VC如何获取对话框中控件的坐标 GetWindowRect是取得窗口在屏幕坐标系下的RECT坐标（包括客户区和非客户区），这样可以得到窗口的大小和相对屏幕左上角(0,0)的位置。...GetClientRect取得窗口客户区(不包括非客户区)在客户区坐标系下的RECT坐标,可以得到窗口的大小，而不能得到相对屏幕的位置，它的top和left都为0，right和botton是宽和高，因为这个矩阵是在客户区坐标系下...ClientToScreen把客户区坐标系下的RECT坐标转换为屏幕坐标系下的RECT坐标. ScreenToClient把屏幕坐标系下的RECT坐标转换为客户区坐标系下的RECT坐标. ...然后GetClientRect取得一个RECT，再用ClientToScreen转换到屏幕坐标系。显然，GetWindowRect取得的矩阵不小于GetClientRect取得的矩阵。...引自：http://blog.chinaunix.net/u/25372/showart_304363.html 所以要获得一个控件再对话框中的坐标的实现代码是： CRect lpRec; GetDlgItem
点击按钮，获取input框的值（通过事件对象获取）的四个步骤： 1：监听表单的改变事件 模板： ...点击按钮获取input框的值 方法 inputChange=()=>{ console.log(111) } 只要触发inputChange的时候，都会在控制台看到打印...2：在改变的事件里面获取表单输入的值 获取表单输入的值 event.target.value。...点击按钮获取input框的值 写好之后写点击事件getInput的方法，因为input框的值已经给了username...input框的值 ) } } export default Home;
class_getInstanceSize 首先，这是一个runtime提供的API，用于获取类实例对象所占用的内存大小，返回所占用的字节数。...说白了，class_getInstanceSize方法就是获取实例对象中成员变量内存大小。...仔细想一下，实例对象在创建的时候，系统应该就会分配对应的内存空间，那咱继续探究一下，在对象初始化的过程中，是否有对应的内存分配呢？...理解一点即可，这个函数是获取系统实际分配的内存大小。 sizeOf 这个函数大家应该很熟悉，确切的讲，这不是一个函数，就是一个操作符，它的作用对象是数据类型，主要作用于编译时。...应用 学习了上面获取内存大小的工具后，下面这道面试题就能很好的回答了。 一个NSObject对象占用多少内存？
但当一个系统的内存有限，或者某块程序代码允许使用的内存大小有限制，又或者设计一个缓存机制，当存储对象内存超过固定值之后写入磁盘做持久化等等，总之我们希望像写C一样，java也能有方法实现获取对象占用内存的大小...How---java怎样获取对象所占内存大小 在回答这个问题之前，我们需要先了解java的基础数据类型所占内存大小。...接下来我们来举例来看实现java获取对象所占内存大小的方法： 假设我们有一个类的定义如下： 1 private static class ObjectA { 2 String...方式1---通过Instrumentation来获取 这种方法得到的是Shallow Size，即遇到引用时，只计算引用的长度，不计算所引用的对象的实际大小。...我们再回过头来，看我们在通过代码获取对象所占内存大小之前的预估值40。比我们实际算出来的值多了8个字节。
self.spinBox.setMaximum(3) # 值改变会触发 valueChanged 事件 self.spinBox.valueChanged.connect(self.change_table) # 读取选值框里的值
在hibernate中，通过sql语句查询带clob字段的记录，查出来的结果集是List>类型，在调用jackson的接口转为json字符串的时候，会报异常...但是在找出clob字段的过程中，发现List>中，clob字段的类型尽然不是Clob，而是一种类似$+数字的东东，原因是hibernate使用了自己的实例代理了该字段...，获取真实实例的方法如下： SerializableClobProxy proxy = (SerializableClobProxy)Proxy.getInvocationHandler(字段值); CLOB
如何在运行时获取一个Java类的所有对象实例呢？...，生成的对象和通过类获取所有的对象进行对比测试例子如下：class A{}class B{}public class TestInstancesOfClass { private static 的所有对象实例是否一致...6108b2d7, A@1554909b, A@6bf256fa, A@6cd8737, A@22f71333, A@13969fbe, A@6aaa5eb0, A@3498ed, A@1a407d53]A的所有对象实例是否一致...5315b42e, B@2ef9b8bc, B@5d624da6, B@1e67b872, B@60addb54, B@3f2a3a5, B@4cb2c100, B@6fb554cc, B@614c5515]B的所有对象实例是否一致
前言 获取 View 坐标在 Android 开发中非常常见。...应用场景 获得 View 相对 父View 的坐标 2....应用场景 获取控件 相对 窗口Window 的位置 2....应用场景 获得 View 相对 屏幕 的绝对坐标 2....---- 总结 本文对Android获取View坐标位置的方式进行了全面讲解，总结如下： ?
