给定一个有固定背景的视频，其中包含很多光的变化，我试图检测在相对较短的时间跨度内出现的光脉冲。播放视频时，人们很容易区分光脉冲，但如果只显示静止帧，就不可能区分脉冲和背景光 我想知道机器视觉中是否有专门的术语，我可以用来搜索用来解决这个问题的算法。如果你有任何关于解决这个问题的论文或开源软件的参考资料，那就太好了 编辑：更多上下文 视频本身是一个生物过程，发生在亚细胞水平，当背景固定时，在像素水平上也存在大量随机信号噪声（相邻像素之间的噪声似乎没有显著相关性）。注意，我在第一段中提到的变化是真实

此代码是计算机视觉系统工具箱的一个示例，它生成光流的运动矢量。奇怪的是，从每个视频帧中提取具有构成这些向量的坐标点的数组[x，y] videoReader=vision.VideoFileReader('videoname','ImageColorSpace','Intensity',... 'VideoOutputDataType','uint8'); converter = vision.ImageDataTypeConverter; opticalFlow = vision.Optica

我的问题是检测车辆。摄像机位于交通灯架上，在一定程度上朝下。问题是亮度，因为太阳改变了它的位置。那么，对于这种情况，什么样的背景减法算法是稳健的呢？我只知道帧差分、均值滤波和MoG对于背景随时间变化的情况，受益于基于自适应的算法可以让你笑口常开。 当这些算法在预先学习的模型中看到一些变化时，比如太阳光的变化，就会尝试学习新的背景模型。我建议您使用的算法是：AdaptiveSelectiveBackgroundLearning。 在我的一些项目中，我还受益于AdaptiveMedianBGS方法，

三维重建通常由两台摄像机完成。添加第三个摄像头的好处是什么？项目符号形式： 较少遮挡：在B中遮挡的摄影机A中可见的点可能在C中可见 提高准确性-平均更多有效匹配的测量值可减少错误 二是增加了检测错误匹配的可能性 没有。在现实世界的系统中，三维重建实际上很少只使用两个摄像头。我想到的主要好处是增强了连贯性，从而增强了稳健性。将其视为减少协方差（即不确定性）。观察次数越多，就越容易收敛到稳定的解决方案。例如，如果只有两个摄像头，可能会遇到不允许正确估计深度的视觉约束（例如，小基线）。在这种情况下，

所有推断都计划在cpu上执行。当我指定一个层回退到系统caffe时，我已经成功地将模型协调到IR。然而，我应该如何编码和编译cpp代码，让它知道我将要到用户回退层，以及在哪里找到libcaffe 不建议使用回退到框架的方法 当您的网络有默认情况下推理引擎不支持的自定义层时，执行推理的受支持且高效的方法-实现您自己的层并为特定插件注册它们。有关如何为CPU和GPU执行此操作的更多详细信息，请通过以下链接找到：

在CNN中，滤波器通常在空间上设置为3x3、5x5。大小是否可以与图像大小相比较？一个原因是减少了要学习的参数数量。除此之外，还有其他重要原因吗？例如，人们想先检测边缘？您回答了问题的一个要点。另一个原因是，大多数有用的特征可能在图像中的多个位置找到。因此，在整个图像上滑动单个内核是有意义的，希望使用同一内核在图像的不同部分提取该特征。如果您使用的是大内核，那么这些特性可能是交错的，而不是具体检测到的 除了你自己的答案，减少计算成本也是一个关键点。由于我们对图像中的不同像素集使用相同的内核，因此

我想使用YOLOv3只检测人员检测。它的探测能力很好。但它也可以搜索和匹配其他对象。这就是为什么要花更多的时间来检测这个人。 现在我想基于person创建自己的数据集。我已经从谷歌API下载了8.5万张裁剪过的图片 但对于这些图像，需要对其进行标记和注释。成千上万的图片，我该怎么办？注释要花很多时间。有没有办法像在python中那样以编程方式对这些图像进行注释？您可以尝试帮助您，或者您可以选择使用已注释的COCO集，并仅选择其中的人员，如中所示。我已尝试更改这些文件COCO.name。现在它有一

