通常，目标检测需要两个损失函数，一个用于对象分类，另一个用于边界框回归（BBR）。本文将重点介绍 IoU 损失函数（GIoU 损失、DIoU 损失和 CIoU 损失、ProbIoU）。...因此，BBR使用基于 IoU 的损失函数来实现计算mAP，mAP的典型计算公式与表示如下： 但是这种最原始的IoU并交比的损失计算方式是有缺陷的，如当预测框与真实框没有相交的时候，IoU损失就是0，这样就导致了没有梯度...改进之GIoU 于是有个聪明的人发现，这样可以稍微避免这种问题的发生，就是把预测框与真实框(A与B)合起来求最小的外接矩形，就变成了如下： 对应的GIoU的计算公式就改成了： 下图是分别基于L2与L1损失相同的情况下...加入惩罚项因子以后，对于没有重叠的预测也可以实现边界框回归了，从而改善了IoU的缺陷。...ProbIoU ProbIoU可以实现OBB旋转对象映射到GBB、然后实现预测框与真实框的回归IoU损失功能，然后基于协方差矩阵，计算巴氏距离以后，再基于BD实现损失计算 跟原始的IoU比较，有明显的改善
这些技术能够处理大量复杂的数据，并通过学习从数据中提取信息，从而展示出惊人的“类智能”表现，甚至挑战了我们对“可计算”与“不可计算”问题的传统认知。1....这种判断不仅仅是基于预设规则的简单执行，更像是一种从经验中学习、灵活应对的智能表现。...从 Transformer 的角度来看，这种灵活的决策实际上就类似于模型在面对未见过的情况时，通过自注意力机制对环境进行快速评估，选择最佳行动路径。...总结：计算的边界图灵和冯·诺依曼的理论构建了现代计算机的基础，提供了定义可计算性与不可计算性的标准。...它们展示的是通过数据学习到的模式，而不是一种超越传统计算边界的智能。
数控车削加工中使用的车刀，目前多采用机夹可转位刀片。在这种刀片的刀尖位置处，规定了标准的刀尖圆角半径。
SLAM轨迹全局误差计算 一、umeyama算法 SLAM结果输出之后，我们需要对其进行测量，判断定位的精确度如何。...我们将groundTruth轨迹记作，将slam轨迹记作，我们对这两条符合相似变换的轨迹建立平方根误差： 首先我们计算均值： 然后我们再进行方差的计算： 协方差： 将其进行SVD分解，记作，并且有... 我们使用evo工具直接进行处理，安装之后，我们需要通过如下的命令行进行对齐，并计算rmse误差，这里我们要注意一下，两条轨迹在进行处理之前，必须保证时间已经对齐。...灰色轨迹为groundTruth.txt，彩色轨迹为slam.txt，从图中可以看出两条轨迹基本对齐，全局位姿误差(APE)rmse误差大概为5cm左右。...umeyama位姿结果及其他误差标准读者可以从界面获得。 SLAM标定系列文章 1. slam标定(三) vio系统 2. slam标定(二) 双目立体视觉 3. slam标定(一) 单目视觉
/zhuanlan.zhihu.com/p/76603583 https://daipuweiai.blog.csdn.net/article/details/96570669 前言 在上一篇博文：【计算机视觉...接下来，我们对边界框回归（Bounding-Box Regression）进行详细介绍。 首先我们对边界框回归的输入数据集进行说明。输入到边界框回归的数据集为 ? ，其中 ? ， ? 。 ?...在图1中红色框代表候选目标框，绿色框代表真实目标框，蓝色框代表边界框回归算法预测目标框，红色圆圈代表选候选目标框的中心点，绿色圆圈代表选真实目标框的中心点，蓝色圆圈代表选边界框回归算法预测目标框的中心点...---- 二、边界框回归细节 RCNN论文里指出，边界框回归是利用平移变换和尺度变换来实现映射 。平移变换的计算公式如下： ? 尺度变换的计算公式如下： ? 其中 ? ( ? 代表 ?...时候选目标框和真实目标框非常接近，即IoU值较大。按照RCNN论文的说法，IoU大于0.6时，边界框回归可视为线型变换。 至此，边界框回归算法的讲解全部结束。
从这些方面来看，可以看出边缘计算是云计算中心能力的补充。其定位不是取代云计算中心，而是扩展云计算边界，并赋予新的云端终端业务架构以及云计算中心。...谈到边缘计算的网络范围，行业专家表示：“网络边缘不同于更加接近终端的政府、企业、校园和家庭的用户端网络，以及不同地区(如省份)的运营商网络，从终端到中心的网络连接相对复杂，边缘计算必须提供广泛的覆盖范围...，从最后几百或几十公里到最后十公里到终端，以确保提供服务能力。...首先，客户需要管理从边缘节点的构建、交付到操作的整个过程。其次，客户必须管理可能在物理服务器级别、操作系统级别和边缘节点的软件应用程序级别发生的运营和维护问题。...边缘节点服务(ENS)进一步将阿里云的公共云边界扩展到边缘，完全满足客户对复杂“中心+边缘”业务架构以及公共云的需求，从而真正为用户提供云计算的基础设施功能。
前两种比较容易理解，第三种的边界计算如下。 ? WRAP猝发类似于INCR猝发。在WRAP中，地址将根据SiZE递增，但是达到地址上限时，地址将换到地址下限。...在WRAP地址计算过程中有两个注意事项， 计算WRAP的地址上限 低位地址回旋到WRAP WRAP突发有限制： 起始地址必须与每次传输的大小对齐 突发长度必须为2、4、8或16个传输 计算方式如下：...0x38 + 0x4 = 0x3C Address_2 = Address_1 + Number_Bytes = 0x3C + 0x4 = 0x40 因为Address_2 == 0x40, 达到上边界...Number_Bytes = 0x38 + 4 = 0x3C Address_3 = Address_2 + Number_Bytes = 0x3C + 4 = 0x40 因为Address_3 == 0x40,达到上边界
