摄像机运动分类包
vhh-cmc的Python项目详细描述
插件包:摄像机运动分类
该软件包包括将给定快照/或图像序列分类为平移、倾斜或NA中的一种的所有方法。在
包装说明
PDF格式:vhh_cmc_pdf
HTML格式(仅当存储库在本地存储中可用时才可用):vhh_cmc_html
快速设置
要求:
- Ubuntu 18.04 LTS
- python 3.6.x版
0环境设置(可选)
创建虚拟环境:
- 创建指定路径的文件夹(例如/xxx/vhh\u cmc/)
- python3-m venv/xxx/vhh_cmc/
激活环境:
- 源/xxx/vhh_cmc/bin/activate
1A使用Pip安装
VHH放炮边界检测软件包可在PyPI上获得,并可通过pip
安装。在
- 更新pip和setuptools(使用pip==20.2.3和setuptools==50.3.0测试)
pip install vhh-cmc
或者,也可以从源代码构建包。在
1B从源头建筑安装
Checkout vhh\u cmc存储库到指定文件夹:
安装cmc软件包和所有依赖项:
- 更新
pip
和{}(使用pip==20.2.3和setuptools==50.3.0进行测试) - {{cd6>{cd6}安装软件包
- 更改到存储库的根目录(包括设置.py)在
python setup.py bdist_wheel
- 上面提到的命令应该创建一个包含轮子的/dist目录。使用
python -m pip install dist/xxx.whl
安装包
NOTE: You can check the success of the installation by using the commend pip list. This command should give you a list with all installed python packages and it should include vhh-cmc.
2个设置环境变量(可选)
- source/data/dhelm/python_virtenv/vhh_sbd_env/bin/activate
- 导出CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
- export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:/XXX/vhh_cmc/:/XXX/vhh_cmc/Develop/:/XXX/vhh_cmc/Demo/
3运行演示脚本(可选)
- 更改到存储库的根目录
- python演示/vhh_cmc_run_on_single_视频.py在
发布生成
- 创建并签出发布分支:(例如v1.1.0):
git checkout -b v1.1.0
- 更新中的版本号设置.py在
- 更新Sphinx文档和发布版本
- 确保
pip
和{}是最新的 - 安装
wheel
和twine
- 使用
python setup.py sdist bdist_wheel
生成源存档和已构建的分发 - 使用
twine upload dist/*
将包上载到PyPI
评估和结果
实验一: 最常见角度+随机特征+LK光流(pescoller)
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 0.91 | 0.51 | 0.65 | 182 |
tilt | 0.50 | 0.79 | 0.61 | 78 |
实验二: 最常见的角度+良好特性(Shi-Tomasi角)+LK光流(pescoller)
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 0.93 | 0.64 | 0.76 | 182 |
tilt | 0.69 | 0.77 | 0.73 | 78 |
accuracy | 0.68 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.54 | 0.47 | 0.50 | 260 |
weighted avg | 0.86 | 0.68 | 0.75 | 260 |
实验三: 球体特征+BFmatcher
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 1.00 | 0.75 | 0.86 | 182 |
tilt | 0.73 | 0.99 | 0.84 | 78 |
accuracy | 0.82 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.58 | 0.58 | 0.56 | 260 |
weighted avg | 0.92 | 0.82 | 0.85 | 260 |
实验四: 筛选特征+knmatcher
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 1.00 | 0.75 | 0.86 | 182 |
tilt | 0.79 | 1.00 | 0.88 | 78 |
accuracy | 0.82 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.60 | 0.59 | 0.58 | 260 |
weighted avg | 0.94 | 0.83 | 0.87 | 260 |
实验五: 冲浪功能+knn匹配器
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 1.00 | 0.74 | 0.85 | 182 |
tilt | 0.80 | 1.00 | 0.89 | 78 |
accuracy | 0.82 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.60 | 0.58 | 0.58 | 260 |
weighted avg | 0.94 | 0.82 | 0.86 | 260 |
实验五: 简要功能+knn匹配器
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 0.97 | 0.73 | 0.83 | 182 |
tilt | 0.75 | 0.94 | 0.83 | 78 |
accuracy | 0.82 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.57 | 0.55 | 0.55 | 260 |
weighted avg | 0.91 | 0.79 | 0.83 | 260 |
实验10.7.2020
所有实验都采用sift特征+幅度优化
在################# TH=5
还没做完
在################# TH=3
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 0.99 | 0.85 | 0.91 | 182 |
tilt | 0.98 | 0.69 | 0.81 | 78 |
accuracy | 0.80 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.66 | 0.51 | 0.58 | 260 |
weighted avg | 0.99 | 0.80 | 0.88 | 260 |
在################# TH=2
^{tb15}$accuracy | 0.93 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.66 | 0.61 | 0.63 | 260 |
weighted avg | 0.98 | 0.93 | 0.96 | 260 |
在################# TH=1
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 0.98 | 0.99 | 0.99 | 182 |
tilt | 0.99 | 0.90 | 0.94 | 78 |
accuracy | 0.96 | 260 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.66 | 0.63 | 0.64 | 260 |
weighted avg | 0.98 | 0.96 | 0.97 | 260 |
完整数据集1213个样本(平移和倾斜)
ORB特征和TH=2
precision | recall | f1-score | support | |
---|---|---|---|---|
na | 0.00 | 0.00 | 0.00 | 0 |
pan | 0.99 | 0.94 | 0.96 | 859 |
tilt | 0.87 | 0.96 | 0.91 | 354 |
accuracy | 0.94 | 1213 | ||
---|---|---|---|---|
macro avg | 0.62 | 0.63 | 0.63 | 1213 |
weighted avg | 0.95 | 0.94 | 0.95 | 1213 |
- 项目
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