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明月深度学习实践003：目标检测与Yolov1深度理解

检测通常是指检测出图像上某些区域有什么东西，例如目标检测，人脸检测，行人检测，文字检测等，但是并不会输出这个人脸是谁，这个行人是谁，这个文字是什么字，当然目标检测是会输出这个目标是什么类别的。...每个格子的参数对应两个2边界框（Bounding Box，简称bbox），每个bbox有5个参数： x, y, w, h, c 其中(x, y)是中心点，(w, h)是宽高，c是置信度，可以理解为该bbox...., p20)； 先计算该目标的中心点(x, y)落在在哪个网格上，就用该网格来负责预测该目标。...我们就直接看作者论文定义的损失函数： 在作者的论文中，S=7，B=2，就是7*7的网格，每个网格2个bbox。...毕竟一个图像上的目标通常是比较少的，也就是说大多数网格其实都是没有对应的目标的，通过超参数来降低影响也在情理之中。 宽高的损失计算是，先对宽和高做了一次开根号，这是一个细节。

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网格UV展开

想要减少展开的扭曲程度，可以在扭曲程度大的地方增加曲面割线。另一种是展开算法中的约束产生的扭曲，比如固定边界的UV展开。...下面说说在实际程序中，顶点纹理坐标和三角形纹理坐标的应用场景。 单连通圆盘拓扑的UV展开：如图1情况所示。这种情况下，顶点和纹理坐标是一一对应的，一个顶点可以存一个纹理坐标。...在非缝隙处，纹理坐标的存储有冗余信息。如果需要减少存储空间，也可以把纹理坐标存成一个数组（纹理坐标都不相等），然后每个三角形存纹理坐标的索引，类似OBJ的文件格式。...纹理坐标的缝隙是2D网格的边界。网格割缝是把网格的拓扑结构改变了，割缝处会产生新的网格顶点。纹理坐标缝隙，是在展开的UV空间中，顶点纹理坐标的缝隙。缝隙处网格顶点和纹理坐标是一对多的关系。...拾取的方法，可以是UV坐标值最近点颜色，也可以根据UV坐标值的相邻四个像素做双线性差值。 有兴趣的读者，欢迎参考视频版本

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    理解 YOLO 目标检测

    YOLO是什么 YOLO（你只看一次）,是用于物体检测的一个网络。目标检测任务有两个部分组成：确认出明确物体在图片中的位置，以及对这些物体分类 。...此前如R-CNN及其衍生的方法，是在多个步骤中使用一个管道来完成对物体的检测。这导致运行速度慢，难以优化，因为每个独立的模块都必须单独训练。而YOLO，会在一个单独的神经网络中完成这所有功能。...如何计算S = 3的448x448图像中的框坐标的示例。 注意如何相对于中心网格单元计算（x，y）坐标 边界框预测中还有一个部分，即置信度分数。...0，如果网格单元i中不存在目标 但是我们如何知道那个预测器对该目标负责呢？引用原论文： 对每一个网格单元YOLO预测到对个边界框。在训练时，我们对每一个目标只希望有一个边界框预测器。...我相信测试你是否理解一个算法的最好的方法就是你自己试图从开始去实现它。有很多细节在文章中没有体现出来，只有你自己通过你的双手去构建它的时候才会意识到。 谢谢阅读，如果你有任何评论，请在下面留言。

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    CV岗位面试题：简单说下YOLOv1,v2,v3,v4各自的特点与发展史

    YOLOv1 的检测方法如下： ①将输入图像划分为 S×S 网格（grid），比如这里划分成 7×7=49 个 grid，如果目标的中心落入网格单元，则该网格单元负责检测该目标。...不同的是，加在网格单元的空间限制有助于防止同一个目标的重复检测，预测的边界框也少（98 个），还有把多个阶段结合成一个阶段。...c) 通过网络得到每个网格的分类概率，以及各网格预测的框+置信度 d) 针对每个框，把概率与置信分数相乘，作为每个框特定于每个类的置信分数 e) 输出位置和类别信息 优点 快。...二、联合训练方法： 把检测和分类数据混合，训练过程中遇到带标签的检测图像，就基于 YOLOv2 整个损失函数进行反向传播，遇到分类图像，只反向传播网络的分类损失。 3....框架方法 下面这幅论文中的图介绍了 YOLOv4 检测器的构成及使用的训练方法，这些是经过大量实验选出的性能最好的组合 四、总结 回顾 YOLO 系列的发展，我们可以看出 YOLO 后期没有提出新颖的想法

