh类型
OpenCV级联分类器识别车辆实践笔记，包括静态图片中车辆识别和视频中车辆识别。
本文主要罗列Yolov5小目标性能提升方案，包括注意力机制、多头检测器、loss优化等；
目标跟踪的过程：1、获取对象检测的初始集2、为每个初始检测创建唯一的ID3、然后在视频帧中跟踪每个对象的移动，保持唯一ID的分配本文使用OpenCV实现质心跟踪，这是一种易于理解但高效的跟踪算法。质心跟踪算法步骤步骤1：接受边界框坐标并计算质心质心跟踪算法假设我们为每一帧中的每个检测到的对象传入一组边界框 (x, y) 坐标。这些边界框可以由任何类型的对象检测器（颜色阈值 + 轮廓提取、Haar
YOLOv5 是由 Ultralytics 团队开发的 YOLO 系列的一个版本，尽管它不是 YOLO 原创作者 Joseph Redmon 的作品，但它在性能、易用性和灵活性方面得到了广泛的认可。YOLOv5 采用了全新的架构设计，具备更快的检测速度和更高的检测精度。
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