(4)VINS-Mono 中的滑动窗口算法 • 当滑动窗口中第二新的图像帧为关键帧,则 marg 最老的帧,以及上面的路标点。 • 当滑动窗口中第二新的图像帧不是关键帧,则丢弃这一帧上的视觉测量信息,IMU 预积分传给下一帧。 三、代码 实际滑动窗口的地方,如果第二最新帧是关键帧的话,那么这个关键帧就会留在滑动...
依次滑动: 每次滑动一个像素点,每个像素都会对应一个框。每次滑动后,都把框框住的内容当作一个图像送入目标检测网络中(如VGG网络,或者ResNet网络)进行检测。检测结果对应的位置,就是框的位置,每次滑动后,位置就确定了。 多尺度滑动: 那么每次框的大小如何确定呢?这就是多尺度进行滑动了。就是使用小的框,把整张...
首先固定一个卷积区域,然后将卷积核在图像上按照指定步长进行滑动,对于每一次的滑动得到区域进行预测,判断该区域中存在目标的概率。 滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点,就是计算成本,因为你在图片中剪切出太多小方块,卷积网络要一个个地处理。如果你选用的步幅很大,显然会减少输入卷积网络的窗口个数,但是粗糙间隔尺寸...
为了提高滑动窗口算法的效率,研究者们提出了许多基于深度神经网络的优化方法。其中,一些常见的优化方法如下: 1.基于区域建议的检测方法 区域建议(region proposal)算法可以预测出可能包含目标的区域,并将这些区域提供给分类器进行检测,从而减少了滑动窗口的计算量。这种方法的代表是R-CNN(region-based convolutional neural...
本发明公开了一种基于滑动窗口的目标检测位置矫正方法和装置,设置滑动窗口的宽度和移动步幅,利用滑动窗口分割待检测目标的图像,得到若干个候选目标区域;将所有候选目标区域送入CNN神经网络进行训练处理,得到所有候选目标区域的置信度;选取置信度最大值与该最大值对应的索引区域为基准值;利用位置矫正方法与基准值对候选...
5.一种基于动态滑动窗口的微小目标检测装置,其特征在于,所述装置包括:权利要求书 1/2页 2 CN114140792B 2 获取模块,用于获取待识别图像;分割模块,用于基于动态滑动窗口将所述待识别图像分割成N*N大小的网格;计算模块,用于使用训练好的卷积神经网络分类模型对每个网格进行分类概率计算,以得到输出概率值;确定模块,...
基于深度学习的目标检测算法:Faster R-CNN 问题引入: R-CNN、SPP net、Fast R-CNN等目标检测算法,它们proposals都是事先通过selecetive search方法得到。然而,这一过程将耗费大量的时间,从而影响目标检测系统的实时性。Faster R-CNN针对这一问题,提出了Region Proposal Network(RPN),利用RPN模型来... ...
1、基于滑动窗口的目标检测算法 首先固定一个于滑动窗口区域,然后将滑动窗口在图像上按照指定步长进行滑动,对于每一的滑动得到区域进行预测,判断该区域中存在目标的概率。 调整滑动窗口的大小、滑动步长,继续以同样的方式滑动,预测。 滑动窗口目标检测算法也有很明显的缺点,就是计算成本,因为你在图片中剪切出太小方块,卷...
1.一种基于超像素分割的滑动窗口快速目标检测方法,其特征在于步骤如下: 步骤1、图像超像素分割:采用SLIC算法将图像分割为互不重合超像素的图像块,每个图像块有唯一的标记信息i,N表示超像素的总数目,i=0,1,2,...N-1; 步骤2、滑动窗口初始化:将滑动窗口的尺度分别设置为图像尺寸的1/2,1/3或1/4;每个尺度...
目标检测模型一:滑动窗口检测器,选择性搜索,R-CNN,边界框回归器 1. 滑动窗口检测器 滑动窗口检测器是一种暴力检测方法,从左到右,从上到下滑动窗口,然后利用分类识别目标。这里使用不同大小的窗口,因为一张图片可能展示从不同距离观测检测出不同的目标类型。 滑动窗口从图像中可能剪切出不同大小的图像块,但是...