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    【网络】UDP回显服务器和客户端的构造，以及连接流程

    构造方法网络编程必须要使用网卡，就需要用到 Socket 对象- 创建一个 DatagramSocket 对象，之后在基于这个对象进行操作import java.net.DatagramSocket;...当我们收到数据的时候，哪个进程来处理，就需要通过端口号去区分- 所以就需要在程序一启动的时候，就把这个程序关联哪个端口指明清楚在调用这个构造方法的过程中，JVM 就会调用系统的 Socket API，完成...response.getBytes().length 不能写成 response.length- 前者是在获取字节数组，得到字节数组的长度，单位是“字节”- 后者是在获取字符串中字符的个数，单位是“字符...万一你的代码指定的端口和用户电脑上运行的其他程序的端口冲突，就出 bug 了- 让系统自动分配一个端口，就能确保是分配一个无人使用的空闲端口创建出对象之后，需要明确好服务器在哪，才能发起请求- 所以在构造方法中指定两个参数...，必然是找个“空闲的地方”并且你这次坐的地方大概率和以前来坐的地方是不同的（可能上次坐的地方有人了）你给服务器分配了端口之后，就相当于说是：你每次去吃饭，都被固定坐那个位置，不管有人没人1.

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    numpy.meshgrid()理解

    一句话解释numpy.meshgrid()——生成网格点坐标矩阵。 关键词：网格点，坐标矩阵 网格点是什么？坐标矩阵又是什么鬼？...看个图就明白了： 图中，每个交叉点都是网格点，描述这些网格点的坐标的矩阵，就是坐标矩阵。...再看个简单例子 A,B,C,D,E,F是6个网格点，坐标如图，如何用矩阵形式（坐标矩阵）来批量描述这些点的坐标呢？...但是实际上，给matplotlib的坐标信息是矩阵也是可以的，只要横纵坐标的尺寸一样。都会按照对应关系生成点。...比如下面的这种 最直接但是最笨的方法，就是按照上面的方法把横纵坐标矩阵 X X X， Y Y Y写出来，就像上面练习题中的 很明显，对于网格点很多的情况根本没法用。

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    Anchor-free目标检测 | 工业应用更友好的新网络（附大量相关论文下载）

    在 anchor-based 的方法中，虽然每个位置可能只有一个 anchor，但预测的对象是基于这个 anchor 来匹配的，而在 anchor-free 的方法中，通常是基于这个点来匹配的。...我们也可以设置更多的网格以及更多的bounding box。设网格数量为 S*S，每个网格产生B个边框，网络支持识别C个不同的对象。这时，输出的向量长度为： ? 整个输出的tensor就是： ?...每个heatmaps集合的形式都是CxHxW,其中C代表的是检测目标的类别数，H和W则代表的heatmap的分辨率，Corner响应值最大所在的channel即对应了物体的类别。...4：Loss是什么形式？...简而言之，其实corner点是物体上边缘点和坐边缘点的集合，因此在pooling的时候通过Corner Pooling的方式能够一定程度上体现出当前点出发的射线是否与物体相交。

