id int64 18 21.1k | created_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 07:30:20 2026-02-24 16:54:39 | updated_at timestamp[ns, tz=UTC]date 2026-02-23 08:08:14 2026-02-24 16:54:39 | doc_name stringclasses 1
value | input stringlengths 11 9.24k | output stringlengths 0 738 | is_personal bool 2
classes | is_sentence bool 2
classes | is_corrected bool 2
classes |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
7,607 | 2026-02-24T08:30:50.003000Z | 2026-02-24T08:30:50.003000Z | Lec. | Для обеспечения временной согласованности и учета динамики объектов в рамках MCMCDA была реализована инновационная система кодировки временных характеристик на основе синусоидальных функций (sine positional encoding) | false | true | false | |
7,606 | 2026-02-24T08:30:48.138000Z | 2026-02-24T08:30:48.138000Z | Lec. | Такой подход гарантирует четкое пространственное разделение объектов и исключает возможность их ошибочного слияния или наложения, что особенно важно в сложных сценах с высокой плотностью расположения элементов [40] | false | true | false | |
7,605 | 2026-02-24T08:30:46.479000Z | 2026-02-24T08:30:46.479000Z | Lec. | Алгоритм работает по принципу конкурентного подавления, где для каждой конкретной пространственной позиции выбирается исключительно одна маска, демонстрирующая наибольшее значение вероятности принадлежности к объекту, в то время как все альтернативные варианты подвергаются жесткому подавлению с установкой их значений ниже строгого порогового уровня (-10.0) | false | true | false | |
7,604 | 2026-02-24T08:30:44.730000Z | 2026-02-24T08:30:44.730000Z | Lec. | Для решения этой фундаментальной задачи был разработан и внедрен специализированный метод _apply_non_overlapping_constraints, который играет критически важную роль в поддержании целостности и раздельности объектов в сцене | false | true | false | |
7,603 | 2026-02-24T08:30:43.015000Z | 2026-02-24T08:30:43.015000Z | Lec. | В процессе реализации системы трекинга была учтена ключевая особенность работы с масками - необходимость обеспечения их неперекрывающегося характера | false | true | false | |
7,602 | 2026-02-24T08:30:41.381000Z | 2026-02-24T08:30:41.381000Z | Lec. | В методе `_prepare_memory_conditioned_features` выбираются релевантные кадры из истории, связанные с активными треками, что позволяет уменьшить вычислительную нагрузку и повысить точность сегментации за счет учета только значимых данных | false | true | false | |
7,601 | 2026-02-24T08:30:39.679000Z | 2026-02-24T08:30:39.679000Z | Lec. | Память SAM 2 обновляется с учетом истории треков, предоставляемой MCMCDA | false | true | false | |
7,600 | 2026-02-24T08:30:37.861000Z | 2026-02-24T08:30:37.861000Z | Lec. | Выбранная маска используется для обновления памяти SAM 2 и передается в следующие кадры для условной сегментации | false | true | false | |
7,599 | 2026-02-24T08:30:36.215000Z | 2026-02-24T08:30:36.215000Z | Lec. | Такой выбор выполняется с помощью аргумента максимального значения (`torch.argmax`) среди всех сгенерированных масок | false | true | false | |
7,598 | 2026-02-24T08:30:34.663000Z | 2026-02-24T08:30:34.663000Z | Lec. | После обновления состояния треков MCMCDA возвращает лучшую маску на основе максимальной оценки IoU | false | true | false | |
7,597 | 2026-02-24T08:30:33.136000Z | 2026-02-24T08:30:33.136000Z | Lec. | Фильтр обновляет внутреннее состояние треков, используя вероятностные модели рождения, исчезновения и ассоциации объектов | false | true | false | |
7,596 | 2026-02-24T08:30:31.338000Z | 2026-02-24T08:30:31.338000Z | Lec. | Детекции формируются как словари, содержащие координаты bounding box, вероятность детекции (на основе IoU) и бинаризованную маску объекта | false | true | false | |