我正在学习照片校准 假设我在相同的位置拍摄了两张静态场景的照片，使用相同的相机，相同的镜头，相同的焦距。。。所以没有几何变化 唯一改变的是曝光时间、偏差、白平衡和增益，以及那些影响像素颜色的设置。我需要一个从照片1映射到照片2的公式 在代码中，它类似于： photo2\u est=magicFunction（photo1、摄像机设置、摄像机设置） 具体涉及的设置是什么？我应该如何映射颜色 有什么好的资源吗？你说的是“传递函数”，它在商业上被实现为“查找表”（LUT） 传递函数对单个像素进行操作，

我正在尝试创建一个映射，将一个平铺图像数据集中的平铺/像素位置映射到另一个数据集中的平铺/像素位置（大致覆盖相同的图像区域）。由于成像区域的旋转、平移轴、平移和比例变化，此映射中存在许多未知因素。这种情况如下图所示，其中矩形代表每个瓷砖的成像区域，瓷砖的布局由平移轴（黑线）和相机轴之间的关系决定： 问题归结为以下线性系统，该系统考虑了两个数据集中扫描轴相对于相机轴的不同旋转，以及两个数据集中成像区域之间的旋转、缩放和平移。不幸的是，我不知道如何着手解决未知问题： |tx ty|X|a b|+|

我在运行yolo v2时遇到以下错误。Yolo和tiny Yolo很好用。任何线索将不胜感激 ./darknet detector test ./cfg/voc.data ./cfg/yolo-voc.cfg ./yolo- voc.weights data/dog.jpg layer filters size input output 0 conv 32 3 x 3 / 1 416 x 416 x 3 -> 416 x 416 x 32 1 max 2 x 2 / 2 416 x

我在自己的数据集上使用更快的rcnn（mxnet）进行对象检测，该数据集有9个类（包括背景）。然而，我发现最终它只打印出了培训过程中所有9个班级的平均准确度。此外，在测试过程中，它也只打印出所有9个类的平均精度和召回率。我想知道如何在培训过程中打印出每门课的准确度，以及在测试过程中打印出每门课的召回率和准确度？ 或者有人能告诉我，我应该在哪里实现我的目标？ 图中会显示一个理想的示例 您可以使用Scikit学习功能sklearn.metrics.precision_recall_fscore_su

我使用了一个文本检测模型，它给出了边界框坐标。我已经将多边形转换为矩形，用于裁剪图像中的文本区域。生成的边界框被洗牌了，我无法进行排序。据我了解，这些箱子是按Y3分类的。但是，当曲线文本出现在同一行中时，如下图所示，顺序会被打乱，我需要在将其传递给文本提取模型之前对其进行排序 将多边形转换为矩形以裁剪文本区域 在这种情况下，将显示带有检测到的文本的多边形边界框坐标 146,36354,34354,82146,84“澳大利亚人” 273,78434151411201250129“收集” 1

有人能解释一下Halcon中min_mas_grey（）操作符的percent参数是什么吗 最小最大灰度（区域，图像：：百分比：最小，最大，范围）此运算符的文档可在此处找到： 如果您在理解过程中遇到困难，请详细说明以下解释： 计算与图像区域相对应的像素百分比数 输入图像。然后在直方图的两侧向内移动 通过此像素数确定最小和最大像素数 灰度值 本质上，如果百分比为0，您将获得预期的最小值/最大值，但是如果您给出一个百分比，它将从直方图的任一侧减去该百分比（作为像素值），并将这些值改为最小值和最大值

我很想了解以下挑战的见解和观点。我正在尝试训练CNN对具有不同颜色的不同“块”的图像进行分类（请参见下面的示例）。图像为2D阵列（例如20 x 100像素），其中白色编码为0，蓝色编码为1，绿色编码为2 我正在努力训练一个在这类图像上具有良好性能的网络，尤其是在图像尺寸越来越大（例如40 x 100）时，防止过度拟合和验证集性能非常差。我试图理解/概念化识别这些特征所需的CNN结构类型 我已经在下面介绍了我当前的网络结构，但这种结构往往性能参差不齐，并且在图像大小增加时会出现故障或变得非常缓慢。

