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如何将对数比例图与背景图像正确组合？

将对数比例图与背景图像正确组合的关键是要确保两者在视觉上的协调和清晰度。以下是一些步骤和技巧，可以帮助你实现这个目标：

选择合适的背景图像：背景图像应该与对数比例图的主题相关，并且不会干扰或混淆图表中的数据。例如，如果对数比例图展示了某个地区的人口增长趋势，那么可以选择该地区的地标建筑或地图作为背景图像。
调整图像透明度：将背景图像的透明度适当降低，以确保对数比例图中的数据清晰可见。可以使用图像编辑软件或CSS样式来实现这一效果。
使用适当的颜色和对比度：对数比例图中的数据线条和标签应该与背景图像形成足够的对比度，以确保易于阅读和理解。选择明亮的颜色，并确保它们与背景图像的颜色不会混淆。
调整图表的大小和位置：根据背景图像的尺寸和布局，调整对数比例图的大小和位置，使其与背景图像相互补充。可以通过CSS样式或图表编辑工具来实现这一调整。
添加标注和说明：为了帮助观众更好地理解对数比例图和背景图像的关系，可以添加标注和说明。这些标注可以包括图表的标题、轴标签、数据点的数值等。确保标注清晰可见，并与图表和背景图像相协调。

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请注意，以上链接仅供参考，具体的产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。

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两阶段目标检测指南：R-CNN、FPN、Mask R-CNN

另一个完全连接的网络被训练为输入特征图和回归边界框偏移量在 4 个元组 (r, c, h, w) 中表示相对平移和对数尺度宽度/高度缩放因子。...当该框与任何 GT 框没有显着重叠时，或者当该区域与每个框的 IoU <0.5 时，分类器必须将该区域分类为背景类。...基本上，SPP 层应用最大池化各种比例的输出，与图像大小成比例。 SPP 层使用大小与图像大小成比例的空间箱，允许将任何形状的图像映射到单一大小。...每个过滤器都使用覆盖一定比例图像的不同大小的池化进行处理，并将结果连接起来。 256 是特征图中过滤器的数量。虽然 SPP 层不是作者提出的，但他们首先考虑在 CNN 中使用 SPP 层。...区分“接近但不正确”的边界框很重要，但在以前的工作中没有研究过。这些图说明了在 u = 0.5、0.6、0.7 的 IoU 阈值上训练的三个检测器。

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