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    Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

    任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。

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    html 锚点定位偏移 外边距增加

    锚点样式

    相关内容HTML中a标签锚点定位偏移(距离定位顶部一段位移)百度未收录

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    2021华为杯E题思路+demo代码

    2021 年中国研究生数学建模竞赛 E 题参考思路 交流群：912166339，非伸手党群 信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题 一、背景 UWB（Ultra-Wideband）技术也被称之为“超宽带”，又称之为脉冲无线电技术。这是一 种无需任何载波，通过发送纳秒级脉冲而完成数据传输的短距离范围内无线通信技术，并且信 号传输过程中的功耗仅仅有几十µW。UWB 因其独有的特点，使其在军事、物联网等各个领域 都有着广阔的应用。其中，基于 UWB 的定位技术具备实时的室内外精确跟踪能力，定位精度 高，可达到厘米级甚至毫米级定位。UWB 在室内精确的定位将会对卫星导航起到一个极好的 补充作用，可在军事及民用领域有广泛应用，比如：电力、医疗、化工行业、隧道施工、危险 区域管控等。UWB 更多应用场景请参见[4—6]。 UWB 的定位技术有多种方法，本文仅考虑基于飞行时间（Time of Flight, TOF）的测距原 理，它是 UWB 定位法中最常见的定位方法之一。TOF 测距技术属于双向测距技术，其通过计 算信号在两个模块的飞行时间，再乘以光速求出两个模块之间的距离，这个距离肯定有不同程 度的误差，但其精度已经比较高。 在室内定位的应用中，UWB技术可以实现厘米级的定位精度（一般指2维平面定位）,并 具有良好的抗多径干扰和衰弱的性能以及具有较强的穿透能力。但由于室内环境复杂多变 UWB 通信信号极易受到遮挡，虽然UWB技术具有穿透能力，但仍然会产生误差，在较强干 扰时，数据会发生异常波动（通常是时间延时），基本无法完成室内定位，甚至会造成严重事 故。因此，信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题成为亟待解决的问题。 二、问题描述 为解决信号干扰下的超宽带（UWB）精确定位问题，我们通过实际场景实测，采集到一 定数量的数据，即利用 UWB 的定位技术（TOF），采集到锚点（ anchor）与靶点（Tag）之间 的距离，希望通过数学建模（或算法）方法 ，无论信号是否干扰，都可以给出目标物（靶点） 的精确定位（ 3 维坐标）。 三、实验场景和数据采集 如图所示，在 5000mm5000mm3000mm 的测试环境中，分别在 4 个角落 A0，A1，A2， A3 放置 UWB 锚点（ anchor），锚点向所有方向发送信号。Tag 是 UWB 标签（靶点），即需 要定位的目标（只在测试环境范围内）。Tag 接收到 4 个 UWB 锚点（ anchor）的信号（无论 信号是否干扰，Tag 一般都可以接收到信号），利用 TOF 技术，分别解算出对应的 4 个距离数 据。 实验在实验场景 1 中采集了 Tag 在 324 个不同位置，在信号无干扰和信号干扰下的 UWB 数据，即每个位置各测试（采集）2 次，一次信号无干扰，另一次信号有干扰（锚点与靶点间 有遮挡），注意：每次采集数据时，由于 Tag 在同一位置会停留一会儿时间，而锚点与 Tag 之 间每 0.2—0.3 秒之间就会发送、接收信号一次，所以在同一位置点，UWB 会采集到多组数据 （多组数据都代表同一位置的信息），组数的多少视 Tag 在同一位置的时间而定，停留的时间 越长，组数就越多。数据见文件夹“附件 1：UWB 数据集”。 图 1 实测环境示意图 实验场景 1： 靶点（Tag）范围：5000mm5000mm3000mm 锚点（ anchor）位置（单位：mm）： A0（ 0，0，1300）、 A1（ 5000，0，1700）、 A2（ 0，5000，1700）、A3（ 5000，5000，1300） 四、数据文件说明 （ 1）UWB 数据集 “附件 1：UWB 数据集”有 2 个文件夹和 1 个文件，1 个文件（Tag 坐标信息.txt）存放 324 个不同位置的编号及 3 维坐标信息，2 个文件夹中 1 个存放信号无干扰下（正常）采集的 数据（各文件名为 x.正常.txt，x 表示对应的位置编号），另 1 个存放信号有干扰下（异常）采 集的数据（各文件名为 x.异常.txt，x 表示对应的位置编号）。 （ 2）数据文件 Tag 在每个位置都采集了 2 个数据文件（1 个正常，另 1 个异常），共有 648 个数据文件， 无论正常、异常数据，数据格式都一样，每个数据文件开头第 1 行为采集开始行，无实际意义， 接下来，每 4 行为一组，表示 UWB 采集的一组完整数据（一组数据表示一个样品），如： T:144235622:RR:0:0:950:950:118:1910 T:144235622:RR:0:1:2630:2630:118:1910 T:144235622:RR:0:2:5120:5120:118:1910 T:144235

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    助推理论——影响人们行为的设计

    在《思考快与慢》中书：人有两套思维系统，一套是出于本能和经验的“直觉思维系统”，另一套是出于理性的“理性思维系统”。传统经济学家认为人是理性的，往往根据理性思维系统做出选择，但是在现实生活中，人们容易受到他人及环境的影响，反而用直觉思维系统做出选择。这种认知方法经常会导致人们错误的认知，继而做出错误的选择。例如：从商城中买回很多自己不需要的东西，仅仅是因为便宜；愿意接受对自己毫无用处的赠品，为此花很大力气去抢。因此助推理论通过解析人的认知行为，设计更人性化、有效的选择环境，影响人们的行为，帮助人们更好的做决

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    学界 | 谷歌论文新突破：通过辅助损失提升RNN学习长期依赖关系的能力

    选自arXiv 机器之心编译 参与：李诗萌、黄小天 本文提出了一种简单的方法，通过在原始函数中加入辅助损失改善 RNN 捕捉长期依赖关系的能力，并在各种设置下评估了该方法，包括用长达 16，000 的序列对一张图的逐个像素进行分类，以及对一个真实的基准文件进行分类；和其他常用模型和大小相当的转换器相比，该方法在性能和资源使用效率方面的表现都非常突出。 介绍 大量人工智能应用的前提是首先理解序列中事件间的长期依赖关系。例如，在自然语言处理中，有时就必须要对书中描述的远距离事件之间的关系有所了解，这样才能回答问

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