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匈牙利算法前沿信息_匈牙利算法时间复杂度(2024年12月实时热点)

内容来源：麦吉窗影视所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

匈牙利算法

Sparse RCNN：新目标检测法 𐟔 核心改动：Sparse RCNN的核心思想是生成100个4维的框坐标，每个框坐标都对应一个proposal feature。这两个参数都是可学习的。通过将这100个Dynamic Head级联起来，可以得到ROI head。 𐟔‘ 初始化：通过nn.embedding方法生成100个proposal box和对应的feature。box表示中心点的坐标，而feature则用于辅助确定目标物体的形状轮廓。 𐟒᠄ynamic head：对proposal feat进行多头自注意力机制，以学习特征之间的关系。然后利用动态卷积进行目标框和proposal feat之间的特征交互。重点在于作者公开的动态卷积伪代码，具体实现是将prop_feat分为两个部分，分别与目标框的roi_feat进行矩阵乘法。 𐟓ˆ 组成ROI head：通过级联的方式，将上一阶段的输出（roi_feat和proposal_feat）输入到下一阶段，从而提高精度。 𐟓Š 损失函数：将assign过程转化为二分图匹配问题，每一阶段的预测结果和ground truth用匈牙利算法进行匹配，然后计算分类和回归的损失。 𐟏† 结果：Sparse RCNN在目标检测任务中表现优异，优于fast RCNN和detr。

经典目标跟踪算法详解 𐟎‰𐟎‰𐟎‰ 目标跟踪是计算机视觉中的一项重要任务，经典算法在处理不同场景和挑战时表现出色。以下是几种经典的目标跟踪算法，让我们一探究竟！ 1️⃣ 单目标跟踪（SOT） SiameseRPN++：在单目标跟踪领域，SiameseRPN++系列算法将Siamese网络与目标检测中的RPN相结合，提高了跟踪框的准确性。它通过卷积操作预测前景和背景，解决了更深网络如ResNet在SOT中性能提升有限的问题。 2️⃣ 多目标跟踪（MOT） SORT：这是一种在线跟踪方法，通过检测器（如Faster R-CNN）定位目标，然后利用卡尔曼滤波预测下一帧中的位置，并通过匈牙利算法进行匹配。在高帧率、遮挡少的情况下，SORT表现优异，且推理速度快。 Deep SORT：Deep SORT在SORT的基础上加入了特征相似度匹配（ReID），使其在目标遮挡和长时间跟踪方面表现更佳。它还采用了级联匹配策略，并通过马氏距离对卡尔曼滤波结果进行评估，提升了遮挡环境下的跟踪稳定性。 3️⃣ QDTrack算法 QDTrack：最近提出的QDTrack算法采用quasi-dense匹配作为核心思想，不仅利用检测器提供的GT进行匹配，还包括所有proposals，从而获取更多图像中的有效信息。在训练时，QDTrack使用相邻帧进行对比学习，通过双向softmax让匹配结果保持一致性，极大提高了匹配精度。这些经典算法在目标跟踪领域取得了显著成就，为后续研究提供了宝贵的参考。

如何规划物流配送线路 𐟚š 在物流配送中，如何规划最合理的线路是一个关键问题。运输线路的规划本质上是一个线性规划问题，目标是找出一种方式，使得货物从多个供应点运送到多个需求点的总成本最低。为了解决这个问题，我们可以使用以下几种常见的算法：西北角法（Northwest Corner Method） 𐟓– 这是一个启发式方法，用来生成运输问题的初始可行解。具体做法是从运输表的左上角开始，尽可能多地运送货物，然后向右或向下移动，直到所有供应和需求都满足。不过，这种方法虽然简单，但生成的解可能不是最优的。最小成本法（Least Cost Method） 𐟒𐊨🙤𘪦–𙦳•优先考虑运输成本最低的路径来生成初始解。具体来说，选择成本最低的路线，然后调整供应和需求，继续选择次低的成本，直到所有供应和需求都满足。这种方法虽然直观，但可能不是最优的。 Vogel逼近法（Vogel’s Approximation Method, VAM） 𐟓ˆ 这是一种改进的启发式方法。它通过考虑每个供应点和需求点的运输成本差异，来选择最优的运输路径以生成初始解。相较于其他启发式方法，VAM通常能找到一个更接近最优的初始解。 MODI法（Modified Distribution Method） 𐟓Š MODI法是一种优化方法，用来改进运输问题的初始解。它通过调整未使用的路径上的运输成本差异，来确定是否可以找到一个更低成本的方案。它迭代地调整供应和需求，直到达到最优解。单纯形法（Simplex Method） 𐟎悦žœ运输问题被建模为一般的线性规划问题，也可以使用单纯形法来求解。单纯形法是一种通用的线性规划算法，能够有效处理运输问题中的变量和约束条件。匈牙利算法（Hungarian Algorithm） 𐟧🙤𘪧𓕧”褺Ž解决特殊类型的线性规划问题，即指派问题（Assignment Problem），它也是一种运输问题的变体，常用于优化路径选择。在使用这些算法时，可能会遇到一些挑战：西北角法：难以找到最优解，因为这种方法只生成一个初始可行解，但不一定是最优解。使用后往往还需要其他方法进一步优化。最小成本法：没有考虑运输成本，只关注供应和需求的满足，可能导致较高的总成本。通过综合考虑这些算法的优缺点，我们可以选择最适合自己问题的方法来规划物流配送线路，以达到最优的成本和服务质量。