7,595 | 2026-02-24T08:30:29.616000Z | 2026-02-24T08:30:29.616000Z | Lec. | После сгенерированные маски и оценки IoU передаются в фильтр MCMCDA через метод update_frame_observations | false | true | false | |
7,594 | 2026-02-24T08:30:28.016000Z | 2026-02-24T08:30:28.016000Z | Lec. | Маски переходят в ограничивающие прямоугольники (bounding boxes) для последующей обработки фильтром MCMCDA | false | true | false | |
7,593 | 2026-02-24T08:30:26.374000Z | 2026-02-24T08:30:26.374000Z | Lec. | Mask Decoder генерирует несколько возможных масок (multimask output) и соответствующие оценки IoU (Intersection over Union) | false | true | false | |
7,592 | 2026-02-24T08:30:24.869000Z | 2026-02-24T08:30:24.869000Z | Lec. | На первом этапе SAM 2 обрабатывает текущий кадр, используя признаки изображения и пользовательские указания (точки или маски) | false | true | false | |
7,591 | 2026-02-24T08:30:23.300000Z | 2026-02-24T08:30:23.300000Z | Lec. | MCMCDA особенно эффективен в сочетании с SAM 2, так как высокая точность сегментации позволяет уменьшить неопределенность в наблюдениях, а вероятностный подход фильтра обеспечивает устойчивость к оставшимся шумам и временным пропаданиям объектов | false | true | false | |
7,590 | 2026-02-24T08:30:21.521000Z | 2026-02-24T08:30:21.521000Z | Lec. | Параметры совместно определяют поведение фильтра и тщательно настроены для конкретной задачи, учитывая характеристики используемого детектора (в данном случае SAM 2), особенности сцены и требования к качеству трекинга | false | true | false | |
7,589 | 2026-02-24T08:30:19.870000Z | 2026-02-24T08:30:19.870000Z | Lec. | Основные параметры фильтра тщательно настраиваются для оптимальной работы в конкретных условиях: Birth Rate определяет вероятность появления нового объекта в сцене и играет важную роль в инициализации новых треков, False Alarm Rate характеризует вероятность ложных срабатываний детектора и помогает фильтру отличать реальные объекты от артефактов, Disappearance Probability задает вероятность того, что объект может исчезнуть из поля зрения и используется для завершения треков, Detection Probability определяет надежность системы детектирования и влияет на уверенность фильтра в полученных наблюдениях, IoU Threshold (Intersection over Union) устанавливает пороговое значение меры пересечения для корректной ассоциации обнаружений с существующими треками, Min Track Length задает минимальную продолжительность трека, которая достигается для того чтобы трек считался валидным и не был отброшен как шумовой, а Update Frequency определяет как часто фильтр обновляет свои внутренние параметры в процессе работы | false | true | false | |
7,588 | 2026-02-24T08:30:17.712000Z | 2026-02-24T08:30:17.712000Z | Lec. | Ключевым преимуществом MCMCDA является его способность работать в сложных сценариях с множеством взаимодействующих объектов, частыми перекрытиями и неполными наблюдениями | false | true | false | |
7,587 | 2026-02-24T08:30:16.081000Z | 2026-02-24T08:30:16.081000Z | Lec. | MCMCDA реализовал вероятностный подход к ассоциации детекций с треками | false | true | false | |
7,586 | 2026-02-24T08:30:14.335000Z | 2026-02-24T08:30:14.335000Z | Lec. | Модуль работает в тесной связке с Memory Encoder, который отвечает за эффективное кодирование предыдущих масок и извлеченных признаков в компактное представление, оптимизированное для хранения в памяти и последующего использования | false | true | false | |
7,585 | 2026-02-24T08:30:12.753000Z | 2026-02-24T08:30:12.753000Z | Lec. | Особенностью SAM 2 по сравнению с предыдущими версиями является наличие модуля Memory Attention, который позволяет модели учитывать исторические данные из памяти, что улучшает согласованность сегментации между последовательными кадрами видео | false | true | false | |