我试图理解mediapipe提供的tflite的输出 将输出描述为71个二维地标和5个二维地标。检查模型时，如下所示： interpreter = tf.lite.Interpreter(model_path='iris_landmark.tflite') interpreter.allocate_tensors() output_details = interpreter.get_output_details() print(output_details) [{'dtype': numpy

我正在寻找用于评估2d人体姿势的任何其他指标。 我现在得到的是： 正确零件的百分比 关键点正确率 检测到的关节的百分比 对象关键点相似性 平均每关节位置误差 我知道有像AP、AR、MOTP这样的目标检测指标，但我特别寻找上面提到的人体姿势评估指标。有没有特别的理由寻求更多的指标？研究。。。试图找到一个更好的衡量标准。你可能想把这个问题发布在或其他一些观点上。好的。。我会的。。非常感谢。

我正在使用LSTM进行视频预测帧预测。如何在我的定制数据加载器中实现这一点？安德烈亚斯·霍尔姆·尼尔森（Andreas Holm Nielsen）在这方面提供了一个很好的指南

我已经找到了matlab的示例，但是工具箱中包含的所有演示都希望输入的是avi视频。此工具箱是否适用于网络摄像头和/或简单图像？如果是，有人能告诉我怎么做吗？我知道这可能不是很有帮助，但Mathworks喜欢将Simulink作为流媒体应用程序（包括视频处理）的首选工具 对于实时视频或来自照相机的静止图像，您选择的工具是。这与您找到的图像处理工具箱相结合，使matlab成为非常强大的视频处理工具 演示如何将图像文件读入matlab矩阵 计算机视觉系统工具箱适用于MATLAB和Simulink。

从事与计算机视觉相关的小型项目，主要是尝试使用OpenCV。这让我想到一个有趣的问题： 使用特征检测在图像中查找已知对象并不总是容易的-对象很难找到，尤其是当目标对象的特征不是很好时 但如果我能提前选择我要找的是什么，那么理论上我可以为自己生成一个最佳的图像进行检测。任何使特征检测变得困难的品质都将不存在，所有使其变得容易的品质都将存在 我怀疑这种想法也适用于二维码之类的东西，但由于他们希望二维码简单、小巧的局限性 所以我要问你们的问题是：你们将如何生成一个最佳的图像以供以后的相机识别？如果您已

我花了几个月的时间研究和实验关键点检测、描述和匹配的过程。在上一节课中，我还学习了增强现实背后的概念，即“无标记”识别和姿势估计 幸运的是，我发现前面的概念在这个环境中仍然被广泛使用。创建基本增强现实的通用管道如下所示，但不详细介绍所需的每个算法： 捕获视频时，在每一帧 获取一些关键点并创建它们的描述符 查找这些点与以前保存的“标记”（如照片）中的点之间的匹配 如果匹配足够，估计可见对象的姿势并使用它 也就是说，一个非常简化的过程，例如，由 现在的问题是：在我个人的研究中，我还发现了另一种叫做“

我使用两个lmdb输入来识别人脸的眼睛、鼻尖和嘴巴区域。数据lmdb的维度为Nx3xHxW，而标签lmdb的维度为Nx1xH/4xW/4。标签图像是通过在opencv Mat上使用数字1-4屏蔽区域创建的，opencv Mat已初始化为所有0（因此总共有5个标签，0为背景标签）。我将标签图像的宽度和高度缩小为相应图像的1/4，因为我的网络中有两个池层。这种降尺度确保标签图像尺寸与最后一个卷积层的输出相匹配 My train_val.txt： name: "facial_keypoints" la

