基于多任务联合学习的多目标跟踪方法.pptx
快乐****蜜蜂
亲,该文档总共28页,到这已经超出免费预览范围,如果喜欢就直接下载吧~
相关资料
基于多任务联合学习的多目标跟踪方法.pptx
汇报人:/目录0102联合学习定义多任务学习的优势联合学习在多目标跟踪中的应用03目标遮挡与重叠目标形变与尺度变化运动轨迹与速度预测数据关联与模型更新04特征提取与共享多任务联合学习框架设计任务间知识与信息的共享与迁移联合学习中的优化策略05实验设置与数据集性能评估指标实验结果对比与分析方法优势与局限性06跨场景的多目标跟踪深度学习与联合学习的结合实时性优化与计算效率提升在实际应用中的潜在价值汇报人:
基于深度学习的多目标跟踪方法.docx
基于深度学习的多目标跟踪方法基于深度学习的多目标跟踪方法摘要:多目标跟踪(MOT)是计算机视觉中的一个重要任务,该任务旨在跟踪视频中的多个目标对象并在整个时间序列中保持其身份持续一致。随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的方法在多目标跟踪领域取得了巨大的进展。本文将综述当前基于深度学习的多目标跟踪方法,重点介绍目标检测、目标特征提取、目标关联和目标重识别等关键技术,并详细分析各种方法的优势与不足。最后,我们展望了未来基于深度学习的多目标跟踪研究的发展趋势。关键词:多目标跟踪、深度学习、目标检测、目标特
基于多任务联合学习行业预警方法及装置.pdf
本发明涉及一种基于多任务联合学习行业预警方法及装置,所述方法包括对训练语料进行情感分类得到标签语料;从行业文本语料中选取行业相应的负面特征词作为预警特征词;基于标签语料采用预训练模型BERT构建第一任务模型,基于预警特征词采用预训练模型BERT构建第二任务模型;采用二元组标签对相结合的第一任务模型和第二任务模型进行整体训练,得到多任务联合预警模型;将待预测文本输入至多任务联合预警模型中,得到预警结果。本发明通过两个任务模型联合训练,第一个任务模型用于识别正负面情感极性;第二任务模型用于预警特征词汇抽取;通
基于多特征联合与Mean Shift算法的多目标跟踪方法.pdf
本发明提供一种基于多特征联合与MeanShift算法的多目标跟踪方法,包括以下步骤:步骤S100:初始化背景模型,利用帧差法对视频图像的中的背景进行更新,利用背景差法对背景进行差分,然后对视频图像的进行二值化;步骤S200:对二值图像依序进行去噪和多目标分割,得到包含运动目标轮廓的分割图像;步骤S300:基于多特征联合和MeanShift算法对所得分割图像进行多运动目标跟踪运算。该方法采取颜色特征的RGB模型下的R,G,B分量特征,HIS模型下的H,S分量和灰度直方图综合追踪,提高目标追踪结果的鲁棒性
基于判别性局部联合稀疏模型的多任务跟踪.docx
基于判别性局部联合稀疏模型的多任务跟踪随着计算机视觉技术的不断发展,多目标跟踪成为了研究的热门领域之一。多目标跟踪指的是在视频中同时跟踪多个目标的过程。在实际应用中,往往会有多个目标同时出现,面临着不同的挑战,例如目标定义不清、目标跟踪过程中遮挡、光照变化等情况。因此,开发一种高效准确的多目标跟踪算法尤为重要。基于判别性局部联合稀疏模型的多任务跟踪就是一种比较新颖且有效的多目标跟踪算法。其核心思想是融合多个任务的信息,通过学习目标的特征等关键信息,实现对视频中多目标的跟踪。下面将详细介绍基于判别性局部联合