7,584 | 2026-02-24T08:30:10.985000Z | 2026-02-24T08:30:10.985000Z | Lec. | Центральным элементом системы является Mask Decoder, который принимает объединенные признаки от Image Encoder и Prompt Encoder, а затем генерирует точные маски объектов, используя механизмы внимания для учета контекстной информации | false | true | false | |
7,583 | 2026-02-24T08:30:09.195000Z | 2026-02-24T08:30:09.195000Z | Lec. | Важную роль играет Prompt Encoder, который специализируется на обработке пользовательских указаний, таких как точки или предварительные маски, переводя их в векторную форму, понятную для последующих модулей модели | false | true | false | |
7,582 | 2026-02-24T08:30:07.593000Z | 2026-02-24T08:30:07.593000Z | Lec. | Основу архитектуры составляет Image Encoder, который использует глубокую сверточную нейронную сеть для извлечения многоуровневых признаков из входного изображения, преобразуя визуальные данные в компактное и информативное векторное представление | false | true | false | |
7,581 | 2026-02-24T08:30:05.809000Z | 2026-02-24T08:30:05.809000Z | Lec. | SAM 2 представляет собой усовершенствованную версию оригинальной модели Segment Anything и включает в себя несколько взаимосвязанных модулей, обеспечивающих высокоточную сегментацию объектов в видеопоследовательностях | false | true | false | |
7,580 | 2026-02-24T08:30:04.039000Z | 2026-02-24T08:30:04.039000Z | Lec. | MCMCDA (Markov Chain Monte Carlo Data Association) — вероятностный фильтр для ассоциации детекций с треками, основанный на методах Монте-Карло | false | true | false | |
7,579 | 2026-02-24T08:30:02.063000Z | 2026-02-24T08:30:02.063000Z | Lec. | SAM 2 (Segment Anything Model 2) — модель сегментации, которая генерирует маски объектов на основе точечных или масковых входных данных. 2 | false | true | false | |
7,578 | 2026-02-24T08:30:00.316000Z | 2026-02-24T08:30:00.316000Z | Lec. | Система трекинга состоит из двух основных компонентов:. 1 | false | true | false | |
7,577 | 2026-02-24T08:29:58.817000Z | 2026-02-24T08:29:58.817000Z | Lec. | Основная цель — обеспечить высокую точность отслеживания объектов при наличии шума, частичного перекрытия и сложных сценариев движения | false | true | false | |
7,576 | 2026-02-24T08:29:57.047000Z | 2026-02-24T08:29:57.047000Z | Lec. | Рисунок 10 – Архитектура трекера | false | true | false | |
7,575 | 2026-02-24T08:29:55.186000Z | 2026-02-24T08:29:55.186000Z | Lec. | MCMCDA применяет метод Марковских цепей Монте-Карло для оценки вероятностных распределений ассоциаций, что позволяет устойчиво отслеживать объекты даже в условиях частичных перекрытий, временных исчезновений и изменений внешнего вида [37], [38], [39] | false | true | false | |
7,574 | 2026-02-24T08:29:53.235000Z | 2026-02-24T08:29:53.235000Z | Lec. | Маски затем передаются в модуль ассоциации данных, где фильтр MCMCDA обрабатывает их для установления соответствия между объектами в последовательных кадрах | false | true | false | |
7,573 | 2026-02-24T08:29:51.668000Z | 2026-02-24T08:29:51.668000Z | Lec. | SAM 2 работает следующим образом: входные данные в виде изображения (кадр видео) подаются на вход модели, после чего SAM 2 использует трансформерную архитектуру для предсказания масок объектов без явного указания классов (class-agnostic segmentation), а на выходе модель возвращает маски сегментированных объектов | false | true | false | |
7,572 | 2026-02-24T08:29:49.752000Z | 2026-02-24T08:29:49.752000Z | Lec. | Модель Segment Anything Model 2 (SAM 2) используется для генерации масок объектов в каждом кадре видеопоследовательности | false | true | false | |
7,571 | 2026-02-24T08:29:48.132000Z | 2026-02-24T08:29:48.132000Z | Lec. | Их совместная работа обеспечивает точное обнаружение и устойчивое сопровождение объектов в видеопоследовательностях | false | true | false | |
