在目标跟踪中经常会使用到 OpenCV 和 Pillow 库等来处理图像。但是，它们处理图像的方式有所不同，比如 OpenCV 把图像看作一个 ndarray 数组对象，而 Pillow 把图像看作一个自定义的 Image 对象；OpenCV 中图像是以 BGR (blue, green , red) 顺序存储的，而 Pillow 中的图像是以 RGB (red, green , blue) 存储的。因此，如果想要同时使用两种库的函数，需要进行相应的 BGR 和 RGB 的转换。 OpenCV 中图像的 BGR 和 RGB 的转换可以有两种方法： 通过 OpenCV 内置的 cvtColor() 函数; 直接改变 ndarray 的存储顺序。 图像读取与写入12345678910111213141516# 导入包import cv2import numpy as npfrom PIL import Image# OpenCV 中以 BGR 的顺序读取图像 ndarray 对象，以同样方式写入。# 打开时才可正常显示im_bgr_cv = cv2.imread('da ...

使用 $\LaTeX$ 书写论文被越来越多的人采用，其主要的优势是让写作者不用在格式上花费太多的时间，把主要时间用在文章的内容写作上。我们平常处理的数据大多会以 EXCEL 表格的形式保存，那么如何将 EXCEL 表格中的数据快速复制到 $\LaTeX$ 源文件中呢，下面介绍一种工具，它能够非常快捷准确的将表格数据转化为 $\LaTeX$ 格式，并利用 $\LaTeX$ 中的包快速编译出表格信息。本篇默认 EXCEL 和 $\LaTeX$ 编译器已经安装且可使用。 下载 Excel2LATEX在 CTAN 官网上可以下载最新版的 Excel2LATEX: https://ctan.org/pkg/excel2latex. 安装解压缩后，将文件夹放在一个自己喜欢的目录下，放好后该文件夹不应该移动或删除，点击文件：Excel2LaTeX.xla 并启用即可使用它。 如果想让 EXCEL 默认加载该程序，可以在 EXCEL 程序中点击文件—选项—加载项—转到—浏览（选择文件 Excel2LaTeX.xla）—方框内打勾—确定。 使用利用 EXCEL 打开一个表格，选择表格内容，点击加 ...

awk 是一个处理文本的应用程序，也是一门语言。基本上所有的 Linux 发行版都自带该程序。它依次处理文件的每一行，并读取里面的每一个字段，尤其是日志文件、CSV文件等。本篇介绍 awk 如何在命令行上使用，以 Debian 10.8 为例。 基本用法12345678910111213141516# 模式或条件可省略awk '模式 {动作}' 文件名# 例子 1awk 'NR < 3 {print $0}' ~/.bashrc# 例子 2echo '21 25 26' | awk '{print sin($1), cos($NF)}'0.836656 0.646919# 例子 3echo '21:25:26' | awk -F ':' '{print sin($1), cos($NF)}'0.836656 0.646919# 例子 4echo '2 ...

当把 Mac Book Pro 的显示器盖合上后，有些进程会无法继续运行。下面介绍一种方法能让进程一直运行下去。 12345# 该命令能让进程一直保持运行caffeinate -w <进程号># 只保持3600秒caffeinate -t 3600 如何获取进程号 1234567891011121314151617# 添加 -v grep是为了避免匹配到 grep 进程ps -ef | grep "ssh -L" | grep -v grep | awk '{print $2}'# 名称首字母加[]的目的是为了避免匹配到 awk 自身的进程ps -ef | awk '/[n]ame/{print $2}'# 只使用 x 参数，则 pid 位于第一位ps x | awk '/[n]ame/{print $1}'# 简单获取 pidpgrep -f name# 杀掉 pidpkill -f name# 如果是可执行程序pidof n ...

Jupyter Notebook/Lab 提供了交互式的 Python 等编程范式，下面介绍一种设置 Proxy 的方法，方便 Python 代码的运行。 只需要在 Jupyter Notebook/Lab 第一个 Cell 上添加如下代码即可： 12345678# 导入模块import os# 设置代理。这里 1080 既可以是 http 代理的端口，也可以是 socks5 代理的端口proxy = 'http://127.0.0.1:1080'os.environ['http_proxy'] = proxyos.environ['HTTP_PROXY'] = proxyos.environ['https_proxy'] = proxyos.environ['HTTPS_PROXY'] = proxy

单目标跟踪是指给定第一帧目标框的情况下，在视频的后续帧中自动地给出目标的位置和大小。难点在于复杂场景下目标姿态变化、环境光照变化、尺寸变化、背景干扰、遮挡等，以及实际应用中需要满足实时性。 算法分类目标跟踪算法的发展大致分成两个阶段，一个是2012年以前，一个是2012年以后。以深度学习方法的引入为拐点。 目标跟踪算法的种类大致分为两类，一类是生成式（generative）算法，一类是判别式（discriminative）算法，目前判别式算法是主流算法。 目标跟踪算法的研究大致分为两个方向，一个是相关滤波方向，一个是深度学习方法，基于相关滤波的跟踪算法因利用快速傅里叶变换，处理速度较快，基于深度学习的跟踪算法因能自动提取目标图像更强大的特征，精度较高。 生成式算法生成式算法采用特征模型描述目标的外观特征，再最小化跟踪目标与候选目标之间的重构误差来确认目标。此方法着重于目标本身的特征提取，忽略目标的背景信息，因而在目标外观发生剧烈变化或者遮挡时，容易出现目标漂移或目标丢失。 生成式目标跟踪算法主要是在2010年以前发展起来的，代表算法有卡尔曼滤波（Kalman Filters）、C ...

