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Attribute-aware Pedestrian Detection in a Crow

APD,citypersons的SOTA,主要解决重叠目标的问题 普通NMS流程: 对于最后输出的所有框 (1)找到预测置信度最大的框M (2)计算其他同类框和M的IOU (3)将IOU大于阈值N_t的框的置信度置0 普通NMS的问题: 两(多)个同类物体的IOU特别大的时候,其中一个人的预测框会在最后被NMS掉 那么,有

Python脚本:批量改变xml文件的内容

由于标注时候的粗心大意,pedestrian被写的五花八门,因此标注生成的xml文件里的name节点就不统一,后续读入就会出错。 因此就需要统一更改name节点的pedestrian,如果不是pedestrian就改成pedestrian,简单但有效。 # coding:utf-8 # fuction:批量纠正节点<name/>的pedestrian # date

Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making

Multi-shot Pedestrian Re-identification via Sequential Decision Making 2019-07-31 20:33:37   Paper: http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2018/papers/Zhang_Multi-Shot_Pedestrian_Re-Identification_CVPR_2018_paper.pdf  Code: https://github.com/TuSimple/

【Demo 1】基于object_detection API的行人检测 3:模型训练并在OpenCV调用模型

训练准备 模型选择 选择ssd_mobilenet_v2_coco模型,下载地址(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/detection_model_zoo.md),解压到./Pedestrian_Detection/ssd_mobilenet_v2_coco_2018_03_29. 修改object_detection配置文件 进入目录./