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    YOLO论文翻译——中文版

    当从自然图像到艺术品等其它领域泛化时，它都优于其它检测方法，包括DPM和R-CNN。 1. 引言 人们瞥一眼图像，立即知道图像中的物体是什么，它们在哪里以及它们如何相互作用。...最近的方法，如R-CNN使用区域提出方法首先在图像中生成潜在的边界框，然后在这些提出的框上运行分类器。在分类之后，后处理用于细化边界框，消除重复的检测，并根据场景中的其它目标重新定位边界框[13]。...快速R-CNN是一种顶级的检测方法[14]，因为它看不到更大的上下文，所以在图像中会将背景块误检为目标。与快速R-CNN相比，YOLO的背景误检数量少了一半。 第三，YOLO学习目标的泛化表示。...如果一个目标的中心落入一个网格单元中，该网格单元负责检测该目标。 每个网格单元预测这些盒子的BB个边界框和置信度分数。这些置信度分数反映了该模型对盒子是否包含目标的信心，以及它预测盒子的准确程度。...这些分数编码了该类出现在框中的概率以及预测框拟合目标的程度。 为了在Pascal VOC上评估YOLO，我们使用S=7S=7，B=2B=2。Pascal VOC有20个标注类，所以C=20C=20。

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    构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践

    构建云原生数据仓库和数据湖的最佳实践 以下探索一下通过数据仓库、数据湖、数据流和湖屋构建原生云数据分析基础设施的经验和教训： 教训1：在正确的地方处理和存储数据 首先要问问自己：数据的用例是什么?...因此，在上述用例中，将所有数据摄取到单个系统将无法成功。因此需要选择最好的方法。 现代的原生云系统将存储和计算分离开来。...研究发现，很多人把他们所有的原始数据放入数据存储中，只是为了发现他们可以在以后实时利用这些数据。然后，在启动反向ETL工具后，通过变更数据捕获(CDC)或类似方法再次访问数制湖中的数据。...(1)反向ETL不是实时用例的正确方法 如果将数据存储在数据仓库或数据湖中，则无法再实时处理数据，因为它已经在静止状态下存储。...教训3：不需要Lambda架构来分离批处理和实时工作负载 问问自己：用最喜欢的数据分析技术消费和处理传入数据的最简单方法是什么?

    1.1K10

    来聊聊可形变卷积及其应用

    该网格的大小可以是3×3和5×5等。然而，我们想要检测和分类的对象可能会在图像中变形或被遮挡。 在DCN中，网格是可变形的，因为每个网格点都可以通过一个可学习的偏移量移动。...可变形卷积 规则的卷积是在一个规则的网格R上操作的。 对R进行可变形卷积运算，但每个点都增加一个可学习的偏移∆pn。...，所有的输入特征图首先转换为每个类别k²个得分图(假设背景类总共C + 1个类别)(最好是读一下R-FCN，理解一下最初的PS RoI pooling) 在deformable PS RoI pooling...中，首先，在顶部路径上，和原始的相似， 卷积用于生成2k²(C + 1)得分图。...利用这种表示，很自然能得到一个 anchor-free 的物体检测框架，取得了和目前 anchor-based 方法可比的性能。 动机 在目标检测任务中，边界框描述了目标检测器各阶段的目标位置。

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    深度学习近期总结分析

    图14 YOLO检测系统 网络的模型如图15所示，将448×448大小的图切成S×S的网格，目标中心点所在的格子负责该目标的相关检测，每个网格预测B个边框及其置信度，以及C种类别的概率。...YOLO中S=7，B=2，C取决于数据集中物体类别数量，比如VOC数据集就是C=20。...SSD的框架如图16所示，图16(a)表示带有两个Ground Truth边框的输入图片，图16(b)和(c)分别表示8×8网格和4×4网格，显然前者适合检测小的目标，比如图片中的猫，后者适合检测大的目标...，比如图16(b)中的蓝框和图16(c)中的红框。...但是从原理依然可以看出，Default Box的形状以及网格大小是事先固定的，那么对特定的图片小目标的提取会不够好。

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    Data Mesh 常见问题汇总：你不得不知的解决方案！

    什么样的组织可以从数据网格中受益？ 虽然数据网格有很多好处，但并不是每个公司都需要在明天实现这一飞跃。 许多公司可以通过逐步改进当前的数据架构来改进其数据管理方法。...例如，缺乏简单的数据发现、分类和质量指标的公司可以通过引入数据目录等组件而受益。 受益于数据网格的公司往往已经达到了使用简单数据仓库或数据湖可以管理的上限。...以下是在实现数据网格架构方面发挥显著作用的一些技术： 数据存储：用于结构化和非结构化数据存储的所有技术，包括对象存储、关系数据库、NoSQL 数据存储、数据仓库和数据湖。...现有的平台和工具可以集成到数据网格中吗？ 是的！正如您从上面的技术列表中看到的，数据网格利用了您多年来使用的许多基本数据存储和数据管道工具。...数据网格的区别在于谁有权访问这些工具以及如何跨域联合访问。例如，在更加单一的数据管理方法中，数据管道工具可能处于集中式数据工程团队的独家控制之下。

