本人本科就读于某普通一本院校（非985，211），经管类专业，从大四实习到15年毕业后前两年一直在从事自己专业相关的工作。17年时决定想要转业从事计算机相关领域工作，在17年9月的一个机遇大跨度转行到测试行业，至今有3年多的测试经验。通过在华测在线教育的这段学习经历，我的职业角色完成了从外包功能测试到知名互联网大厂的测试开发岗转变，并顺利拿下某互联网大厂测试开发岗位Offer，年薪25W+（薪资涨幅70%多）！非常感谢各位老师和同学的帮助，也分享下自己作为纯小白跨行一步步转入测试行业再到进入互联网大厂的一点点成长经验。从销售到功能测试在我毕业两年，工作已满3年时，虽在原本所从事的销售管理领域已
改进YOLOV5的密集行人检测算法研究（2021.08）摘要：1YOLOV52SENet通道注意力机制3改进的YOLOV5模型3.1训练数据处理改进3.2YOLOV5网络改进3.3损失函数改进3.3.1使用CIoU3.3.2非极大值抑制改进4研究方案与结果分析4.1实验平台与数据集4.2网络训练4.3模型评价与对比4.4检测效果对比5结语摘要：针对在人员密集区或相互拥挤场景下进行的行人目标检测时，因行人遮挡或人像交叠所导致的跟踪目标丢失、检测识别率低的问题，提出了一种融合注意力机制的改进YOLOV5算法。通过引入注意力机制来深入挖掘特征通道间关系和特征图空间信息，进一步增强了对行人目标可视区域
OpenCV实例（六）行人检测1.行人检测概述2.行人检测基础实现2.1基本流程2.2实现程序2.3参数优化3.完整行人检测程序作者：Xiou1.行人检测概述行人检测是目标检测的一个分支。目标检测的任务是从图像中识别出预定义类型目标，并确定每个目标的位置。用来检测行人的目标检测系统被称为行人检测系统。行人检测主要用来判断输入图片（或视频）内是否包含行人。若检测到行人，则给出其具体的位置信息。该位置信息是智能视频监控、人体行为分析、智能驾驶、智能机器人等应用的关键基础。由于行人可能处于移动状态，也可能处于静止状态，且外观容易受到体型、姿态、衣着、拍摄角度、遮挡等多种因素的影响，因此行人检测在计算
车辆行人检测和跟踪数据集和代码汇总1.车辆检测和跟踪1.1车辆检测数据集和训练权重1.2车辆跟踪2.行人检测和跟踪2.1行人检测数据集和训练权重2.2行人多目标跟踪3.车辆行人检测和跟踪3.1车辆行人检测数据集和训练权重3.2车辆行人多目标跟踪1.车辆检测和跟踪1.1车辆检测数据集和训练权重YOLO系列算法汽车检测数据集数据集标签：VOC和YOLO格式，类别名为:car数据集一数据集二数据集三数据集四数据集五数据集六数据集七YOLO系列算法自行车检测数据集数据集标签：VOC和YOLO格式数据集一数据集二数据集三数据集四数据集五YOLOv3自行车检测训练权重+代码+自行车数据集YOLOv5自行车
一、RealDataETH:Univ.+Hotel;750pedestriansexhibitingcomplexinteractionsUCY:Zara01,Zara02andUni.780pedestrians单应性矩阵，SLAM中的当用多个不同相机拍摄同一个三维平面需要考虑的矩阵，适应场景为平面情况商场这个数据集是用双鸟瞰相机对平面拍摄将成群行走的人标出，ID和obsmat中一样，每一行是一组formatid1id2id3数据集里有目的地，假设所有人都有一样的目的地。标注xy平面的以米为单位。Ahomographyfromimagetogroundplanewasestimatedfro
行人轨迹预测数据集——ETH、UCY下载地址文件介绍EWAPUCY下载地址ETHWalkingPedestrians(EWAP):BIWIWalkingPedestriansdatasetUCY:crowdsdatasetETH数据集之前的链接已经失效了，可以通过ETHz官网搜索关键词“walkingpedestriansdataset”，我找到在ComputerVisionGroup->Research->Datasets（网页为ETH-datasets）文件介绍两个数据集均为鸟瞰视角，但不是SDD无人机的垂直视角，其实是屋顶视角。EWAP的数据集包括两个sequence：eth和hotel
一、DeepSort介绍论文地址：https://arxiv.org/pdf/1703.07402.pdf参考文章：DeepSort讲解代码地址：https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_OSNet（可参考这个源代码，如果需要我这边的源代码可私信）SORT对比DeepSORT：虽然SORT是一个非常简单、有效、实用的多目标跟踪算法，但仅仅通过IOU来匹配虽然速度很快，相应的IDSwitch次数也多；DeepSORT在原有基础上，通过集成表观信息，使得模型能够处理目标长时间被遮挡的情况，将IDSwitch这个指标降低了45%；表观信息是通
在短期内，从一个外行变成了解行业的人，其实是有套路的。怎么在短期内了解一个陌生行业，从门外汉变成内行？这个技能不是只有咨询师、投资人要具备。日常工作里，有不少场景都需要公司人快速了解一个行业。比如对于广告行业的人来说，当要去竞标新客户时，谁能在最短的时间内了解该公司及其所在的行业，谁就能提出更贴合客户需求的解决方案。再扩大一点来说，第三方服务类公司对这种状况并不陌生，这类公司的客户往往来自不同行业，可能是消费品行业，也可能是汽车行业—而了解客户所在的行业、细分领域、消费者特征以及竞争状况等，都能帮助其找准客户需求。对于要通过判断市场来寻找业务方向的公司人来说，学会快速了解行业也是一个必备技能。
不知不觉这已经是我的第四篇文章了，如果有机会下次应该是分享关于分割的一些知识；无论你是仅仅想跑通代码还是其他原因，我觉得都应该了解其相关的知识再去搞一搞代码。yolov5+deepsort在这里简单概述一下目标跟踪算法：主要分为传统的目标跟踪算法，基于深度学习的目标跟踪算法、也可以分为基于检测的目标跟踪算法（目标检测网络+跟踪部分yolov3/yolov5+deepsort/sort）,基于孪生网络的跟踪算法（Sima系列）,基于相关滤波的跟踪算法(MOSSE、KCF、CSK、DSST)，也可以分为单目标跟踪（SOT）、多目标跟踪（MOT），大家可以自行百度一下他们。现在很多跟踪算法都是基于单
不知不觉这已经是我的第四篇文章了，如果有机会下次应该是分享关于分割的一些知识；无论你是仅仅想跑通代码还是其他原因，我觉得都应该了解其相关的知识再去搞一搞代码。yolov5+deepsort在这里简单概述一下目标跟踪算法：主要分为传统的目标跟踪算法，基于深度学习的目标跟踪算法、也可以分为基于检测的目标跟踪算法（目标检测网络+跟踪部分yolov3/yolov5+deepsort/sort）,基于孪生网络的跟踪算法（Sima系列）,基于相关滤波的跟踪算法(MOSSE、KCF、CSK、DSST)，也可以分为单目标跟踪（SOT）、多目标跟踪（MOT），大家可以自行百度一下他们。现在很多跟踪算法都是基于单
