Planar Object Tracking via Weighted Optical Flow
Недавно был создан очень точный метод детекции объектов WOFT.
Для плоских объектов этот метод может стать хорошей альтеративой YOLOv8.
Авторы предлагают новый, стабильный ибыстрый метод детекции плоских объектов.
Из особенностей:
— Легко использовать
— В методе присутствует фильтрация ложных срабатываний, что делает этот метод надёжным
— Использует и kornia, и opencv
— Детекция может происходить даже при нечёткой картинке
— Возможна конвертация в onnx
Ставится командой ⚙️
python -m pip install virtualenv
python -m virtualenv envs/WOFT
source envs/WOFT/bin/activate
python -m pip install tqdm einops opencv-python kornia==0.5.11 ipdb pandas matplotlib scipy
Запуск demo ⚙️
python WOFT_demo.py demo/V25_2/
Научная работа: arxiv.org/pdf/2301.10057.pdf
