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手把手教你使用PyTorch从零实现YOLOv3(1)

然后,将包含对象地面真值框中心的单元格(在输入图像上)选择为负责预测对象的单元格。在图像中,标记为红色的单元格包含地面真值框的中心(标记为黄色)。 现在,红色单元格是网格第7行中的第7个单元格。...现在,我们将特征图上第7行中的第7个单元格(特征图上的对应单元格)分配为负责检测狗的那个单元格。 现在,该单元格可以预测三个边界框。哪一个将被分配给狗的地面真相标签?...为了理解这一点,我们必须围绕锚的概念展开思考。 请注意,我们在此讨论的单元格是预测特征图上的单元格。我们将输入图像划分为一个网格只是为了确定预测特征图的哪个单元负责预测。...然后,将这些变换应用于锚框以获得预测。YOLO v3具有三个锚点,可预测每个单元格三个边界框。 回到我们前面的问题,负责检测狗的边界框将是具有地面真理框的锚具有最高IoU的边界框。...但是,等等,如果预测的x,y坐标大于1,例如(1.2,0.7),会发生什么。这意味着中心位于(7.2,6.7)。请注意,中心现在位于红色单元格或第7行的第8个单元格的正上方。

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2023-09-27:用go语言,在一个 n x n 的国际象棋棋盘上,一个骑士从单元格 (row, column) 开始, 并

用go语言,在一个 n x n 的国际象棋棋盘上,一个骑士从单元格 (row, column) 开始, 并尝试进行 k 次移动。...行和列是 从 0 开始 的,所以左上单元格是 (0,0), 右下单元格是 (n - 1, n - 1),象棋骑士有8种可能的走法, 每次移动在基本方向上是两个单元格,然后在正交方向上是一个单元格,类似马走日..., 每次骑士要移动时,它都会随机从8种可能的移动中选择一种(即使棋子会离开棋盘),然后移动到那里。...答案2023-09-27: 这段代码实现了一个求解国际象棋棋盘上骑士留在棋盘上的概率的函数。...函数knightProbability接收四个参数:n表示棋盘大小,k表示骑士的移动次数,row和column表示骑士的初始位置。 主要的函数是process2,它使用动态规划的思想来求解。

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    YOLO家族系列模型的演变:从v1到v8(上)

    每边的单元格数是奇数,因此图像的中心有一个单元格。这比偶数有优势,因为照片的中心通常有一个主要主题。主要预测是在中心单元格中进行的。...1(obj, i) 表示对象的中心是否出现在单元格 i 中,1(obj, i, j) 表示单元格 i 中的第 j 个 bbox 负责此预测。...所以预测相对于anchor中心的偏移量,其中系数的正确范围是[-1;1]是比较复杂的,所以更改预测 bbox 相对于单元格中心的系数——范围 [0; 1] 并使用 sigmoid 对其进行限制。...所以出现了 YOLO9000:具有 3 个先验而不是 5 个和 9418 个对象类的 v2。 ImageNet与WordTree的预测。...对三个尺度的 bbox 进行预测,输出张量大小:N * N * (3 * (4 + 1 + num_classes)) 使用 k-means 重新计算了先验,并在三个尺度上得到了 9 个 bbox。

    7.7K60

    【C++笔试强训】如何成为算法糕手Day4

    第一题:杨辉三角 牛客网做题链接:杨辉三角_牛客题霸_牛客网 (nowcoder.com) 思路:贪心算法 最简单的动态规划模型,找出dp规律即可。...在每次递归的状态中,我们维护一个步数step,表达当前已经处理了几个字母 若当前位置的字母与字符中的第step个字母不相等,则返回false...(board[i][j] == word[0]) { // 如果当前单元格的字符与单词的第一个字符相同 vis[i][j] = true; // 标记该单元格为已访问...if (dfs(board, i, j, word, 1)) return true; // 从当前单元格开始进行深度优先搜索...,则返回false } int dx[4] = {0, 0, -1, 1}; // 定义四个方向的偏移量,分别表示向上、向下、向左、向右移动 int dy[4] = {1, -

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    2018年9月3日初识HTML超文本标记语言

    今天遇到的新单词: paragraph n段落 javascript原名livescript,简称(js),因为当时公司和sun公司合作,为了营销考虑,让它看起来更像当时 特别火热的java,所以更名为...2.普通表格,带边框,通过样式控制调节表格的大小,会看到只在表格的外边框进行了设置,里面的单元格大小没有设置 但是可以单独设置每一个单元格的属性,这样控制更加精确,注意:在样式里面...-- 网页内部的连接称为锚链接,要用name定义锚点,链接的时候要在锚点名字前面加上#号--> 第一章:青云    #定义锚点 返回首页...     #链接网页内部的地址                          #该锚点下的内容 通过内部链接:可以实现从本网页的一个位置链接到其他任何位置 链接邮件发送的语句...A,a, 1,也可以指定从哪个位置开始 有序列表:附带序号的标签     高等数学

