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车道线检测算法-Ultra-Fast-Lane-Detection
1、文中提出了一种端到端的车道线检测算法，包括LaneNet和H-Net两个网络模型。
2、在我们深入研究 3D 车道线检测算法之前，一个重要的 2D 车道线检测算法是重新审视 LaneNet ( Towards End-to-End Lane Detection： an Instance Segmentation Approach ， IV 2018)。
3、CCV-AG介绍CCV-AG是一种基于深度学习的目标检测算法，可以用于识别和分类图像中的物体和场景。它是由德国卡尔斯鲁厄理工学院计算机视觉组开发的，是目前应用广泛的深度学习目标检测算法之一。
4、车道线的检测涉及两个方面： 第一是识别出车道线，对于弯曲的车道线，能够计算出其曲率，第二是确定车辆自身相对于车道线的偏移(即无人车自身在车道线的哪个位置) 。
5、TuSimple数据集：https：//github.com/TuSimple/tusimple-benchmark 这些数据集提供了不同的场景和条件下的车道线数据，可以用于训练和测试自动驾驶算法。
6、前提是谈论所谓的识别率要把产品放在不同复杂场景下评估，并且单独讲识别率指标没有意义，需要把它和其他指标放在一起考量。
计算机视觉领域主流的算法和方向有哪些?
1、计算机视觉方向有：图像分类 目标检测 图像分割 目标跟踪 5 图像滤波与降噪 图像增强 三维重建 图像检索。
2、计算机视觉研究的方向如下：图像分类：图像分类，顾名思义，就是一个模式分类问题，它的目标是将不同的图像，划分到不同的类别，实现最小的分类误差。
3、图像搜索 标题视觉算法可以帮助搜索引擎识别图像中的文本，并将其转化为关键词。这个过程可以提高搜索引擎的准确性和效率。
4、姿态估计（Pose Estimation）：姿态估计是指从图像中估计物体的空间姿态，如人体关键点检测、物体位姿估计等。这类任务在动作识别、增强现实、机器人导航等领域有广泛应用。常见的姿态估计方法包括OpenPose、AlphaPose、POSEC3D等。
机器人视觉系统中图像分割技术传统方法概论2
对于自主移动机器人来说，视觉系统有着十分重要的作用，而图像分割技术更是在这个系统中担任着十分重要的角色。
目标检测：目标检测是一种常见的机器视觉自动检测技术，用于在图像或视频中识别和定位特定物体或目标。 行为识别：行为识别是针对视频数据的机器视觉自动检测技术，用于识别和分析人或物体的行为。
图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。
maskrcnn识别框非常小
1、如图，提示“下载人脸识别控件”，只需点击该提示按钮下载控件，然后安装好。再点击“重新检测”按钮直到所有条件都满足，系统自动切换到登录界面即可。
2、Faster RCNN使用CNN提取图像特征，然后使用region proposal network（RPN）去提取出ROI [ROI(region of interest)，感兴趣区域。]，然后使用ROI pooling将这些ROI全部变成固定尺寸，再喂给全连接层进行Bounding box回归和分类预测。
3、边缘填充 ：因为使用 FPN，所以边缘填充是必要的。 所有填充仅在最右边和最底端的边缘，因此目标坐标不会受到影响，坐标系是从最左上角开始的。 如果不使用 FPN，则无需执行此步骤。
4、在以往的方法中，界定正负样本是通过卡IoU阈值来实现的。
5、如下图所示(要识别一只熊)，用各种大小的框在图片中进行反复截取，输入到CNN中识别计算得分，最终确定出目标类别和位置。 这种方法效率很低，实在太耗时了。
6、深度学习利用了ResNet-50、MobileNetV2和MaskR-CNN等神经网络的相同结构，同时接受频域信息作为输入，即使在输入大小为一半的情况下，该方法仍能将ResNet-50的前1位精度提高42%。
分割原理体现出了为解决物理矛盾而进行的什么分离
1、空间和条件分离。我们知道一个图像只不过是许多像素的集合。图像分割分类是对图像中属于特定类别的像素进行分类的过程，因此图像分割可以认为是按像素进行分类的问题。传统的图像分割算法均是基于灰度值的不连续和相似的性质。
2、根据物质的化学性质、物理性质或功能性质的差异，将混合物中的组分进行分离。分割原理的关键在于利用不同组分的特点实现选择性分离。
3、解决物理矛盾的核心思想是实现矛盾双方的分离。TRIZ理论在总结物理矛盾解决的各种研究方法的基础上，将各种分离原理总结为4种基本类型，即空间分离、时间分离、条件分离和整体与部分分离。
4、物理矛盾解决原理中主要有空间分离、时间分离、条件分离、整体与部分分离。物理矛盾是当一个技术系统的工程参数具有相反的需求，就出现了物理矛盾。
眼底血管分割dice参数
1、是头发丝的6倍。人体的眼睛布满了血管，眼球里面的血管相当于头发丝的六分之一。正常人眼底动静脉的管径比值是2：3，即动脉比作2，静脉是动脉的5倍。
2、六分之一。根据查询眼睛结构组成可知，人体的眼睛布满了血管，眼底里面的血管相当于头发丝的六分之一。
3、由图1-1可知在眼底彩照图像中，血管(Vessel)在视网膜上分布最广且呈现为暗红色的网状结构，其和视觉神经纤维从视神经盘(Optic Disc)区域进入视网膜(Retina)。从图中可见，视神经盘通常呈现为边界较为清晰、亮度较高的圆盘状结构。
4、六分之一。根据查询有来医生网得知，人体的眼睛布满了血管，眼球里面的血管相当于头发丝的六分之一。血管是指血液流过的一系列管道。除角膜、毛发、指（趾）甲、牙质及上皮等地方外，血管遍布人体全身。
5、而Dice系数的可微形式，loss值为2pg/(p^2 + g^2)或2pg/(p+g)，其关于p的梯度形式显然是比较复杂的，且在极端情况下（p，g的值都非常小时） 计算得到的梯度值可能会非常大，进而会导致训练不稳定 。
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