Objeto

Rastreamento de objetos vs detecção de objetos

Rastreamento de objetos vs detecção de objetos

O rastreamento de objetos refere -se à capacidade de estimar ou prever a posição de um objeto de destino em cada quadro consecutivo em um vídeo quando a posição inicial do objeto de destino for definida. Por outro lado, a detecção de objetos é o processo de detectar um objeto de destino em uma imagem ou um único quadro do vídeo.

  1. O YOLO pode ser usado para rastreamento de objetos?
  2. Por que a detecção e rastreamento de objetos são importantes?
  3. O que é rastreamento por detecção?
  4. Quais são as diferenças entre detecção de objetos e segmentação?

O YOLO pode ser usado para rastreamento de objetos?

Yolov4 - velocidade e precisão ideais da detecção de objetos

Esta versão do YOLO tem uma velocidade e precisão ideais da detecção de objetos em comparação com todas as versões anteriores e outros detectores de objetos de última geração. A imagem abaixo mostra o Yolov4 superando Yolov3 e FPS em velocidade em 10% e 12%, respectivamente.

Por que a detecção e rastreamento de objetos são importantes?

Detectar e rastrear objetos estão entre as tarefas mais prevalentes e desafiadoras que um sistema de vigilância deve realizar para determinar eventos significativos e atividades suspeitas e anotar e recuperar automaticamente o conteúdo de vídeo.

O que é rastreamento por detecção?

O método de rastreamento por detecção envolve um detector independente que é aplicado a todos os quadros de imagem para obter detecções prováveis ​​e, em seguida, um rastreador, que é executado no conjunto de detecções. Por este meio, o rastreador tenta executar a Associação de Dados (por exemplo, vinculando as detecções para obter trajetórias completas).

Quais são as diferenças entre detecção de objetos e segmentação?

Portanto, a diferença entre a segmentação de instância e as técnicas de detecção de objetos é que os detectores de objetos detectam apenas objetos nas imagens. Por outro lado, as soluções de segmentação de instância fornecem uma compreensão de granulação fina dos dados da imagem, definindo e classificando cada instância presente na entrada visual.

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