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    常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法(上)

    当给定图像时,模型创建与原始输入图像大小相同的特征。SA Khan提出了一个鲁棒的基于深度学习的解决方案,用于从文档图片中已识别的表格中提取行和列。...在他们提出的工作中,使用掩模R-CNN和优化的锚点来检测行和列的边界。另一项分割表格结构的努力是由W Xue撰写的ReS2TIM论文,它提出了从表格中对句法结构的重建。...作者从语义的角度强调了表格中空单元格的相关性。作者建议修改一个很受欢迎的评估标准,以考虑到这些单元格。为了促进这个问题的新观点,然后提供一个中等大的进行了人类认知注释后的评估数据集。...该技术首先利用文本检测网络,如CRAFT,来识别输入表图片中的每个字符。接下来,使用动态规划,创建字符配对。...最后,作者将后处理应用于分类器的输出,以生成HTML表格结构。H Li将这个问题表述为一个单元格关系提取的挑战,并提供了T2,一种前沿的两阶段方法,成功地从数字保存的文本中提取表格结构。

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    2023-02-11:给你两个整数 m 和 n 。构造一个 m x n 的网格,其中每个单元格最开始是白色,请你用 红、绿、蓝

    2023-02-11:给你两个整数 m 和 n 。构造一个 m x n 的网格,其中每个单元格最开始是白色, 请你用 红、绿、蓝 三种颜色为每个单元格涂色。...所有单元格都需要被涂色, 涂色方案需要满足:不存在相邻两个单元格颜色相同的情况。 返回网格涂色的方法数。因为答案可能非常大。 返回 对 109 + 7 取余 的结果。 1 n <= 1000。...("ans3 = {}", ans3); } static MOD: i32 = 1000000007; fn color_the_grid(m: i32, n: i32) -> i32 {...as usize) .collect(); return process(0, 0, 0, n, m, &mut dp); } fn process(i: i32, j: i32, s...: i32, n: i32, m: i32, dp: &mut Vec>>) -> i32 { if i == n { return 1; }

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    Excel创建动态单元格区域

    美术同学找我说想要一个查找引用功能,大体的表结构我看了一下有点奇怪(主要是命名一样),可能因为历史原因暂时也不太好修改,只好用Excel函数实现他所需要的功能。...查找值为VLookUp,范围因为是反向引用(不是从左至右),就需要用IF函数构建一个虚拟的单元格区域 =VLOOKUP(要查找的单元格值如上图的XXXX_Photo01,IF({1,0},根据类型动态获得的单列区域格如...A:A),2,0) 关键关键就在于如何根据 WWW_0x获取对应的单元格区域,如 WWW_03就对应D:D,WWW_04就对应E:E 首先考虑用 Match函数匹配查找备注表中第一行(区域为1:1),WWW..._0x所在的列索引值,比如 WWW_04用Match函数得到的是5这个值(第5列)。...然后再用 OFFSET函数根据偏移量构建一个所需要的单元格区域,以A:A为基准进行偏移,行偏移为0,列偏移为对应索引值 - 1 OFFSET(备注!

    1.6K10

    基于CNN目标检测方法(RCNN,Fast-RCNN,Faster-RCNN,Mask-RCNN,YOLO,SSD)行人检测

    然后这个特征向量被送入一个多类别SVM分类器中,预测出候选区域中所含物体的属于每个类的概率值。每个类别训练一个SVM分类器,从特征向量中推断其属于该类别的概率大小。...对于分类问题,对每一个单元格其还要给出预测出C个类别概率值,其表征的是由该单元格负责预测的边界框其目标属于各个类别的概率。...假设输出是Y,那么对应输入中第n个样本的第(i,j)像素的置信值是在Y[n,:,i,j]里。具体来说,对于以(i,j)为中心的第a个锚框。...同上一样,我们用一个有num_anchors * 4通道的卷积。假设输出是Y,那么对应输入中第 n 个样本的第 (i,j) 像素为中心的锚框的转换在Y[n,:,i,j]里。...具体来说,对于第a个锚框,它的变换在a*4到a*4+3通道里。 ?