7,570 | 2026-02-24T08:29:46.376000Z | 2026-02-24T08:29:46.376000Z | Lec. | Система трекинга состоит из двух ключевых компонентов: модели сегментации SAM 2 и фильтра MCMCDA для ассоциации данных | false | true | false | |
7,569 | 2026-02-24T08:29:44.621000Z | 2026-02-24T08:29:44.621000Z | Lec. | Подход хранит в себе мощь сегментации на основе масок, предоставляемой SAM 2, с вероятностным алгоритмом ассоциации данных MCMCDA для устойчивого трекинга объектов в видеопоследовательностях | false | true | false | |
7,568 | 2026-02-24T08:29:42.766000Z | 2026-02-24T08:29:42.766000Z | Lec. | В данной главе подробно описывается архитектура системы (Рисунок 10) трекинга объектов на основе модели SAM 2 (Segment Anything Model 2), интегрированной с фильтром MCMCDA (Markov Chain Monte Carlo Data Association) | false | true | false | |
7,567 | 2026-02-24T08:29:40.995000Z | 2026-02-24T08:29:40.995000Z | Lec. | Рисунок 9 – Замеры скорости фильтра | false | true | false | |
7,566 | 2026-02-24T08:29:39.319000Z | 2026-02-24T08:29:39.319000Z | Lec. | Оптимизации позволили интегрировать MCMCDA с ресурсоемкими моделями вроде SAM2, сохранив баланс между точностью и скоростью обработки видео (Рисунок 9) | false | true | false | |
7,565 | 2026-02-24T08:29:37.565000Z | 2026-02-24T08:29:37.565000Z | Lec. | Память, используемая для хранения наблюдений, сократилась на 40% через ограничение all_observations[-30:] | false | false | false | |
7,564 | 2026-02-24T08:29:35.729000Z | 2026-02-24T08:29:35.729000Z | Lec. | Число итераций снизилось с 1000 до 200–300 за счет early_stopping_threshold | false | true | false | |
7,563 | 2026-02-24T08:29:34.006000Z | 2026-02-24T08:29:34.006000Z | Lec. | Суммарно указанные изменения сократили время выполнения MCMC-итераций на 50–70%: | false | true | false | |
7,562 | 2026-02-24T08:29:32.259000Z | 2026-02-24T08:29:32.259000Z | Lec. | В методе _propose_move индексы наблюдений хранятся в виде кортежей (frame_idx, obs_idx), что ускоряет доступ к данным по сравнению с вложенными списками | false | true | false | |
7,561 | 2026-02-24T08:29:30.673000Z | 2026-02-24T08:29:30.673000Z | Lec. | Уменьшает сложность оценки состояния с O(n) до O(1) | true | true | false | |
7,560 | 2026-02-24T08:29:28.570000Z | 2026-02-24T08:29:28.570000Z | Lec. | В методе _compute_track_likelihood используется упрощенная модель скорости объекта, учитывающая только последние два наблюдения, вместо полной траектории | false | true | false | |
7,559 | 2026-02-24T08:29:26.914000Z | 2026-02-24T08:29:26.914000Z | Lec. | Треки с длиной min_track_len=3 игнорируются в get_active_tracks, что уменьшает объем данных для обработки и вывода | false | true | false | |
7,558 | 2026-02-24T08:29:25.367000Z | 2026-02-24T08:29:25.367000Z | Lec. | В методе _update_tracks_from_mcmc сохраняются только последние 30 кадров, что снижает потребление памяти на 40% для длительных видео | false | true | false | |
7,557 | 2026-02-24T08:29:23.564000Z | 2026-02-24T08:29:23.564000Z | Lec. | Аппроксимация Стирлинга. self._factorial_cache[counts["mu_t"]] = counts["mu_t"] * np.log(counts["mu_t"]) - counts["mu_t"] | false | false | false | |
7,556 | 2026-02-24T08:29:21.624000Z | 2026-02-24T08:29:21.624000Z | Lec. | Листинг – 6 | false | true | false | |
7,555 | 2026-02-24T08:29:20.094000Z | 2026-02-24T08:29:20.094000Z | Lec. | Для больших значений mu_t > 20 вместо точного вычисления факториала используется аппроксимация Стирлинга: | false | true | false | |
7,554 | 2026-02-24T08:29:18.613000Z | 2026-02-24T08:29:18.613000Z | Lec. | В методе _compute_log_posterior результаты вычислений сохраняются в _cached_log_posterior, что позволяет избежать повторного вычисления вероятности для одинаковых состояний omega, что особенно эффективно при частых итерациях MCMC | false | true | false | |
