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飞桨Tracking目标跟踪库开源!涵盖业界主流的VOT算法,精准检测动态目标轨迹...

如何精准理解运动目标的行为呢?一起看看下面的视频,感受VOT技术的神奇吧! 从短视频中可以发现,视频中的目标是运动的,且不断变化。对于物体遮挡、形变、背景杂斑、尺度变换、快速运动等场景,如何又快又准确的预测结果? ​ 实验论证,通过VOT(Visual Object Tracking, VOT)技术可以精准实现对视频中绿框标示的物体的运动轨迹跟踪。VOT通过跟踪图像序列中的特定运动目标,获得目标的运动参数,如:位置、速度、加速度和运动轨迹等,并进行后续处理与分析,实现对运动目标的行为理解。作为计算机视觉的重要分支之一,VOT技术在视频监控、互动娱乐、机器人视觉导航和医疗诊断等领域发挥着重要的作用,并具有广泛的发展前景。 飞桨PaddleCV新增“Tracking视频单目标跟踪模型库”,基于飞桨核心框架开发,涵盖四个业界领先的VOT算法:SiamFC、SiamRPN、SiamMask和ATOM。基于Tracking视频单目标跟踪模型库,开发者只需修改相关参数,便可以便捷、高效地在工业实践中应用VOT技术。 Tracking模型库路径: https://github.com/PaddleP...

原创 | 从抽象类开始,详解责任链模式

点击上方蓝字,关注并星标,和我一起学技术。 大家好,欢迎大家阅读周五的设计模式专题。 今天我们继续介绍新的设计模式,和上次的链式模式不同,这一次要介绍的责任链模式不仅仅在Python当中有,在很多其他的语言当中同样支持,比如Java。Python和Java当中的这个设计模式是完全一样的,没有任何区别。 和之前介绍的设计模式相比,今天介绍的设计模式同样不难。我们非常容易想明白它的原理。 责任链 在我们日常的开发当中,经常会有上下游的依赖,比如当前我们需要开发一份新的数据,需要用到上游的某一份老数据才能生成。这时候需要我们写一个接口,然后上游也随之改造,把它们的新数据写到我们这个接口来。 这就带来了一个问题,也就是上下游耦合的问题,如果下游有一天变动了,上游也需要随着变动。如果是一对一的可能还好,如果一个上游存在多个下游,那么这会是一件很麻烦的事。每一个下游变动了,上游都需要调整。举个最简单的例子,比如下游想要做一个AB测试,想要一半流量进入A机器,一半流量进入B机器。这都需要上游配合。 这当然是很不合理的,在实际当中上游的数据可能是另外一个团队负责的,他们只对数据质量负责,并不一定会愿意...

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