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    2024-12-22:矩阵中的最大得分。用go语言,给定一个由正整数构成的 m x n 矩阵 grid,你可以从任意单元格开始,

    用go语言,给定一个由正整数构成的 m x n 矩阵 grid,你可以从任意单元格开始,移动到正下方或正右侧的任一单元格(不要求相邻) 在从值为 c1 的单元格移动到值为 c2 的单元格时,得分计算为...解释:从单元格 (0, 1) 开始,并执行以下移动: 1.从单元格 (0, 1) 移动到 (2, 1),得分为 7 - 5 = 2 。...2.从单元格 (2, 1) 移动到 (2, 2),得分为 14 - 7 = 7 。 总得分为 2 + 7 = 9 。...大体步骤如下: 1.创建一个二维数组 premin 用于存储每个单元格的最小值,初始化为 math.MaxInt 值。...3.遍历矩阵的每个单元格,对于当前单元格 (i, j): • 设定一个变量 pre 用于记录从上方或左方移动过程中的最小值,初始值为 math.MaxInt。

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    HTML基础

    样式 内常用标签 基本标签(块级标签和内联标签) ''' n的取值范围是1~6; 从大到小....://、ftp://等 第2部分:为站点地址:可以是域名或IP地址 第3部分:为页面在站点中的目录:stu 第4部分:为页面名称,例如 index.html 各部分之间用“/”符号隔开。...http://www.jd.com) 相对 URL - 指当前站点中确切的路径(href="index.htm") 锚 URL - 指向页面中的锚(href="#top") (锚即设定的...,一个表格由若干行组成,一个行又有若干单元格组成,单元格里可以包含文字、列表、图案、表单、数字符号、预置文本和其它的表格等内容。.../web method: 表单的提交方式 post/get默认取值就是get 表单元素 基本概念: HTML表单是HTML元素中较为复杂的部分,表单往往和脚本、动态页面、数据处理等功能相结合,因此它是制作动态网站很重要的内容

    1.6K50

    【web前端阶段一】HTML巩固学习(持续更新)

    >”之中,如就是一个标签 封闭类型标记(也叫双标记),必须成对出现,如 非封闭类型标记,也叫作空标记,或者单标记,如 ---- (3).HTML 元素 指的是从开始标签... href属性:链接URL target属性:目标,可取值_blank,_self等 name属性:锚点名称 title属性:定义了鼠标经过时的提示文字 ---- 9.锚点定位 注释1 第2项 注释2 第3项 注释3 定义列表默认为两个层次...---- (4).合并单元格 属性 描述 colspan 跨列合并 rowspan 跨行合并 需要注意: 如果合并行(rowspan),需在相应的位置减一个 如果合并列(colspan ),需在相应的位置减一个...用于阴影颜色 shadowOffsetX 水平距离偏移量 shadowOffsetY 垂直距离偏移量 shadowBlur 模糊级别

    4.5K40

    常用的表格检测识别方法——表格结构识别方法 (下)

    在他们提出的工作中,使用掩模R-CNN和优化的锚点来检测行和列的边界。另一项分割表格结构的努力是由W Xue撰写的ReS2TIM论文,它提出了从表格中对句法结构的重建。...为了使中间预测 r^n可用于第n + 1块,作者还将2D中的概率连接到块的输出中。在作者的实现中,只有最后3个块产生输出,即r3、r4、r5。...有一组4个共享的卷积层(没有膨胀),其中2x2的平均池化发生在第2层和第4层之后。然后,该模型有4个分支,每个分支预测一个单元格在特定方向上合并的M×N概率矩阵,即上、下、左或右。...例如,将3个网格元素合并在一起形成一个L形单元格,然后将与第4个元素合并,以创建一个跨越2行2列的单元格。...这些单元特征可以排列在具有N行和M列的网格中,形成特征图F_{cell}\in R^{N×M×512},然后通过三个重复的特征增强块来获得更广泛的上下文信息,并输入关系网络来预测相邻单元之间的关系。

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    看到基础动态规划就像回到家一样!

    * n 的棋盘的每一格都放有一个礼物,每个礼物都有一定的价值(价值大于 0)。...对于每个格子来说,从棋盘左上角一路拿到这个格子,总是有个可以拿到最多价值的方案,也就是说,每个格子都能承载一个答案,此时有 m * n 个格子,意味着有 m * n 个答案。...那么,我们的 dp 数组也就出来了 int[][] dp = new int[m][n]。 dp[i][j] 的含义表示从左上角开始,到达单元格(i ,j)可以拿到的最大价值。.../ i 从 1 遍历到 n - 1 // 获取第 0 行中第 i 列的最优解 // 由于每次只能向下或者向右移动一步,此时只能向右移动一步 for(int...dp[0][i-1] + grid[0][i]; } // j 从 1 遍历到 n - 1 // 获取第 j 行中第 0 列的最优解

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    Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

    ODM由TCBs的输出和预测层(即,卷积层的核大小为3×3),生成目标类的得分和相对于细化锚盒坐标的形状偏移量。...具体地说,我们将n个锚框与feature map上的每个定期划分的单元格关联起来。每个锚盒相对于对应单元格的初始位置是固定的。...在每个feature map单元格中,我们预测相对于原始平铺锚的改进锚框的四个偏移量,以及表示这些锚框中存在前景对象的两个置信度评分。...因此,我们可以在每个feature map单元格上生成n个改进的锚框。...我们计算c类分数和相对于细化锚盒的四个目标的精确偏移量,为每个细化锚盒生成c + 4输出,完成检测任务。这个过程类似于SSD中使用的默认框。

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