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    动态实例分割SOLOv2，更快更强更精准！

    一个类别分支，预测每个网格所处的物体类别，每个网格对应一个C维类别向量（C为类别数），总的类别矩阵大小为S x S x C；一个mask分支预测每个网格所属的物体mask，总的mask矩阵大小为H x...请注意：mask是不关乎类别的，无论是什么物体，只要该物体落入了这个网格，mask 分支都预测它的mask。...作者在SOLOv2中一项重要改进是引入动态卷积。...因为在mask预测时每个网格使用的特征是固定的，输出的Mask是冗余的，可以直接从网络的类别分类结果过滤掉那些不含目标的，同时使用动态卷积，也可以降低模型参数。...如上图中的（c）。模型在mask预测分支时动态进行卷积核学习和特征学习，最后将此二者卷积得到最终的mask。 从FPN中构造mask分支预测前的特征： ?

    1.4K40

    Python可视化#5000亿资产是什么水平#

    这次数据可视化，行哥差点认输了 故事的开头是，昨天#5000亿资产是什么水平#上了热搜，因为赌王的离去，他的家产公布激起各种白日梦想家的诞生，坐我旁边的小师妹也算了半天要是放余额宝一天得多少钱 大家都是用文字来展示数据量的惊人...，例如 按照一年15万的平均工资来算，需要333万年，也就是在旧石器时代工作到2020年 ?...按照每天买彩票都中5百万来看，需要273年，也就是清朝乾隆二十七年开始不停的买，还不能有节假日中断 ?...但是以上都是纯文字描述，没有用图来更深入人心的展示，所以行哥来解决这个问题 数据可视化的要领有三点 形象、形象还是tm的形象 什么叫形象，就是直观的让观者看到数据之间的差异，最好的有代入感。...行哥换一个标的物来展示数据，展示了一下什么叫tm形象的图形可视化，那么快看看5000亿等于你的几个身位呢

    1.1K20

    Unity 水、流体、波纹基础系列（二）——方向流体（Directional Flow）

    幸运的是，我们可以将速度存储在流程图的B通道中，因此也可以传递给DirectionalFlowUV。调整并重命名其参数，然后在添加之前以速度调整时间。 ? 检索速度数据并将其传递给函数。...添加单元C和D，它们在V维度上相对于A和B都偏移了一步。 ? 现在必须将A和B的权重在V维度上乘以1-t， C和D乘以t。...对于B至少在V维度上也是如此。由于B已在U维度上偏移了一半的图块，因此不需要水平移动。C和D在V维度上很好，但是C需要水平移动。 通常，在没有偏移的情况下，我们必须平移一半的图块，反之亦然。...我们可以方便地在FlowCell中执行此操作，方法是将未缩放的偏移量减去1并将其减半。然后将其添加到flooring之后的分割区域中的UV坐标中。 ? ?...消除失真的唯一方法是摆脱均匀区域和混合区域之间的过渡，但这是不可能的。接下来的最好的办法就是涂抹差异。 我们可以做的是对整个网格进行两次采样。