我试图从两幅图像中计算一个基本矩阵和一个投影矩阵。然后我将使用它们将3D对象投影到图像上。我使用的两个图像是 我选取了一些像素对应，并将其输入到基于SVD的最小二乘机制中，书中说这给了我基本矩阵。我在这个任务中使用了下面的代码（代码主要基于Eric Solem的《用Python编程计算机视觉》（Programming Computer Vision with Python）一书）： 将scipy.linalg导入为lin 作为pd进口熊猫 def歪斜（a）： 返回np.array（[[0，-

我试图理解YOLO中借据的概念。我读到它是预测边界框和地面真值边界框之间的重叠区域。这是训练数据所必需的，您可以手动放置地面真实值边界框。我的问题是，如果你想在新的图像上应用YOLO，它如何知道地面真相边界框 问候,， Bryan如果我们有两个边界框，那么IoU的定义是 它有两个用途： 这有助于我们衡量模型预测的准确性。使用它，我们可以计算出预测的边界框与地面真实边界框的重叠程度IoU越高，性能越好。 结果可以解释为 它帮助我们删除相同对象的重复边界框。因此，我们按照置信度的降序对所有预

我设置了Azure计算机视觉服务并在我的应用程序中使用。当我尝试在一些图像上执行OCR时，它无法识别所有文本（即在“cups”中省略“S”）。 当无法正确识别文本时，是否可以在OCR中对其进行培训/再培训？OCR工具并非总能检测到所有内容。您可以尝试在将某些图像发送到azure之前对其进行预处理。 根据您提供的图像和信息，我快速检查了Computer Vision API的输出，该API具有多个文本处理操作： OCR：原始的，同步的 识别文本：第二个，异步，最后一个将不推荐使用 批读取（2.0

我正在使用视觉SLAM，如ORB SLAM，用于室内机器人车导航。我有几个问题，希望你能帮助我 生成地图后，基本上是3D点及其描述符，下次如何重复使用？重用生成的地图是一个好主意吗 支持我重复使用地图，随着时间的推移，我如何维护和改进地图 在没有太多特征点的地方，我应该做些什么来提高visual SLAM的性能 谢谢，还有一个基于ORB的，还支持加载预构建地图的。但在映射时，OpenVSLAM中不支持预构建的映射。您应该在运行SLAM时开发用于改进预构建映射的代码。如果没有太多的关键点，应该寻找

我读了一些关于最先进的语义分割模型的文章，在所有这些文章中，作者都使用F1评分标准进行比较，但他们没有写他们使用的是“微观”还是“宏观”版本 有人知道用哪一个F1分数来描述分割结果吗？为什么很明显，作者在论文中没有对其进行定义 样本文件： 只有一个F-1分数——精确性和召回率的调和平均值 宏/微/样本/加权/二进制用于多类/多标签目标。如果None，则返回每个类的分数。否则，这将决定对数据执行的平均类型： binary：仅报告pos_标签指定类别的结果。这仅适用于目标（y_{true，pred

有没有一种特征提取方法是尺度不变而不是旋转不变的？我想匹配已缩放但未旋转的类似图像 编辑：让我重新措辞。如何检查图像是缩放版本还是接近原始版本？直方图和高斯金字塔用于提取缩放不变特征 如何检查图像是缩放版本还是接近原始版本 这对我来说是个难题。你是说给定两张图片，一张是原始的，另一张是缩放的？或者一个原始片段和另一个片段是原始片段中的片段，但经过缩放，您希望在原始片段中定位该片段 [更新] 给定两幅图像，a和b 检测到他们的筛选或浏览特征点和描述。 获取a和b之间的对应区域。如果没有，则返回fa

我想要一个样本代码，可以得到协方差矩阵从点云数据使用PCL 我查看了PCL文档，发现以下代码用于计算协方差： // Placeholder for the 3x3 covariance matrix at each surface patch Eigen::Matrix3f covariance_matrix; // 16-bytes aligned placeholder for the XYZ centroid of a surface patch Eigen::Vector4f xyz_