如何在三个月内通过软考高项？作为一个在河南普通二本计算机专业毕业的在职人员，为了更好的待遇和后期评职称，我决定挑战一下自己，报考了软考高项。说实话，备考时间不到三个月，现在已经九月底了，时间确实有点紧张，但只要方法得当，拿证还是有很大希望的。下面我分享一下我的备考经验和心得，希望对正在备考的小伙伴们有所帮助！拿证的好处 𐟓… 落户：以上海为例，中级职称证书可以加100分，高级职称证书可以加140分，而信息系统项目管理师就属于高级职称。评职称：软考证书是以考代评，本来需要单位评定的职称资格，通过考试就能直接获得。免税：取得软考证书可以抵扣3600元的个税。备考资料准备 𐟓– 教材：《信息系统项目管理师教程》，这本蓝皮书知识点覆盖全面，非常适合前期打基础。课程：黑舟快马班，软考这块做得非常好，老师对重难点讲解透彻，跟着学拿证问题不大。其他：CSDN论坛，里面有很多计算机大神在线解答疑惑，适合碎片化时间学习。备考经验分享 𐟒ኧ𛼥ˆ题（选择题）整理错题集：把容易错的、经常错的、有疑问的都记下来，编成口诀记忆。手写错题笔记还能顺便练字。模考历年真题：考前一个月左右，做至少5年10套真题，不看答案，给自己计时，模拟考试。做完后把错的、有疑问的题收藏起来，考前重点再看这些题。计算题不要花过多时间：一些算法如后悔值法、最大最小排列法、匈牙利算法等要掌握，但不要花太多精力在上面，毕竟总共才5分。除了正推法，还有很多倒推代入法、排除法等解题技巧。案例题案例计算题是复习的重点。我整理了高级和中级所有历年出现过的案例计算题，每一题都弄懂，每一题都真正去计算过，而不是知道怎么做了就不去手动计算。论文关于项目背景：我没有实际项目经验，就把别人的项目背景拿来自己稍微改一下，实在不行也可以去网上找项目背景，但一定要自己改过，项目时间、资金额、项目目标等一样都不能少。总结顺利拿证的关键在于找准方法和技巧，合理分配时间，多做历年真题，掌握重要知识点。希望我的经验能帮到正在备考的小伙伴们，祝大家都能顺利通过考试！