    4.5K50

    【笔记】《Laplacian Surface Editing》的思路

    PartA 总览 交互式的自由曲面变形在以前是一个难以解决的问题, 因为传统的网格自由变形方法会导致表面细节的严重失真....而之所以要将这样的坐标应用到三维中就是为了找到一种能够在相对坐标中表达出绝对坐标的方法, 这样的表示能够让我们在对网格进行处理时一定程度上忽略掉网格本身的绝对关系, 忽略掉网格在编辑时发生的平移, 旋转...这样表示的好处就是能够让绝对坐标以一种平移不变性的相对坐标表示出来 指导了一个顶点如何生成拉普拉斯坐标后, 假如我们现在有一整个网格面那么多的顶点, 最好的处理方法就是采用矩阵....当然, 参数化最好的情况就是两个区域能尽量一对一配对, 尽量减少参数化中的信息损失 在涂层迁移时, 还有一个常常遇到的问题就是当目标表面也有涂层想要保留时应该怎么办, 文中给出了细节混合策略, 简单说就是将原表面的拉普拉斯高频差值和提取出来的目标表面的拉普拉斯高频差值进行加权求和...通过求解最小二乘解来约束表面的变形方法, 这篇文章的前身和一些细节方法的相关介绍 LIPMAN Y., SORKINE O., COHEN-OR D., LEVIN D., RÖSSL C.,

    4.2K91

    Unity面试刷题库

    用C#递归算法实现 答： 5. 请简述值类型与引用类型的区别 答：区别： 1.值类型存储在内存栈中，引用类型数据存储在内存堆中，而内存单元中存放的是堆中 存放的地址。...（值类型、引用类型是根据数据存储的角度来分的）就是值类型用于存储数据的值，引用类型用于存储对实际数据的引用。那么结构体就是当成值来使用的，类则通过引用来对实际数据操作 20.C#的委托是什么？...然后可以将该委托对象传递给可调用所引用方法的代码，而不必在编译时知道将调用哪个方法。与C或C++中的函数指针不同，委托是面向对象，而且是类型安全的。...21.请简述sealed关键字用在类声明时与函数声明时的作用 sealed修饰的类为密封类，类声明时可防止其他类继承此类，在方法中声明则可防止派生类重写此方法。 22.C#中的排序方式有哪些？...2.C#中有lock这个关键字,以确保只有一个线程可以在特定时间内访问特定的对象 19.Unity3D的协程和C#线程之间的区别是什么？

    4.1K12

    UI设计师必须知道的 iOS和Android的APP图标设计指南

    当用户安装应用程序时，图标的目标会发生变化。此时它有助于让用户在主屏幕上的其他图标中找到自己，但是什么能使应用程序图标脱颖而出呢？ 关于这个主题有很多文章，其中大部分都与保罗兰德的设计原则有关。...有时它足以调整大小，但在某些情况下，最好进行更多更改。这是我们在开发应用程序图标时应该注意的事项。现在是时候创造了！当然，如果你在路上没有更多的问题……画布的尺寸应该是多少？如何使用网格？...在Sketch中工作的设计师可以作弊并创建两倍较小的画布（512px×512px）并在以后导出时增加它。下一步是添加网格。您可以下载它，在模板中查找甚至绘制。...Android应用程序 图标在材料设计规范中，Google将有关Android应用程序图标的信息分为两部分：关于样式和技术要求。...网格本身显示系统中使用的所有基本形状：圆形，方形，垂直和水平矩形。 ? 图标的最终版本： ? 在导出Android应用图标之前，我们还需要删除圆角，笔划和网格。 ?

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    基于matplotlib的2D3D抽象网格和能量曲线绘制程序

    主要从事科学计算与高性能计算领域的应用，主要语言为Python，C，C++。...熟悉数值算法(最优化方法，蒙特卡洛算法等）与并行化 算法（MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化）以及python优化方法，经常使用C++给python写扩展。...，于是自己在之前的脚本的基础上进行了整改写成了只提供接口的Python库,基 本思想就是封装了matplotlib中相关接口，方便快速搭建和定制自己的能量曲线和网格结构, 代码托管在GitHub上并上传至...绘制二维和三维抽象网格 晶格中的原子和键在catplot中被抽象成图中的node和edge，这样我们就可以通过创建图中的node和edge的方式搭建我们网格的重复单元，之后可以通过重复单元的扩展方法来将其扩展成...怎么可能，虽然所有的坐标都是在分数坐标系中定义的，但是在SuperCell类中我添加了分数坐标到笛卡尔坐标的转化，从而可以使得catplot绘制任意的网格。来个例子就知道了: ?

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