我找到了一本关于VLFeat猪的教程 http://www.vlfeat.org/overview/hog.html 我对16*16*31矩阵有点困惑。谁能告诉我如何从函数返回的矩阵中提取可用于分类任务的特征 谢谢 该矩阵中的条目是特征！根据您试图实现的目标，您可能会进行一些降维、增强或后处理，但这些都不是绝对必要的。退房

我需要确定照明变化的参数，这是由连续分段多项式C（t）定义的，其中f（t）是由两个边界点（t1，C）和（t2，0）定义的三次曲线，也就是f’（t1）=0和f’（t2）=0。 强度曲线从阴影边界上的法线采样，如下所示： f(x)= x^3+a2*x^2+a1*x1+a0 - 3 variables 每一行都是样本，显示照度的变化。所以X是列数，Y是像素强度 我有这样的真实数据（从所有样本中抽取一个样本）： 我总共有N个样本，我需要确定参数（c，t1，t2） 我怎么做 我试图通过在Mat

我已经使用Fast RCNN有一段时间了，但仍然无法获得一些核心机制 在教程幻灯片（第28页，共页）中，它们有一个示例输出，每个对象只有一个边界框： 具体来说，对所有区域建议（）执行非最大抑制，但在我的例子中，它仍然为图像中的每个对象包含数十个区域 我的边界框如下所示，阈值为0.99： 重叠区域的边界框是如何以及在何处最终确定为一个的？非最大限制应该明确地过滤掉示例图像中的重叠边界框。 再次检查是否正确使用，并在使用网络输出微调初始边界框后执行此操作。非最大抑制将拒绝大于阈值的重叠区域。由于

我正在使用Alexnet架构对图像网络模型进行微调。我的数据集非常小（每个类7张图像，没有增加）。我必须去掉最后一个FC层（“FC8”）的权重，但是其他完全连接的层呢。对于“FC6”和“FC7”我应该使用来自图像网络模型的权重还是从随机初始化？所有三个FC层的学习率均为5。由于训练示例太少，我建议修复所有层（conv、fc6和fc7）的权重，并使用线性支持向量机训练最后一层。大多数支持向量机训练包和算法都使用全局凸优化，在这种情况下可能会产生比SGD更好的结果

在ResNet体系结构中，为什么要在元素添加后应用ReLU激活，而不是在剩余块中的剩余块之前？因为它是以这种方式提出的。在以下工作中对剩余连接进行了调查：他们发现，Skip->BN->RELU->Conv->BN->RELU->Conv->Add最有效 但是，性能差异可以忽略不计，因此以原始ResNet公式为准。不过，如果你想知道哪些有效，哪些无效，你可以阅读这篇文章。谢谢。那么这只是一个椭圆的结果吗？或者在设计选择中是否有任何理论见解？这只是一个实证结果。我的意思是，他们试图用一些挥手的东西来

我正在研究kitti数据集，特别是如何将世界点转换为图像坐标。我看了自述文件，它在下面说，我需要先转换到摄像机坐标，然后乘以投影矩阵。我有两个问题，来自非计算机视觉背景 我查看了calib.txt中的数字，特别是矩阵是3x4，在最后一列中有非零值。我一直认为这个矩阵=K[I | 0]，其中K是相机的固有矩阵。那么，为什么最后一列不是零，这意味着什么？e、 P2是 将投影应用于[u，v，w]并将u，v除以w后，这些值是关于图像中心的原点还是位于图像左上角的原点 自述： calib.txt：摄像机

我对用于训练目的的MaskRCNN图像有点怀疑。MRCNN是否仅拍摄8位图像用于训练？如果它拍摄任何16位或32位图像，它将如何通过训练帮助我们？ 通常对8位图像进行可视化。我遇到了一个难题，如果它的处理是16位的，那么它将如何帮助分类和映射。只要您保持数据类型相同，并且所有输入图像的图像强度范围“一致”，那么它就应该是好的。例如，如果我们更喜欢8位图像，则应将16位和32位图像重新缩放为8位，即输入图像应为uint8类型-值介于[0255]之间。当使用大多数机器学习模型进行训练和推理时，需要这