7,553 | 2026-02-24T08:29:16.827000Z | 2026-02-24T08:29:16.827000Z | Lec. | Для видео с 30 кадрами/сек снижается частота обновлений до 6 раз в секунду | false | true | false | |
7,552 | 2026-02-24T08:29:15.288000Z | 2026-02-24T08:29:15.288000Z | Lec. | Параметр update_freq = 5 позволяет обновлять трекер каждые 5 кадров вместо каждого, что уменьшает нагрузку на процессор | false | true | false | |
7,551 | 2026-02-24T08:29:13.770000Z | 2026-02-24T08:29:13.770000Z | Lec. | Например, операция split применяется только к трекам с длиной больше одного, что исключает бесполезные вычисления | false | true | false | |
7,550 | 2026-02-24T08:29:12.006000Z | 2026-02-24T08:29:12.006000Z | Lec. | В методе _propose_move случайный выбор типа перемещения (birth, death, split, merge, update) выполняется только среди допустимых треков | false | true | false | |
7,549 | 2026-02-24T08:29:10.453000Z | 2026-02-24T08:29:10.453000Z | Lec. | Например, для стабильных сцен алгоритм завершается за 200–300 итераций вместо 1000 | false | true | false | |
7,548 | 2026-02-24T08:29:08.691000Z | 2026-02-24T08:29:08.691000Z | Lec. | Если изменения логарифма вероятности становятся ниже порога в течение 10 итераций, цикл прерывается, что сокращает общее число итераций | false | true | false | |
7,547 | 2026-02-24T08:29:07.023000Z | 2026-02-24T08:29:07.023000Z | Lec. | В методе _run_mcmc реализована проверка на отсутствие улучшений логарифма апостериорной вероятности (early_stopping_threshold=0.01) | false | false | false | |
7,546 | 2026-02-24T08:29:05.366000Z | 2026-02-24T08:29:05.366000Z | Lec. | В код разработки входят следующие компоненты : | false | true | false | |
7,545 | 2026-02-24T08:29:03.459000Z | 2026-02-24T08:29:03.459000Z | Lec. | Для каждого трека с m точками это включает сортировку наблюдений по времени и вычисление средних значений координат центра объекта | false | true | false | |
7,544 | 2026-02-24T08:29:01.748000Z | 2026-02-24T08:29:01.748000Z | Lec. | Функция _update_tracks_from_mcmc пересчитывает координаты bbox и оценки скорости объектов, используя данные из последних наблюдений | false | true | false | |
7,543 | 2026-02-24T08:28:59.889000Z | 2026-02-24T08:28:59.889000Z | Lec. | Например, для ошибка аппроксимации Стирлинга достигает 0.5%, что критично для задач с высокими требованиями к точности | false | true | false | |
7,542 | 2026-02-24T08:28:58.154000Z | 2026-02-24T08:28:58.154000Z | Lec. | Для больших это вносит погрешность в оценку апостериорной вероятности, что может снижать точность трекинга | false | true | false | |
7,541 | 2026-02-24T08:28:56.594000Z | 2026-02-24T08:28:56.594000Z | Lec. | В априорном распределении используется факториал числа наблюдений ( ), который вычисляется либо точно ( ), либо через аппроксимацию Стирлинга ( ) | false | true | false | |
7,540 | 2026-02-24T08:28:55.029000Z | 2026-02-24T08:28:55.029000Z | Lec. | Кроме того, обновление состояния треков (update) включает перераспределение наблюдений между треками, что усложняется при наличии окклюзий или повторного появления объектов, как в SAM2 | false | true | false | |
7,539 | 2026-02-24T08:28:53.387000Z | 2026-02-24T08:28:53.387000Z | Lec. | Например, операции разделения и слияния треков требуют перебора всех возможных комбинаций объектов, что для треков составляет операций | false | true | false | |
7,538 | 2026-02-24T08:28:51.823000Z | 2026-02-24T08:28:51.823000Z | Lec. | Алгоритм демонстрирует экспоненциальный рост сложности с увеличением количества объектов | false | true | false | |
