ByteTrack类ByteTrack是一个用于目标跟踪的高效工具，能够根据检测结果更新其内部状态，并能处理多种参数以优化跟踪表现。其提供的重置和更新方法使其能够灵活应对不同视频的处理需求。ByteTrack初始化参数track_activation_threshold(float)描述：用于激活跟踪的检测置信

上一次学习完了Detection和segmentation中的Utils，今天学习关键点检测相关的方法和类KeyPoints类用于图像关键点检测的一个类，使用方法与Detection类相似，对于不同的视觉库，提供了多种讲检测结果转为KeyPoints类的方法属性：xy：形状为（n，m，2）的数组，n表示检测到n个对象，m表示该对象由m

今天学习Detections和Segmentation底下的DoubleDetectionFilter和一些列方法工具Utils一、DoubleDetectionFilter（官方文档下归的类）OverlapFilter类介绍：OverlapFilter类是一个枚举类，枚举过滤重叠的策略，主要处理一些检测框或检测膜重叠的问题属性：NONE：不根据重叠

上一次学习了supervision库的Detections类，按照官方文档，接下来学习的是各种Annotator标注器类，我主要学习几个我感兴趣的、有意思的Annotator类型一、Annotator所有的XxxAnnotator类都是继承自BaseAnnotator类，并重写了其中的annotator方法(注：由于几乎大部分的XxxAnnotator类的构

对于day-1，算是一个简要的supervision的使用方法，但对于大部分内容本人还是一知半解，因此我查看官方文档，对照着官方文档来进行supervision的详细学习，并对其中一些重要的方法和属性进行解释DetectionsandSegmentation-检测与分割一、Detections类supervision是这样描述Detection

supervision库是一款由roboflow开发的计算机视觉库提供了一系列方便的工具和功能，用于可视化和处理各种计算机视觉任务。它的目标是简化深度学习模型的可视化和后处理步骤，尤其适用于对象检测、图像分割、关键点检测等任务。一、下载supervision库1.在3.8版本及以上的python，使用pi

推荐一个计算机视觉的工具箱，使用它你可以在你电脑上实现人体跟踪、分割、检测等一系列计算机视觉的场景。Supervision是由Roboflow精心打造的开源计算机视觉工具，已经在GitHub上赢得了超过16k颗星星，人气爆棚！如果你想在你电脑上实现如下AI功能，可以试试这个工具。你可

目录论文详情摘要前言IncompleteSupervision（不完全监督）ActiveLearning（主动学习）Semi-SupervisedLearning（半监督学习）ClusterAssumption（集群假设）ManifoldAssumption（流形假设）InexactSupervision（不精确监督）InaccurateSupervision（不准确监督）总结论文详情论文标