所有top-down的方法都将每个目标建模为一个先验点或预定义的Anchor boxes，然后预测到边界框的相应偏移量。top-down方法更多是将目标视为一个整体，这简化了生成边界框的后处理。...然后，计算一对corner的嵌入向量的距离，以确定成对的corner是否属于同一对象。如果距离小于阈值，则生成一个对象边界框。边界框被分配一个置信度分数，它等于corner对的平均分数。...边界框的得分将替换为左上角、右下角和center keypoints三个点的平均得分。如果在其中心区域没有检测到center keypoints，则边界框将被移除。...这里的有效是指两个关键点属于同一个类(即对应的同一类的左上角和右下角的子边界框)，并且左上角点的x坐标和y坐标分别小于右下角点的x坐标和y坐标。...如果在其中心区域最多检测到一个中心关键点，则边界框将被移除，边界框得分将被替换为各得分的平均值（即上角、右下角和center keypoints得分）。
__name__ 可以获取到父类的名字。 没有的话就是 object，object 就是一切对象的父类。...__name__) # 获取B的父类，A的名字 print(B.__name__) # 获取B的名字 运行效果图： ?
目标检测转换为keypoint-based目标检测，使用角点对表示每个目标，CornerNet主要关注目标的边界信息，缺乏对目标内部信息的获取，很容易造成误检，如图1所示。...[1240] 论文对CornerNet的误检率进行了分析，如表1所示，大部分的误检集中在低IoU区域，有32.7%的预测结果与GT的IoU低于0.05，而小目标的误检率高达60.3%，可能的原因是CornerNet...在CornerNet的基础上增加一个中心关键点的热图输出，先按CornerNet的方法获取top-k个预测框，然后使用中心关键点对预测框进行过滤和排序： 根据分数选择top-k个中心关键点 结合对应的偏移值将中心关键点映射到输入图片...定义每个预测框的中心区域，检查中心区域是否包含中心关键点 如果中心区域包含中心关键点，保留该预测框，将分数替换为三个关键点的分数均值。...定义$tl_x$和$tl_y$为预测框的左上角点坐标，$br_x$和$br_y$为预测框的右下角点坐标，$ctl_x$和$ctl_y$为中心区域的左上角点坐标，$cbr_x$和$cbr_y$分别为右下角点的坐标
B表示每个单元格可以预测的边界框的数量。根据本文，这些B边界框中的每一个都可以专门用于检测某种对象。每个边界框都有5+C属性，这些属性描述每个边界框的中心坐标，尺寸，置信度得分和C类置信度。...做出预测 以下公式描述了如何转换网络输出以获得边界框预测。 ? YOLO方程 bx，by，bw，bh是我们预测的x，y中心坐标，宽度和高度。tx，ty，tw，th是网络输出的内容。...通常，YOLO不会预测边界框中心的绝对坐标。它预测的偏移量是： 相对于预测对象的网格单元的左上角。 通过特征图中的像元尺寸进行归一化，即1。 例如，考虑我们的狗的形象。...我们如何将检测结果从10647减少到1？ 通过对象置信度进行阈值化 首先，我们根据盒子的客观性得分对其进行过滤。通常，分数低于阈值的框将被忽略。 非最大抑制 NMS旨在解决同一图像的多次检测问题。...例如，红色网格单元的所有3个边界框可以检测到一个框，或者相邻单元可以检测到同一对象。 ? 我们的实施 YOLO只能检测属于用于训练网络的数据集中存在的类的对象。我们将使用检测器的官方权重文件。
