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重磅发布|阿里云与浙大联合发布《城市绿色出行指数白皮书》
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数智洞察 | 建设海陆空数字孪生,打造智慧交通“最强大脑”
编者按: 交通作为联通城市的血脉是智慧城市的重要一环,如何缓解交通拥堵,合理分配城市交通运力,智慧交通就是答案。智慧交通能有效地解决道路通行问题,发挥城市最大交通效能,凭借智慧管理平台给居民提供高效安全的出行服务,在技术领域为市民提供便利的出行体验。 全文约4437字,建议阅读时间14分钟。
数智洞察 | 元宇宙是未来?不,已经到来
编者按: 2021年3月Roblox的上市让 Metaverse 元宇宙概念引爆市场,近400亿美元市值彻底打开了“元宇宙”行业的想象空间。Metaverse中,用户不再刻意区分物理性的真实存在还是数字化的虚拟存在,更重要的是,元宇宙创造了一个用户与他们的家人、朋友、宠物、喜爱的物品和体验都被虚拟连接的全新环境,是下一代社交世界的载体。
智慧交通day04-特定目标车辆追踪03:siamese在目标跟踪中的应用-汇总
Siamese网络衡量两个输入的相似程度,输出是一个[0,1]的浮点数,表示二者的相似程度。孪生神经网络有两个输入(Input1 and Input2),将两个输入feed进入两个神经网络(Network1 and Network2),这两个神经网络分别将输入映射到新的空间,形成输入在新的空间中的表示。通过Loss的计算,评价两个输入的相似度。
智慧交通day04-特定目标车辆追踪03:siamese在目标跟踪中的应用-SiamMask(2019)
与普通的视频跟踪网络不同的是,SiamMask可以同时完成视频跟踪和实例级分割的任务。如下图所示,与传统的对象跟踪器一样,依赖于一个简单的边界框初始化(蓝色)并在线操作。与ECO(红色)等最先进的跟踪器不同,SiamMask(绿色)能够生成二进制分割,从而更准确地描述目标对象。
智慧交通day04-特定目标车辆追踪03:siamese在目标跟踪中的应用-SiamRPN++(2019)
严格的平移不变性只存在于无填充网络中,如AlexNet。以前基于孪生的网络设计为浅层网络,以满足这一限制。然而,如果所使用的网络被ResNet或MobileNet等现代网络所取代,填充将不可避免地使网络变得更深,从而破坏了严格的平移不变性限制,不能保证物体最后的heatmap集中于中心。
智慧交通day04-特定目标车辆追踪03:siamese在目标跟踪中的应用-DaSiamRPN(2018)
DaSiamRPN网络的全称为Distractor-aware SiamRPN,是基于SiamRPN网络结构,提出更好的使用数据,针对跟踪过程的干扰物,利用更好的训练方式是跟踪更加的鲁棒。
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