所谓模棱两可的区域正如上图的火车，它的左、上、下边界都是较为确定的，而右边界却是模棱两可的，因为它包含了一些非目标区域。...可以说，对于右边界而言，往左偏移一点与往右偏移一点都是可接受的，这就是它的模糊性。...从数学上来看，我们只需要一些衡量两个概率分布相似程度的损失函数，如KL散度，就能够做到用高斯分布去拟合狄拉克分布。?...论文选用了FCOS作为基础框架，由于FCOS在边界框回归上是采取预测采样点到上、下、左、右四条边的距离，这使得回归目标的长度较为统一，可以很好地在一个固定区间上表示出来。?
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2201.01857.pdf 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络...上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...然后，我们从整个训练数据集的随机q个图像中迭代地选择p个对象及其边界框。然后，我们生成使用它们的索引作为ID选择的p个边界框的所有可能组合。...MultiGridDet在NMS之后对输入图像的最终边界框预测。
这篇论文提出了新的边界框回归损失针对目标框的移动以及位置方差进行学习，这种方法在几乎不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性。...IoU-Net提出学习预测框与ground truth框之间的IoU，然后，根据学习到的IoU应用IoU-NMS，与IoU-Net不同，论文从概率分布的角度对位置方差进行单独学习。...边界框回归器从模糊的边界框中获得较小的损失。（1）在后处理过程中，所学的方差是有用的。...网络结构如Figure 3所示： 从图中看出，模型有3个分支，分别为Class代表图像的类别，Box代表预测的框，Box std是预测框的四个坐标(左上角和右下角两个点的四个坐标)与真实框之间的标准差，...通过Box std计算得到的KL损失函数反向传播修改Box中的坐标点位置和预测框的大小。这里用(x1,y1,x2,y2)代表预测边界框左上角和右下角的坐标。
以上函数可以实现在终端输出一个边界为 “*” 的菱形框。这里注意到函数中使用了一个断言来确保输入参数的正确性，以防在程序运行过程中发生不必要的错误。如果函数的输入参数不满足要求，则会抛出一个异常。
深度学习应用篇-计算机视觉-目标检测4：综述、边界框bounding box、锚框（Anchor box）、交并比、非极大值抑制NMS、SoftNMS 1.目标检测综述 对计算机而言，能够“看到”的是图像被编码之后的数字...目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。...通常使用边界框（bounding box，bbox）来表示物体的位置，边界框是正好能包含物体的矩形框，如 图1 所示，图中3个人分别对应3个边界框。...，从 IoU = 0.95 到 IoU = 0。...$$ s_i = s_ie^{-\frac {{iou(M,b_i)^2}}{\sigma}},\forall b_i\notin D $$ 此时，新的边界框得分变化较小，在后续的计算过程中也就又有了被计算为正确检测框的机会
与现有的AI模型相比，DeepSeek具有以下特点： 高性能与低成本：DeepSeek的算法优化使其在保证高效性能的同时，降低了硬件和计算资源的消耗，从而使得大模型的运用变得更加经济可行。...) returns[symbol] = data['Close'].pct_change().dropna() return pd.DataFrame(returns) # 计算投资组合的预期回报和风险...Authorization": f"Bearer {api_key}"}) optimized_weights = response.json()['optimized_weights'] # 计算优化后的投资组合表现
视觉设计师们普遍形成了不断从文化、艺术中汲取风格和元素，采用计算机设计软件结合自定义传达内容在媒介载体上传播的工作模式。...这些“植物”是使用人工进化和生成算法从计算机代码中通过算法“生长”出来的，本身并不存在。每个类似植物的形式都源自石油公司徽标的起始图形元素。...从设计的效率来看，计算机的辅助使生成艺术设计远远超过了团队的创造能力，进而帮助设计师探索最有效的设计结果。生成艺术打破传统意义上设计软件的路径限制，不再拘泥于软件的边界。...从创新度和艺术性来看，由设计师制定规则通过计算机编程完成的美的计算，赋予设计全新的可能性，一定程度是艺术的规则和量化，也是设计的无序和随机。...我们可以通过技术工具为设计带来新的突破性，创新设计的边界。 附参考文献： 【1】 Galanter，P .