在撰写论文时，当进行模型比较时，常常会比较模型准确度，但模型计算力消耗、参数个数也是重要的指标，特别是模型落地时。 FLOPsFLOPS 与 FLOPs 不同: FLOPS: FLoating point Operations Per Second，表示每秒浮点运算次数，衡量硬件（如 GPU ）的计算性能，可理解为计算速度； FLOPs: FLoating point Operations，表示浮点运算数，衡量模型（如深度学习模型 CNN ）的复杂程度，可理解为计算量。 计算 FLOPs计算 FLOPs 常常指深度学习模型前向传播是的计算量，而 CNN 中计算量主要集中在卷积层，除此之外，也有池化层、批归一化层、激活层，上采样层等。下面主要介绍卷积层计算 FLOPs 的方法。 假设卷积核的大小是 $k \times k$，通道数是 $c$，输出特征图的大小是 $H \times W$​​，通道数是 $C$​，则计算力消耗是 $k \times k \times c \times H \times W \times C$ 开源库一种方便的开源库是 ptflops 1pip ins ...

Jupyter 为创建交互式脚本提供了一个强大且广泛的平台，在这里介绍一种在 Jupyter 中调用 Matlab 的方法。假设已经安装了 Miniconda 或者 Anaconda， Matlab 版本是 2020a，安装在路径：/usr/local/MATLAB 下。 创建虚拟环境因为 Matlab 2020a 对应的 Python 版本最高为 3.7，所以这里安装对于版本，虚拟环境名字命名为 jmatlab 各版本对应关系：matlab-python-compatibility 1conda create -vv -n jmatlab python=3.7 jupyter 激活 jmatlab 环境1conda activate jmatlab 安装 jupyterlab 和 matlab 内核123pip install jupyterlabpip install matlab_kernelpython -m matlab_kernel install 查看安装的内核1jupyter kernelspec list 您应该在可用内核列表中看到 Matlab. 安装 ...

我这里需要安装 MATLAB，但是下载的软件是 ISO 文件，无法直接读取，需要挂在到 Ubuntu 上才能读取，因此，使用如下方法挂载和卸载 ISO 文件 创建挂在点文件夹1sudo mkdir /media/iso 挂载 ISO 文件到挂载点1sudo mount -o loop /home/jinzhongxu/Matlab98R2020a_Lin64.iso /media/jinzhongxu 卸载1sudo umount /media/iso 参考链接 How to mount an ISO file?

卷积能够提取图像特征，不同的卷积操作能够获得不同的效果，同时有些卷积能够降低待学习的参数量，达到正则化的目的。 分组卷积分组卷积（Group Convolution）最早见于2012年 ImageNet 竞赛中的 AlexNet 网路中，被用来切分网络，使得模型能够在2个GPU上并行运行，AlexNet 的网络结构如下： 分组卷积的定义对于常规卷积，如果输入的特征图是 $C * H * W$，卷积核个数是 $N$，输出特征图的数量也是 $N$，其与卷积核的数量相同。假设卷积和的尺寸是 $C * K * K$，那么 $N$ 个卷积核的总参数量为 $N * C * K * K$，输入特征图与输出特征图的连接方式如下左图： 分组卷积是对输入特征图先分组，然后每组分别卷积。假设输入特征图的尺寸仍为 $C * H * W$，输出特征图的数量为 $N$个，如果要分成 $G$ 个组，则每组的输入特征通道数为 $\frac{C}{G}$，每组的输出特征图通道数为 $\frac{N}{G}$，每个卷积核的尺寸为 $\frac{C}{G} * K * K$，卷积核的总数仍为 $N$个，但每组的卷 ...

想从 Windows 10 远程桌面访问 Ubuntu，通过使用 xrdp 来达成这一目的。 Ubuntu 上安装软件安装远程桌面协议 (RDP) 服务器 xrdp 1sudo apt install xrdp 运行远程桌面共享服务器xrdp 1sudo systemctl enable --now xrdp 为传入流量打开防火墙端口 3389 1sudo ufw allow from any to any port 3389 proto tcp Windows上远程连接移至 Windows 10 主机并打开远程桌面连接客户端。使用搜索框搜索远程关键字，然后单击打开按钮。 输入 Ubuntu 的 IP 地址和端口号 3389，验证连接 可能问题在启动到 Xrdp 远程桌面协议 (RDP) 服务器的远程连接后，我有时会收到黑屏。虽然我不确定如何完全解决这个问题，但在建立远程连接之前从 Ubuntu 桌面注销至少暂时解决了这个问题。 参考链接 Ubuntu 20.04 Remote Desktop Access from Windows 10