3D 激光点云的多目标跟踪多目标跟踪中的检测后跟踪（Tracking-by-Detection）方法，其核心在于利用当前帧与先前帧的目标检测结果进行匹配。该方法架构由数据关联与滤波器两大模块构成。数据关联模块负责解决跨时间点的目标匹配难题，而滤波器模块则专注于目标的运动状态预估与轨迹更新。在数据关联方面，业界广泛采用的方法包括多重假设跟踪（MHT）、匈牙利算法（Hungarian Algorithm）、联合概率数据关联（JPDA）及全局最近邻（GNN）等。至于滤波器，卡尔曼滤波器与粒子滤波器则是最为常见的选择。ABJDMOT算法，作为这一领域的创新之作，巧妙地将匈牙利匹配与卡尔曼滤波器结合，以应对3D MOT挑战，其在性能上的显著提升赢得了工业界的广泛青睐。然而，ABJDMOT在4D（即加入时间维度的三维空间）匹配时，仅依赖于目标矩形框的3D重叠度，这在某些情境下可能导致前后帧间无重叠部分的目标被遗漏。为解决此问题，斯坦福大学与丰田技术研究院于2020年推出了PDMOT算法，该算法引入马氏距离作为匹配依据，结合匈牙利算法，旨在进一步提升算法性能。此外，学者们还不断探索在匹配过程中融入更多特征信息，如目标的几何尺寸、朝向、外形等，以增强匹配的准确性。例如，H.Wa等人的研究便是在此方向上的一次有益尝试。针对多目标跟踪（MOT）领域，一些学者聚焦于改进基于轨进片段（tracklet-based）的方法，指出传统检测驱动的多目标跟踪算法过度依赖目标检测的性能，忽视了目标历史信息的有效利用。为此，他们探索了利用多帧点云序列或轨进片段，结合深度学习技术来提取目标的独特特征，旨在实现端到端的多目标跟踪解决方案。例如，在UCAI会议上，H.Wa等人提出的PC-TCNN算法便是这一思路的杰出代表。该算法创新性地从点云序列中初步生成候选轨进片段，随后对这些片段进行精细化处理，并通过将精细化的轨进与先前片段相关联，有效实现了对目标的连续追踪。相较于基于检测的3D MOT算法，此类基于轨进片段的方法往往能取得更高的跟踪精度，但在实时性方面仍有待进一步优化和提升。在2020年的OS会议上，针对3D多目标跟踪问题，基于经典的2D图像目标跟踪算法SORT，创新性地提出了ABJDMOT算法。该算法聚焦于目标跟踪的精确性，通过采用向量匹配策略，有效对比当前帧与历史帧中目标的数据，并借助卡尔曼滤波在多维空间中精准估计目标的运动状态。ABJDMOT算法展现出卓越的性能，据统计，在多个基准测试中，其平均运行精度高达207 APPS，同时在多目标跟踪准确度（MOTA）方面亦表现优异。ABJDMOT算法的整体架构其核心流程包括五个关键步骤：首先，从目标检测模块获取当前帧（t时刻）目标的位置、大小及特征信息（A）；随后，利用历史帧（t-1时刻）中各目标的运动信息，通过卡尔曼滤波预测其在当前帧的潜在状态（B）；接着，通过数据关联模型，将当前帧的检测结果与卡尔曼滤波预测的目标状态进行匹配（C）；对于成功匹配的目标，采用卡尔曼滤波的更新步骤，以获取其最新的运动状态估计（D）。这一过程确保了ABJDMOT算法在复杂场景下的高效与准确。 SimTrack，一种基于tracking-by-detection理念的3D多目标跟踪算法，当前在工业界占据核心地位。然而，其高度依赖即时的目标检测结果，且目标跟踪信息对检测优化的反馈不足。此外，匹配步骤复杂，需人工定制匹配规则并精细调整阈值与参数。SimTrack的运作流程，其核心在于利用多帧点云作为输入，通过基于柱状体素或普通体素的骨架网络提取特征，生成伪BEVs图像。随后，网络输出分化为三个关键分支：混合时间中心图分支用于定位目标在多帧点云序列中的首次出现位置，运动估计分支负责估算目标运动偏移，而回归分支则专注于获取目标的详细尺寸与姿态信息。在推理阶段，SimTrack凭借先前混合时间中心图中的位置信息与运动预测，预判当前各目标的可能位置，并与最新混合时间中心图进行关联，实现精准的目标跟踪与检测。SimTrack通过混合时间中心图创新性地整合了多帧点云中的目标信息，实现了目标的自动化匹配、消失目标的智能剔除与新生目标的即时检测，彻底摒弃了传统跟踪方法中的复杂启发式匹配步骤。这一创新不仅简化了跟踪流程，更为我们未来的研究与实践开辟了新的思路与方向。

大家好，我是匈牙利算法

最近银河护胃队也是火了起来，每到晚上西北门门口都会有各式各样的小吃，人称石大小台东，开一个打分贴，大伙来说说我吃的不算多，主要是来的有点晚有时候就懒得出去了先评价评价镇楼的炸寂寞，最近也看到不少炒作的，很早就在群里了但一直没吃过，前两天也是尝了一下，味道还可以但也仅限于还可以，炸鸡是炸鸡馍是馍，没什么特别的味道也没有好吃到哪里去，炒作得太狠了，会员价11.7中规中矩

（各大人物详细介绍可见楼下）石大属于22级老灯，也属于24级小灯，但终将属于24小灯找到几个吧群里比较活跃的小灯，大家觉得谁最有潜力？首先是屁股哥，这个不需要多介绍了，进群91天水了1k多条，在我打出来这条字的时候这个数字可能还在增加整活能力也是数一数二，steam账号被盗那段我觉得超越了屁股事件先打球，一会儿重点介绍一下小逸

1.体测很差的话把校园跑跑完基本不会挂科 2.上课想要上厕所的话直接去就可以，不要举手打断老师上课说要去厕所 3.本研踢人在我这一级是挂四个学分或者学分绩低于75才会踢 4.很多小朋友要理发，听以前的学长说校内理发店不行（我没去过），好望角那边有很多理发店都还可以 5.最近天气很冷，小b们记得穿暖点避免感冒 6.校医院开门时间是在8.00-12.00 2.30-5.30晚上基本是不开门的，有些检查在非工作日做不了，如果有紧急需求可以去青大附院等医院 7.在路上看到知名8u匈牙利算法要问好，不然牛牛会缩小1cm 8.高数很容易挂，期中记得复习

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