7,537 | 2026-02-24T08:28:50.078000Z | 2026-02-24T08:28:50.078000Z | Lec. | Например, для вычисления правдоподобия используется метрика IoU между bbox-ами объектов (iou_threshold = 0.3), что требует операций для n объектов на кадре | false | true | false | |
7,536 | 2026-02-24T08:28:48.391000Z | 2026-02-24T08:28:48.391000Z | Lec. | Это требует оценки логарифма правдоподобия и априорного распределения | false | true | false | |
7,535 | 2026-02-24T08:28:46.597000Z | 2026-02-24T08:28:46.597000Z | Lec. | Вычисление логарифма апостериорной вероятности. где — текущее состояние ассоциаций, а — наблюдаемые данные | false | false | false | |
7,534 | 2026-02-24T08:28:44.708000Z | 2026-02-24T08:28:44.708000Z | Lec. | Для ускорения фильтра, основные методики: | false | true | false | |
7,533 | 2026-02-24T08:28:42.728000Z | 2026-02-24T08:28:42.728000Z | Lec. | Есть несколько оптимизаций для ускорения трекера | false | true | false | |
7,532 | 2026-02-24T08:28:40.948000Z | 2026-02-24T08:28:40.948000Z | Lec. | Основная проблема заключается в высокой временной сложности O(N⋅K⋅T), где N — количество наблюдений, K — число треков, T=1000 — количество итераций цепи Маркова для сходимости распределения, что алгоритм непригодным для задач реального времени, особенно при обработке видео с высоким разрешением (512×512) и большим количеством объектов | false | true | false | |
7,531 | 2026-02-24T08:28:39.405000Z | 2026-02-24T08:28:39.405000Z | Lec. | Алгоритм MCMCDA (Monte Carlo Markov Chain Data Association) демонстрирует серьезные вычислительные затраты, обусловленные необходимостью последовательного моделирования сложных вероятностных ассоциаций между наблюдениями и треками [38] | false | true | false | |
7,530 | 2026-02-24T08:28:37.628000Z | 2026-02-24T08:28:37.628000Z | Lec. | Снижает вычислительную нагрузку за счет периодического запуска MCMC | false | true | false | |
7,529 | 2026-02-24T08:28:35.995000Z | 2026-02-24T08:28:35.995000Z | Lec. | Высокая температура позволяет алгоритму избегать локальных оптимумов на ранних этапах. : Порог для ранней остановки, если изменения логарифма апостериорной вероятности становятся незначительными. : Частота обновления треков (например, каждые 5 кадров) | false | true | false | |
7,528 | 2026-02-24T08:28:34.251000Z | 2026-02-24T08:28:34.251000Z | Lec. | Чем больше итераций, тем точнее оценка, но выше вычислительная сложность. : Начальная и конечная температура для имитации отжига | false | true | false | |
7,527 | 2026-02-24T08:28:32.628000Z | 2026-02-24T08:28:32.628000Z | Lec. | Учитывает случаи, когда объект присутствует в сцене, но не детектирован. : Размер изображения, необходимый для нормализации координат наблюдений и вычисления объема области ( ). : Количество итераций алгоритма для сэмплирования из апостериорного распределения | false | false | false | |
7,526 | 2026-02-24T08:28:30.684000Z | 2026-02-24T08:28:30.684000Z | Lec. | Используется для моделирования завершения треков. : Вероятность успешного обнаружения объекта | false | true | false | |
7,525 | 2026-02-24T08:28:29.163000Z | 2026-02-24T08:28:29.163000Z | Lec. | Учитывается при вычислении априорного распределения. : Вероятность исчезновения объекта из сцены | false | true | false | |
7,524 | 2026-02-24T08:28:27.670000Z | 2026-02-24T08:28:27.670000Z | Lec. | Отвечает за рождение новых треков при отсутствии соответствий в текущих наблюдениях. : Плотность ложных тревог — количество случайных шумовых наблюдений, не связанных с реальными объектами | false | true | false | |
7,523 | 2026-02-24T08:28:25.923000Z | 2026-02-24T08:28:25.923000Z | Lec. | Параметры фильтра:. : Вероятность появления нового объекта в сцене | false | true | false | |
7,522 | 2026-02-24T08:28:24.378000Z | 2026-02-24T08:28:24.378000Z | Lec. | Получение состояний треков. """. pass | false | true | false | |
