时序数据特征工程浅析
内容摘要特征工程是指将原始数据标记处理为价值密度更高，更容易解释目标问题的工程化过程，在面向大量原始采集的数据集统计分析，尤其是对于高通量持续采集、且价值密度较低的时序数据更是如此。时序数据特征工程则是指利用有效方法，将原始时序数据转化为带有含义分类标签的序列数据片段或特征数值，例如，我们可以将指定时间窗口序列数据标识为特定异常关联数据，并保留平均、最大、最小值作为该序列的特征值。这样我们就可以围
2022最新综述！一文详解多目标跟踪方法最新进展（单帧/多帧/特征/相关性）
多目标跟踪（MOT）旨在跨视频帧关联目标对象，以获得整个运动轨迹。随着深度神经网络的发展和对智能视频分析需求的增加，MOT在计算机视觉领域的兴趣显著增加。嵌入方法在MOT中的目标位置估计和时间身份关联中起着至关重要的作用，与其他计算机视觉任务（如图像分类、目标检测、重识别和分割）不同，MOT中的嵌入方法有很大的差异，并且从未被系统地分析和总结。本综述首先从七个不同的角度对MOT中的嵌入方法进行了全面概述和深入分析，包括补丁级嵌入、单帧嵌入、跨帧联合嵌入、相关嵌入、顺序嵌入、小轨迹嵌入和跨轨迹关系嵌入。论文进一步总结了现有广泛使用的MOT数据集，并根据其嵌入情况分析了现有最先进方法的优势策略。