亚洲男人的天堂2018av,欧美草比,久久久久久免费视频精选,国色天香在线看免费,久久久久亚洲av成人片仓井空

目標檢測和數據關聯是多目標跟蹤系統的關鍵組成部分。盡管這兩個組件高度依賴于彼此，但MOT中的一個流行趨勢是將檢測和數據關聯作為單獨的模塊執行，并按級聯順序處理。由于這種級聯過程，所生成的MOT系統只能執行前向推理，而不能將錯誤反向傳播到整個管道并進行糾正。這導致整個管道的性能低于最佳水平。為了解決這個問題，最近的工作聯合優化了檢測和數據關聯，并形成了一個綜合的MOT方法，已被證明提高了檢測和跟蹤的性能。為此，我們提出了一種基于圖神經網絡(GNNs)的聯合MOT方法。該方法的關鍵思想是，GNNs能夠在空間和時間域內顯式地建模多個目標之間的復雜交互，這對于學習識別特征進行檢測和數據關聯至關重要。我們還利用了運動特征與外觀特征一起使用時對MOT有用這一事實。因此，我們提出的聯合MOT方法也將外觀和運動特征納入我們的基于圖的特征學習框架，從而使MOT更好地學習特征。在MOT挑戰數據集上的大量實驗表明，我們提出的方法在目標檢測和MOT檢測上都取得了最先進的性能。

摘要：近年來,基于深度學習的表面缺陷檢測技術廣泛應用在各種工業場景中.本文對近年來基于深度學習的表面缺陷檢測方法進行了梳理,根據數據標簽的不同將其分為全監督學習模型方法、無監督學習模型方法和其他方法三大類,并對各種典型方法進一步細分歸類和對比分析,總結了每種方法的優缺點和應用場景.本文探討了表面缺陷檢測中三個關鍵問題,介紹了工業表面缺陷常用數據集.最后,對表面缺陷檢測的未來發展趨勢進行了展望.

智能視頻監控(IVS)是當前計算機視覺和機器學習領域的一個活躍研究領域，為監控操作員和取證視頻調查者提供了有用的工具。人的再識別(PReID)是IVS中最關鍵的問題之一，它包括識別一個人是否已經通過網絡中的攝像機被觀察到。PReID的解決方案有無數的應用，包括檢索顯示感興趣的個體的視頻序列，甚至在多個攝像機視圖上進行行人跟蹤。文獻中已經提出了不同的技術來提高PReID的性能，最近研究人員利用了深度神經網絡(DNNs)，因為它在類似的視覺問題上具有令人信服的性能，而且在測試時執行速度也很快。鑒于再識別解決方案的重要性和廣泛的應用范圍，我們的目標是討論在該領域開展的工作，并提出一項最先進的DNN模型用于這項任務的調查。我們提供了每個模型的描述以及它們在一組基準數據集上的評估。最后，我們對這些模型進行了詳細的比較，并討論了它們的局限性，為今后的研究提供了指導。

論文題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

論文摘要： 多目標跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOT數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。

題目： A survey of deep learning techniques for autonomous driving

簡介： 本文目的是研究自動駕駛中深度學習技術的最新技術。首先介紹基于AI的自動駕駛架構、CNN和RNN、以及DRL范例。這些方法為駕駛場景感知、路徑規劃、行為決策和運動控制算法奠定基礎。該文研究深度學習方法構建的模塊化“感知-規劃-執行”流水線以及將傳感信息直接映射到轉向命令的端到端系統。此外，設計自動駕駛AI架構遇到的當前挑戰，如安全性、訓練數據源和計算硬件等也進行了討論。該工作有助于深入了解深度學習和自動駕駛AI方法的優越性和局限性，并協助系統的設計選擇。

題目： Deep Learning in Video Multi-Object Tracking: A Survey

簡介： 多對象跟蹤（MOT）的問題在于遵循序列中不同對象（通常是視頻）的軌跡。 近年來，隨著深度學習的興起，提供解決此問題的算法得益于深度模型的表示能力。 本文對采用深度學習模型解決單攝像機視頻中的MOT任務的作品進行了全面的調查。 確定了MOT算法的四個主要步驟，并對這些階段的每個階段如何使用深度學習進行了深入的回顧。 還提供了對三個MOTChallenge數據集上提出的作品的完整實驗比較，確定了表現最好的方法之間的許多相似之處，并提出了一些可能的未來研究方向。