遮挡感知的目标场景几何信息提取
时间: 2023-03-04 09:08:16 浏览: 85
遮挡感知的目标场景几何信息提取是指从传感器(如相机或雷达)捕获的场景中提取出目标物体的位置、方向、形状、大小等几何信息,并且考虑到可能存在的遮挡情况。在进行几何信息提取时,需要通过传感器的数据计算出目标物体在三维空间中的坐标,并使用几何学方法进行分析和处理,以便于后续的目标跟踪、路径规划等应用。由于遮挡是实际场景中经常存在的情况,因此准确地提取出遮挡感知的目标场景几何信息是实现自动驾驶、机器人导航等任务的关键。
相关问题
目标检测使用遮挡感知的模型有哪些方法
目前常用的遮挡感知的目标检测方法包括:基于深度学习的Pascal VOC数据集的Mask R-CNN方法、基于Mask R-CNN的分割注意力网络(SGN)、基于密集交互的PBNet、ResNet-based Cascade Mask R-CNN、DHO-RetinaNet、Pyramid Vision Transformer(PVT)等。以上是一些常见的方法,具体选择应根据具体场景和需求而定。
yolov5遮挡目标检测
在YOLOv5中,针对遮挡目标的检测问题,采用了一些方法来改进检测效果。引用提到,在YOLOv4的基础上,YOLOv5采用了DIOU_nms的方式来处理遮挡问题。这种方法可以更好地检出被遮挡的目标。此外,引用还提到,在YOLOv5中,引入了许多方法来处理遮挡问题,尤其是在非极大值抑制(NMS)阶段。通过使用更好的NMS算法,可以大大提升遮挡物体的检测准确率。这些改进的方法使得YOLOv5在遮挡目标检测方面有了显著的提升。