【问题标题】:Object detection "consistency" when working with videos frame by frame逐帧处理视频时的对象检测“一致性”
【发布时间】:2020-08-31 17:57:17
【问题描述】:

这是一个普遍的问题,而不是一个问题,我希望我在这里问这个问题不是不礼貌的。我发誓我进行了搜索,但要么我的 google-fu 缺失,要么我使用的术语完全是曲目,或两者兼而有之。

在视频中进行对象检测时,您如何命名该问题,您在一帧中检测到某个对象,但在下一帧中您没有检测到它,但在下一帧中再次检测到它?我称之为“闪烁”,但我确定这不是学术术语。

然后,你如何解决这个问题?经过思考,在我看来这个问题与对象跟踪有关,但是当对不移动的对象进行对象检测时,又会出现这个问题。

任何提示和/或参考将不胜感激。

【问题讨论】:

  • 简短的答案是窗口和阈值。一个详尽的答案是,有一个检测窗口。假设您的窗口大小为 5,阈值为 3。在窗口内,如果对象出现超过 3 次,则我们说该对象存在于窗口中的所有帧中。现在的问题是当场景改变时。即对象离开帧,即使在此之后 1 或 2 帧将被分类为具有对象。我们需要想办法解决这个问题。

标签: deep-learning computer-vision object-detection


【解决方案1】:

我在开发一些对象检测用例时遇到了类似的问题 - “闪烁”。不管你的检测有多好,总会有闪烁的问题。就我而言,我使用以下任一方法解决问题:

1) 如果您不计算任何置信度值,那么您可以获取帧的历史记录,然后决定是否显示天气,而不是决定天气以显示每一帧中的检测。选择帧数的阈值,如果在特定位置的所有先前帧中都缺少检测,则只需决定不显示,否则您可以继续显示。 例如:假设您将帧数阈值保持为 4,那么您将检查天气,在所有前 4 帧中都缺少检测,然后只跳过显示检测,否则您可以显示。这在很大程度上消除了闪烁。 *此案例假定它是实时视频,并且在非常连续的帧中没有发生太大变化。

2) 计算与对象检测相关的一些置信度值,并在同一位置的连续帧中检查该置信度值(即在先前帧中检测到对象的位置)。即使检测的置信度稍低,您也可以将阈值设置得较低,以便它仍然可以检测到,从而消除闪烁。

【讨论】:

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