Отслеживание объектов — это часть компьютерного зрения, цель которой — найти объект в последовательных кадрах видео. Примером приложения является система видеонаблюдения и безопасности, в которой можно обнаружить подозрительные действия. Другими примерами являются мониторинг движения на автомагистралях, а также анализ движения игроков во время футбольного матча! В этом последнем примере можно проследить полный маршрут, по которому игрок следовал во время матча.
Чтобы познакомить вас с этой областью, в этом курсе вы изучите основные алгоритмы отслеживания объектов с использованием языка Python и библиотеки OpenCV! Вы узнаете основы о 12 (двенадцати) алгоритмах и шаг за шагом реализуете их! По окончании курса вы узнаете, как применять алгоритмы отслеживания, применяемые к видео, чтобы вы могли разрабатывать свои собственные проекты. Будут рассмотрены следующие алгоритмы: Boosting, MIL (многоэкземплярное обучение), KCF (фильтры корреляции ядра), CSRT (дискриминативный корреляционный фильтр с канальной и пространственной надежностью), MedianFlow, TLD (отслеживание обнаружения обучения), MOSSE (минимальная сумма вывода В квадрате), ошибка), Goturn (общее отслеживание объекта с использованием регрессионных сетей), Meanshift, CAMShift (непрерывно адаптивное среднее значение), разреженный оптический поток и плотный оптический поток.
Вы изучите базовые вещи обо всех алгоритмах, а затем мы реализуем и протестируем их с помощью PyCharm IDE. Важно подчеркнуть, что цель курса — быть как можно более практичной, поэтому не ожидайте слишком многого от теории, поскольку вы собираетесь изучать только основные аспекты каждого алгоритма. Цель демонстрации всех этих алгоритмов — дать вам представление о том, что разные алгоритмы могут использоваться в соответствии с типами приложений, чтобы вы могли выбрать лучшие в соответствии с проблемой, которую вы пытаетесь решить.
Программа курса
- Course content
- Course materials
- Object tracking vs Object detection
- Object tracking algorithms — intuition
- Object tracking algorithms — additional materials
- Boosting and MIL algorithms
- KCF and CSRT algorithms
- MedianFlow, TLD, MOSSE and Goturn algorithms
- Installing Anaconda and PyCharm
- Tracking a single object 1
- Tracking a single object 2
- Tracking a single object 3
- Tracking a single object 4
- Tracking multiple objects 1
- Tracking multiple objects 2
- Tracking multiple objects 3
- Tracking objects with Goturn
- Object detection
- Object detection + object tracking 1
- Object detection + object tracking 2
- Meanshift algorithm — intuition
- Meanshift algorithm — implementation 1
- Meanshift algorithm — implementation 2
- Meanshift algorithm — implementation 3
- CAMShift algorithm — intuition
- CAMShift algorithm — implementation
- Optical flow algorithm (sparse) – intuition
- Optical flow algorithm (sparse) – implementation 1
- Optical flow algorithm (sparse) – implementation 2
- Optical flow algorithm (sparse) – implementation 3
- Optical flow dense algorithm – intuition
- Optical flow dense algorithm – implementation
- Final remarks
Язык: английский + субтитры.