我想要获取main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢? ...遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的方法: public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象 package cn.itcast_...03; /* * 在不是Thread类的子类中，如何获取线程对象的名称呢?...main方法所在的线程对象的名称，该怎么办呢?...// 遇到这种情况，Thread类就提供了一个很好玩的静态方法: // public static Thread currentThread() 返回当前正在执行的线程对象
1 基础知识 人员跟踪的工作原理： 1.在视频的第一帧中检测到每个人周围的边界框，图像的每个边界框区域生成一个128维向量。该步骤可视为将边界框区域编码为一个128个维的向量。...两阶段检测器： 在这种类型的检测器中，需要两个处理阶段：模型的一部分检测到边界框，提取边界框区域发送到模型的另一部分，利用CNN生成128维特征向量。...简而言之一个头部通过执行各种计算（涉及图像的卷积）来生成一些数字，如何解释和使用这些数字取决于我们。例如，我们有一个生成四个数字（x，y，w，h）集合的头部，那么这四个数字可以表示边界框坐标。...因此对图像执行一些计算，头部输出一组4维坐标那么代表边界框坐标。 锚框： 是一组预定义的数字（四个数字），类似于边界框坐标。我们重新缩放或移动的它以便可以更接近图像中的实际边界框。...1.热图输出； 2.中心偏移输出； 3.边界框尺寸输出； 4.Re-ID（128维重识别特征向量） 前三个输出负责获取图像中目标（人员）的边界框，第四个输出表示对象的标识，由前三个输出生成的边界框表示产生
它提出了Confluence，该方法不仅不依赖于置信度得分来选择最佳边界框，也不依赖于IoU来消除误检。其通过使用“曼哈顿距离”来选择最接近群集中其他所有边界框的边界框，并删除具有高度融合的相邻框。...一个分类网络分配每个类具体的置信度分数。通过建议的回归来改具体坐标位置。这些经常汇聚到相同的感兴趣区域(RoI)，特别是当对象检测器对RoI中存在的对象非常有信心时。...实验结果表明，与其他NMS变体相比，该方法的平均精度更高，因此具有更强的优越性。 本文方法 所提出的方法称为Confluence。名称来源于一个目标检测器在检测到一个对象时返回的检测框的集合。...归一化算法对各坐标进行如下变换: 标准化允许通过使任意两个大的目标内边界框与任意两个小的目标间边界框的关系相比较来区分目标内边界框和目标间边界框，如图3所示。...： 第5.1步:规范化坐标关系，然后进行邻近计算 第5.2步:如前所述，如果接近度计算值小于2，则边界框是不相交的，将被视为单独的对象。
闲话少叙，下面进入教程的主要内容。 在本教程中，将学习如何使用YOLO、OpenCV和Python检测图像和视频流中的对象。...这类算法将对象检测视为回归问题，获取给定的输入图像并同时学习边界框坐标和相应的类标签概率。通常，单级检测器往往不如两级检测器准确，但其速度明显更快。YOLO是单级检测器中一个很好的算法。...classIDs ：检测到的对象的类标签。...，我们将： 缩放边界框坐标，以便我们可以在原始图像上正确显示它们； 提取边界框的坐标和尺寸，YOLO返回边界框坐标形式： （centerX ，centerY ，width，height）； 使用此信息导出边界框的左上角...应用非最大值抑制可以抑制明显重叠的边界框，只保留最自信的边界框，NMS还确保我们没有任何冗余或无关的边界框。