利用边界框作为输入特征提供了一种有限的物体表示，与外观信息相比，但显著降低了计算复杂性。...为了增强长物体轨迹的表示，作者提出了一种历史轨迹编码，它编码了边界框序列中的时空信息。因此，作者将嵌入的边界框与当前帧的预测标记（预测框）进行拼接。...编码器从历史轨迹编码中提取时空特征，使预测标记能够估计当前帧中的边界框。值得注意的是，AM-SORT使用边界框序列作为输入，省略了物体的视觉特征，这使得模型可以在低计算成本下处理。...每个轨迹段的首个边界框序列被用作历史轨迹，在帧 T+1 中估计 \mathbf{\hat{b}} ，而该段中的最后一个边界框 \mathbf{b} 被视为真实值。...运动方向差异计算现有轨迹和新观测之间的方向相似度。
当用户从组合框中选择一个选项时，组合框就会产生一个动作事件。为了判断哪个选项被选择，可以在事件参数上调用getSource方法来得到发送事件的组合框的一个引用。...• void removeAllItems( ) 从选项列表中删除所有选项。 • Object getSelectedItem( ) 返回当前所选的选项。 滑块 组合框允许用户从一组离散值中进行选择。...滑块允许进行连续值的选择，例如，选择从1～100的任何一个数值。...忽略滑块移动的轨迹，调用： slider.setPaintTrack(false); 图9-19中第四个滑块就没有轨迹。...• Object getNextValue( ) • Object getPreviousValue( ) 计算（但是不设置）该模型定义序列中的下一个或上一个值。
像最小成本流[6]和层次聚类[8]这样的方法可以在没有顺序提示的情况下从全局图合并检测结果。然而，它们通常导致计算量沉重且目标相似性不一致。...2D边界框大，(2) 3D框的投影体积可能发生重叠，以及(3) 边界框在角落处包含空间。...另一方面，由于3D物体很少重叠，尤其是对于刚体来说，可以从3D目标检测得到的3D边界框直接用于裁剪激光雷达点以提高效率。...尽管在边界框内裁剪激光雷达点可能会花费更多的计算资源，但在离线设置下，通过多处理可以将多个数据帧的操作并行化以加快执行速度。...在遍历边界框时，如果按顺序帧对边界框进行排序，"双指针"技术可以加速搜索。然后，轨迹形成为一个二分图，其中节点是轨迹ID，边表示两组轨迹之间存在相等的边界框。
从智能手机到自动驾驶汽车，从医疗诊断到金融投资，AI的应用已经渗透到我们生活的方方面面。与此同时，AI的发展也带来了诸多挑战和争议，包括隐私保护、就业问题、算法偏见等。...前沿方向： NeRF（神经辐射场）：从2D图片重建3D场景，渲染新视角图像。 多模态模型：CLIP（2021）实现图文跨模态检索，准确率超人类基线。...特斯拉Giga工厂质检：使用48个高分辨率摄像头扫描电池单元，AI检测微小划痕或焊接缺陷，漏检率从人工的3%降至0.1%，质检速度提升10倍。...核心价值总结 效率跃迁 医疗：AI将药物研发周期从数年缩短至数周，诊断速度提升10倍以上（如DeepMind眼科诊断）。...技术制高点争夺 算力基础设施 芯片战：美国限制英伟达H100对华出口，华为昇腾910B性能达其80%； 量子计算：谷歌“悬铃木”实现量子霸权，中国“九章”光量子计算机采样快亿亿倍。
许多研究已经检查了从童年到青春期到中年的人群中自发皮层活动对发育的影响。...此外，在多个频带(即δ、α和β)上发育轨迹较长的大脑区域，也观察到性别差异。...然而，使用更大的年龄范围(即7岁至84岁)，另一项研究发现，自发活动可能遵循二次轨迹，而不是整个生命周期的线性趋势。具体而言，从童年到青春期，低频往往随着年龄的增长而减少，而高频则增加。...因此，这些发现阐明了计算自发活动的绝对和相对功率测量的重要性，并表明评估频段中相对于彼此的功率变化可能会掩盖关键差异。...在Brainstorm中实现了一个线性约束的最小方差波束形成器，该波束形成器基于静息状态记录计算的数据协方差对epoch数据进行空间滤波。
本文从挖洞过程的思路出发，完整讲述如何从0到1拿一个高危信息泄露。...抓包域名转web页面后出现了一个登录框。 此处猜测先前没登录框，可能是微信进行了自动登录，那么在先前第一个小程序页面就可以测试越权，而且此处或许可以直接拿微信凭证进行登录。...这里为什么不先对登录框进行目录扫描？其实在正常测试时，你也可以先将路径扫描开着，毕竟这很需要时间，同时再干其他的测试。...（“某某管理系统”这个关键字在小程序转web那个登录框是没有的） 但是我通过google语法搜索关键字“某某管理系统”找到了它的一个api文档。...我盯着这个页面看了会后，直接把文档路径复制到最开始，也就是小程序转web页面那个登录框处，ctrl+v，访问。 果然未加密，直接展现出了api文档内容。
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