多目标跟踪：检测抖轨迹碎CV2026年7月8日·3 分钟阅读多目标跟踪：检测抖轨迹碎ByteTrack 用高低分框两阶段关联减断轨；跟踪 ceiling 仍是检测质量，框抖和漏检要先在 det 上查。#计算机视觉#跟踪#检测READ →
检测与 NMS：阈值是现场活CV2026年7月7日·3 分钟阅读检测与 NMS：阈值是现场活score 阈值和 NMS IoU 决定 operating point；mAP 积分掩盖产线真正用的那一个 (threshold, IoU) 点。#计算机视觉#检测#工程READ →
模板匹配：受控才好用CV2026年6月29日·3 分钟阅读模板匹配：受控才好用matchTemplate 的 TM_CCOEFF_NORMED 对亮度有一定归一化，但尺度旋转变化仍脆；适合 fix camera、fix pose 工位。#计算机视觉#匹配#检测READ →
霍夫直线：结构化场景CV2026年6月28日·4 分钟阅读霍夫直线：结构化场景HoughLinesP 在结构化场景（标线、PCB）仍可靠；rho/theta 分辨率和 Canny 预处理决定峰值质量。#计算机视觉#检测#几何READ →
RetinaNet stride 与小目标DL2026年6月27日·3 分钟阅读RetinaNet stride 与小目标网络 stride 和大感受野会把小目标压成几个 activation——小目标检测要更高分辨率特征层或 FPN，别只换更大 backbone。#深度学习#检测#感受野READ →
颜色空间：HSV 不万能CV2026年6月26日·4 分钟阅读颜色空间：HSV 不万能cvtColor 转 HSV 后 inRange 阈值在阴影和白平衡漂移下大面积失效；受控光照下才有用，否则应归一化或学习检测。#计算机视觉#预处理#检测READ →
增广与标签一致DL2026年6月26日·4 分钟阅读增广与标签一致几何增广必须同步变换 bbox、mask 和 keypoints——框没跟着旋转，等于制造错标；albumentations 的 bbox_params 不是可选配置。#深度学习#数据增广#检测READ →
角点：Harris 到 FASTCV2026年6月17日·4 分钟阅读角点：Harris 到 FASTcornerHarris 可解释但慢，FAST 适合实时；VO 里角点 repeatability 和空间分布比绝对数量更重要。#计算机视觉#特征#检测READ →
交叉熵和 FocalDL2026年6月12日·3 分钟阅读交叉熵和 Focal类别极不均衡或 easy negative 淹没时，CE 梯度被 head 样本主导——Focal loss 下调 easy 样本权重，检测常用但 γ 过大也会伤 recall。#深度学习#损失函数#检测READ →