YOLO在预测边界框方面有一些限制，因为每个矩阵元素只能预测两个框，并且可以有一个类，这样就限制了附近可以预测的对象的数量。...我们提出了融合过程的算法，该算法考虑了在YOLO中显著性地图预测到目标时生成的边界框，以及在YOLO预测到的区域中显著性地图中高于阈值的边界框的平均置信度。最后，对所有的边界框进行合并，得到最优结果。...F、YOLO实时目标检测输入图像由YOLO分割成S×S框。物体中心所在的单元格将导致对该物体的检测。网格中的每个元素估计边界框的数量和与每个框关联的置信值。置信值显示假设如何确定边界框包含该项。...可以观察到，当阈值保持在一个较低的值时，即使在YOLO目标检测或显著性映射中它们的存在不明显，所有的对象都会被检测到并生成它们的边界框。 = 0.70给出了优化结果产生边界框的目标在所有三个图像。...这些边界框是由YOLO对象检测和saliency map生成的边界框结合的结果。因此, = 0.70是一个合适的阈值。
介绍 回顾 YOLO 之前的目标检测算法，都是基于产生大量可能包含物体的先验框，然后用分类器判断每个先验框对应的边界框里是否包含待检测物体，以及物体所属类别的概率或者置信度，同时需要后处理修正边界框，最后基于一些准则过滤掉置信度不高和重叠度较高的边界框...Fig1 事实上，YOLO 并没有真正的去掉候选区，而是直接将输入图片划分成 7x7=49 个网格，每个网格预测两个边界框，一共预测 49x2=98 个边界框。...坐标 x,y 代表了预测的 bounding box 的中心与栅格边界的相对值。...它将图像划分为 S× S 网格，并且每个网格单元预测 B 个边界框，对这些框的置信度以及 C 类概率。这些预测值被编码为 S× S×（B * 5 + C）张量。...NMS 的过程如下： ? 算法优缺点 优点 就像在训练中一样，图像的检测只需要一个网络评估。在 PASCAL VOC 上，网络预测每个图像的 98 个边界框和每个框的类概率。
Cascade R-CNN出发点 Figure1(a)展示了当IOU阈值等于时的检测结果，可以看到结果图中存在较多误检，因为的阈值会使得正样本中有较多的背景，这是产生误检的主要原因。...Figure1(c)展示了模型定位表现，其中横坐标表示输入候选框和GT框的IOU值，纵坐标表示输出的候选框和GT框的IOU值。...Figure3(b)表示迭代式的边界框回归，从图也非常容易看出思想，就是前一个检测模型回归得到的边界框坐标初始化下一个检测模型的边界框，然后继续回归，这样迭代三次后得到结果。...Figure3(c)表示Integral Loss，表示对输出边界框的标签界定采用不同的IOU阈值，因为当IOU较高时，虽然预测得到边界框很准确，但是也会丢失一些边界框。...下面的Figure4展示了Cascade R-CNN在不同阶段预测得到的候选框的IOU值分布情况。可以看到，每经过一个检测器进行坐标回归，候选框越准确，也即是说候选框和GT框的IOU更大。
我们将物体检测重构为单一的回归问题，从图像像素中，直接获取绑定盒坐标和分类概率。 因此，简单来说，您将图像作为输入，将其传递给看起来类似于普通CNN的神经网络，并在输出中获得边界框和类预测的向量。...那么，这些预测是什么样的呢？ 预测向量 理解YOLO的第一步是它如何编码其输出。 输入图像被分成S×S单元格。 对于图像上存在的每个对象，一个网格单元被称为“负责”预测它。...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。...C是置信度得分，Ĉ是预测边界框与基本事实的交叉部分。当在一个单元格中有对象时，? obj等于1，否则取值为0。 此处以及第一部分中出现的 λ参数用于损失函数的不同加权部分。
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