7,521 | 2026-02-24T08:28:22.818000Z | 2026-02-24T08:28:22.818000Z | Lec. | Получение активных треков. """. return self.tracks. def get_track_states(self):. """ | false | false | false | |
7,520 | 2026-02-24T08:28:18.674000Z | 2026-02-24T08:28:18.674000Z | Lec. | Выполнение MCMC для оценки ассоциаций. """. pass. def get_active_tracks(self):. """ | false | true | false | |
7,519 | 2026-02-24T08:28:17.062000Z | 2026-02-24T08:28:17.062000Z | Lec. | Обновление наблюдений для текущего кадра и запуск MCMC при необходимости. """. pass. def _run_mcmc(self):. """ | false | false | false | |
7,518 | 2026-02-24T08:28:15.542000Z | 2026-02-24T08:28:15.542000Z | Lec. | Должен быть реализован в подклассах. """. pass. def update_frame_observations(self, observations):. """ | false | true | false | |
7,517 | 2026-02-24T08:28:14.003000Z | 2026-02-24T08:28:14.003000Z | Lec. | Абстрактный метод для вычисления правдоподобия трека | false | true | false | |
7,516 | 2026-02-24T08:28:12.213000Z | 2026-02-24T08:28:12.213000Z | Lec. | Должен быть реализован в подклассах. """. pass. @abstractmethod. def _compute_track_likelihood(self, observations):. """ | false | true | false | |
7,515 | 2026-02-24T08:28:10.720000Z | 2026-02-24T08:28:10.720000Z | Lec. | Абстрактный метод для обновления треков после выполнения MCMC | false | true | false | |
7,514 | 2026-02-24T08:28:09.036000Z | 2026-02-24T08:28:09.036000Z | Lec. | Должен быть реализован в подклассах. """. pass. @abstractmethod. def _update_tracks_from_mcmc(self, omega):. """ | false | false | false | |
7,513 | 2026-02-24T08:28:07.158000Z | 2026-02-24T08:28:07.158000Z | Lec. | Абстрактный метод для инициализации начального состояния ассоциаций | false | true | false | |
7,512 | 2026-02-24T08:28:05.595000Z | 2026-02-24T08:28:05.595000Z | Lec. | Должен быть реализован в подклассах. """. pass. @abstractmethod. def _initialize_association(self):. """ | false | false | false | |
7,511 | 2026-02-24T08:28:03.512000Z | 2026-02-24T08:28:03.512000Z | Lec. | Абстрактный метод для вычисления логарифма апостериорной вероятности | false | false | false | |
7,510 | 2026-02-24T08:28:01.885000Z | 2026-02-24T08:28:01.885000Z | Lec. | Должен быть реализован в подклассах. """. pass. @abstractmethod. def _compute_log_posterior(self, omega):. """ | false | true | false | |
7,509 | 2026-02-24T08:28:00.361000Z | 2026-02-24T08:28:00.361000Z | Lec. | Абстрактный метод для генерации предложенного состояния в цепи Маркова | false | true | false | |
7,508 | 2026-02-24T08:27:58.845000Z | 2026-02-24T08:27:58.845000Z | Lec. | Должен быть реализован в подклассах для конкретных задач. """. def __init__(. self,. birth_rate=0.01,. false_alarm_rate=0.05,. disappearance_prob=0.05,. detection_prob=0.90,. image_size=(512, 512),. num_mcmc_iterations=1000,. temp_init=10.0,. temp_final=1.0,. iou_threshold=0.3,. min_track_len=3,. early_stopping_threshold=0.01,. update_freq=5,. ):. # Инициализация общих параметров. self.birth_rate = birth_rate. self.false_alarm_rate = false_alarm_rate. self.disappearance_prob = disappearance_prob. self.detection_prob = detection_prob. self.image_size = image_size. self.volume = image_size[0] * image_size[1]. self.num_mcmc_iterations = num_mcmc_iterations. self.temp_init = temp_init. self.temp_final = temp_final. self.iou_threshold = iou_threshold. self.min_track_len = min_track_len. self.early_stopping_threshold = early_stopping_threshold. self.update_freq = update_freq. # Состояние трекера. self.tracks = {}. self.frame_count = 0. self.all_observations = []. @abstractmethod. def _propose_move(self, omega):. """ | false | false | false |
Subsets and Splits
No community queries yet
The top public SQL queries from the community will appear here once available.