我使用detectron2对图像进行语义分割。Detectron2具有用于显示结果的预构建功能。我感兴趣的是保存分段的结果，并在需要时解析它们。因此，我回溯了代码，发现instances_to_coco_json函数就是输出分段结果的函数。我试着保存结果 结果采用以下格式 { "image_id": 1, "segmentation": { "counts": "R[W<=Sf0001O0000000000000000000000

我有两个图像为，另一个图像为 我用一台安装在道路上的闭路电视摄像机拍摄了这张照片 现在我想计算它在现实世界中行驶的距离，以找到车辆的速度。我使用目标检测得到两幅图像中车牌的边界框，通过计算像素距离。只有当图像平面和道路平面彼此平行时，我才能将像素距离映射到真实世界（我正在使用这种技术，但它不能给出准确的结果）。因为我的相机与道路成一定角度，所以我无法使用这种技术 我尝试了几篇研究论文，但找不到任何与我的问题相关的有用信息。有人请分享做这件事的见解，这将是有益的 在这个问题中，我们只有一个摄影机视

在colab中，我想在实时流媒体视频上做一个面部表情模型。但我不知道该怎么做。我可以获得有关视频录制的来源，链接是，但我想在我的项目中进行实时视频流。不幸的是，colab无法实时访问您的网络摄像头。但是，如果您已经录制了视频，那么就很容易了 #!pip install deepface from deepface import DeepFace DeepFace.stream(db_path = "C:/facial_database", source = "my_

我有这张图片如下所示 在这里，我试图通过基于强度的Otsu技术定义区分双峰类的阈值，然后将直方图中的阈值可视化。到目前为止，我已经编写了以下代码： import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from skimage import data, io, img_as_ubyte from skimage.filters import threshold_multiotsu # Read an image image = io.imrea

给定两幅图像，例如两只猫，是否有一个包含“快速和肮脏”方式的库，通过两幅图像在平移和旋转方面的差异来判断？图像配准是一个很大的领域，我遇到的每个应用程序似乎都是为医学扫描量身定做的，并且通常在变换范围上有特定领域的上限。我需要的工具应该将两幅图像作为输入，并返回旋转角度和平移向量，甚至可能是置信度，就这么简单。（大多数算法都是繁重的，关注于对齐的细微细节，我正在寻找的工具不需要那么精确。）如果不需要非常精确，您可能可以调整代码以更好地适应您的应用程序 如果您知道要比较的两个图像确实包含相同的对象

我试图计算一幅图像的摄像机位置。我有两张rubiks立方体的图片。第一个图像被视为基础图像，下一个图像是相机移动后的图像。因此，对于第一幅图像，我假设相机位于（0,0,0）。在这张图片上，我识别了rubiks立方体正面的4个角，如图所示（4个角由4个蓝色圆圈标识）。 然后，对于下一张图像（相机移动后），我识别出与这里显示的相同的rubiks立方体面 因此，假设第一个图像为基础图像，有人知道我是否/如何计算图像2的相机移动量，如图所示： 我建议您使用OpenCV。我还认为，这个问题更适合Sta

我有两个相同内容的图像，但可能有不同的比例或旋转。问题是，我必须找到这些图像的区域，并将它们相互匹配。例如，如果我在图像1上有一个圆，我必须在图像2中找到相应的圆 我只是想问一下解决这个问题的正确方法是什么。我正在查看opencv的匹配形状。我相信这个问题是图像对应，但我真的不知道如何解决它 提前谢谢 我有以下图片： 模板图像=> 示例图像=> 请注意，图像上的数字对应于区域的正确匹配。这些在处理图像时不存在。与通常的计算机视觉问题一样，您永远不能提供太多信息，也不能对要分析的数据做出太多假设。

