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整体流程 # 文件夹biaoding处理加crop以及生成.yml系列文件,保存在calib_params以及biaoding_pipeline文件夹中 0_test_calibprocess.sh # 内参标定,往往需要多天数据,且要保证标定板出现的多样性以及cover大部分区域 1_calib_intrics.sh # 外参标定,使用混合的内参对单天数据进行外参标定,最好loss在0.000x 1_calib_extrics.sh # 修改anchor.yaml相机信息进行15标定,loss 100以下,A88参考为50左右 2_test_merge.sh # 选择数据送标anchor,返回后, loss 0.00x, 不准基本就是anchor标错或者方向盘等位置发生运动 python tools/display_tags.py --anchor_path /mnt/.../anchor 3_test_anchors.sh # 检查anchor的3d位置是否正确 # 首先根据点位加入颜色 python 3_addcolor_anchor.py #...

上图是Yolo v4中，对各种detector部件的总结：包含Input、backbone、neck、head、... Backbone 轻量级网络系列 Neck 例如：SPP 、 ASPP 、 RFB、 SAM 用来增加感受野 特征融合，主要是指不同输出层直接的特征融合，主要包括FPN、PAN、SFAM、ASFF和BiFPN。 结构 Path Aggregation Blcok Deformable Convolution系列 One stage Yolo系列 Focal Loss & RetinaNet Two-Stage Faster R-CNN R-FCN Anchor Free Anchor-Free Transformer DETR Problems 目标检测中的多尺度问题 NMS及其改进 IoU loss系列 目标检测中mAP计算

概述 问题定义 广义的 Gaze Estimation 泛指与眼球、眼动、视线等相关的研究，因此有不少做 saliency 和 egocentric 的论文也以 gaze 为关键词。而本文介绍的 Gaze Estimation 主要以眼睛图像或人脸图像为处理对象，估算人的视线方向或注视点位置， 如下图所示。 gaze角度的表示一般使用一个3d向量作为表示，也可以转换为pitch 和yaw角度，具体可参考 欧拉角、旋转矩阵、旋转向量、四元数 Model Gaze模型一般使用回归模型，所以这里基本只介绍一些在gaze model中使用的小技巧 Rle Loss RLE Loss 实际问题 Gaze采集标定方案

论文地址： https://arxiv.org/pdf/2107.11291 代码地址： https://github.com/Jeff-sjtu/res-loglikelihood-regression 前言 一般来说， 我们可以把姿态估计任务分成两个流派：Heatmap-based和Regression-based。 其主要区别在于监督信息的不同，Heatmap-based方法监督模型学习的是高斯概率分布图，即把GroundTruth中每个点渲染成一张高斯热图，最后网络输出为K张特征图对应K个关键点，然后通过argmax或soft-argmax来获取最大值点作为估计结果。这种方法由于需要渲染高斯热图，且由于热图中的最值点直接对应了结果，不可避免地需要维持一个相对高分辨率的热图（常见的是64x64，再小的话误差下界过大会造成严重的精度损失），因此也就自然而然导致了很大的计算量和内存开销。 Regression-based方法则非常简单粗暴，直接监督模型学习坐标值，计算坐标值的L1或L2...