我试图在MATLAB中实现SIFT 我通过定位DOG（高斯差）空间中的局部极大值和极小值，获得了（比如）4个不同八度的关键点。然而，我不知道如何处理最后3个八度音阶的关键点 我是否将它们包含在原始图像的关键点中，如果是，那么我如何将缩小后的图像转换为原始图像，例如256 x 256image（第二倍频程）中的像素（I，j）到512x512image（第一倍频程）中的像素（I'，j'）。我尝试了很多sift教程，但没有找到任何结论。不清楚，“最后3个八度”是什么意思？ 关于平移-将获得的音阶（通过

我正在尝试实现金字塔匹配内核，现在我陷入了一个困境。 我知道我需要将特征空间划分成越来越大的箱子，以便在更高的层次上，多个点[特征向量]将映射到单个箱子。我似乎搞不懂的是如何划分要素空间。我理解了特征向量是1维或2维的情况，但是如何划分d维特征空间。 我知道这个问题很模糊，但我不知道还能问什么 我可能错了，但我想直觉是对特征空间进行量化。因此，您基本上可以使用不同码本大小（128、64、32…）的单词包，并使用它们的内核计算两幅图像之间的相似性。您可以发布代码吗？我正在研究算法，我想我已经计算出

我在两个图像之间有一组关键点对应关系，现在我想在GPU（CUDA/OpenCL）上执行离群点检测，以便选择内联线 我曾考虑将RANSAC与8点算法结合使用，但后来我注意到该算法需要对8x9矩阵执行SVD 问题是，我发现执行SVD的每个例程都包含严重的分支（循环、条件），这将导致线程之间的分歧 因此，我想问，在GPU上检测异常值/内联值的最佳方法是什么？有没有一个没有奇异值分解的8点算法的有效实现

我希望你在这次流感大流行中表现良好 我正在处理关键点；更具体地说，尝试根据对象的关键点确定对象的位置和方向。我读过一些研究论文，看到他们使用了CoCo预先标记的图像 我很难理解PAF和关键点是如何在预先标记的数据集中生成的 任何解释都将不胜感激

我有目标检测模型的结果。一些对象丢失了，所以我想重新注释这些对象，并将这些图像反馈给模型。那么，我可以在lableImg中看到目标检测模型的结果吗？如果是，那么如何操作？是，您可以通过将开放目录（LabelImg内部）更改为图像所在的位置来完成此操作。现在，将所有带注释的文件放在用于打开图像的同一目录中，并将保存目录（在LabelImg中）更改为与打开目录（即图像存储的位置）完全相同的文件夹。。就这样！你可以走了！只需在右面板的任何图像上单击下方，即可查看更改的效果和该对象周围的边界框

我目前正在从事一个利用YOLOv5的项目。我已经在5000多个图像数据集上对我的模型进行了100个时代的训练，得到了一张0.95的良好地图。当我尝试使用detect.py和经过训练的权重来检测对象时，我的问题出现了。在某些对象上，我的检测置信度相当低，约为0.30到0.70。我应该为更多的时代训练我的模特以增强我的自信吗？高mAP不会导致高置信度吗

我目前可以检测对象的二维边界框。现在我想找到与二维边界框相关的三维边界框，但我仍然不知道如何做。我在网上做了一些研究，但我很困惑。有谁能教我如何从2D bbx一步一步地实现3D bbx？非常感谢你 你能解释一下从单摄像机图像中获取物体三维位置、方向和尺寸的需要吗？。您只能从2D BB近似三维边界框。@维努：是的，我如何从2D bbx近似三维边界框。因为我的任务是使用2D目标检测任务的结果来计算物体在3D中相对于汽车的位置。

我正在做一个项目，需要捕获桌面的一个区域，并实时修改和处理流图像。当我使用一个图像时，我在处理后得到大约12帧，在处理前得到28帧。我知道我的处理过程会降低性能，但是forge的截屏功能真的很慢吗？openCV会更快吗？有更快的选择吗 很可能其他方更快，因为其他方在向您发送数据时使用更快的压缩。或者尝试发送较少的数据，例如，将屏幕划分为8 x 8个块，只发送在这两个块之间发生变化的块。。这类应用程序中经常会用到类似的东西。请注意，如果我删除opencv标记（不相关）？我不认为它不相关。我想知道O