此数据框中的一行代表一家电信公司的客户。每个客户都从该公司购买了电话和互联网服务。 此数据中的因变量变量 canceled 指示客户是否终止了他们的服务。...treow <- workflow() 超参数调优 我们将对决策树超参数进行网格搜索，并在交叉验证期间根据 ROC 曲线下的面积选择性能最佳的模型。...在我们的 KNN 示例中，此函数将模型对象或工作流作为第一个参数，将交叉验证折叠作为第二个参数，将调整网格数据框作为第三个参数。...从下面的结果中，我们看到对于我们网格中的每个超参数组合。 下面 mean 结果中的列表示获得的性能指标的平均值。...工作流程 接下来，我们将我们的模型和配方组合到一个工作流中，以轻松管理模型构建过程。
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。...这与YOLO的训练方式有关，其中只有一个边界框负责检测任何给定的对象。首先，我们必须确定此边界框属于哪个单元格。 为此，我们将输入图像划分为尺寸等于最终特征图尺寸的网格。...然后，将包含对象地面真值框中心的单元格（在输入图像上）选择为负责预测对象的单元格。在图像中，标记为红色的单元格包含地面真值框的中心（标记为黄色）。 现在，红色单元格是网格第7行中的第7个单元格。...为了理解这一点，我们必须围绕锚的概念展开思考。 请注意，我们在此讨论的单元格是预测特征图上的单元格。我们将输入图像划分为一个网格只是为了确定预测特征图的哪个单元负责预测。...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。
在“分类”对话框中，因为性别为二分类变量，因此将其选入分类协变量中，参考类别为在分析中是以最小数值“0（第一个）”作为参考，还是将最大数值“1（最后一个）”作为参考，这里我们选择第一个“0”作为参考。...在“存放”选项框中是指将不将数据输出到编辑显示区中。...另外在“选项”对话框中，“输出”一栏中，系统默认为“在每个步骤中”，这里更改为“在最后一个步骤中”，即：输出结果将仅仅给出最终结果，而省略每一步的计算过程。...打如图2-1开频率对话框。将我们要分析的数值变量Apoba1选入到变量对话框中。 选择统计量，按照图2-2中勾选四分位数选项，其他选项按照自己需要勾选，然后点击图2-1中的确定按钮，开始运算。...当然也可以选择“第一类别”和“最后类别”，入选中分别表示以最低数值或最高数值作为参考类别。其他设置与二元Logistic分析相似，将我们要输出的项勾选即可，点击图2-5中确定，输出数据。
为了得到易于卷积的表示，我们对三维世界进行量化，形成三维体素网格。然后，我们为每个体素编码指定一个二进制指示符，如果体素的三维空间中至少存在一个点，我们就说体素被占用了。...由于网格是一个规则的网格，卷积可以直接使用。我们不在单帧表示中使用3D卷积，因为这个操作将浪费大部分计算，因为网格非常稀疏，即大多数体素没有被占用。相反，我们执行二维卷积并将高度维度视为通道维度。...注意，如果我们的网格分辨率很高，我们的方法相当于在每个点上应用卷积而不丢失任何信息。我们让读者参考图2，了解如何从三维点云数据构造三维张量。 ?...现在每个帧都表示为一个三维张量，我们可以沿着一个新的时间维度附加多个帧来创建一个4D张量。这不仅提供了更多的三维点作为一个整体，而且还提供了有关车辆的航向和速度的线索，使我们能够做运动预测。...我们将正样本定义为具有相应地面实况框的预定义框，即qi，j，k = 1.对于负样本，我们按照分类分支中的预测分数pi，j，k对所有候选进行排序，并在实践中以3的比率抽取最高的阴性样本。
换句话说，我们希望将每个像素划分为几个可能的类别之一。这意味着，所有携带绵羊的像素都会被分类为一个类别，有草和道路的像素也会被分类。更重要的是，输出不会区分两种不同的绵羊。...然后我们可以在每一点上应用某种回归损失来通过反向训练来训练网络. ---- 目标检测 目标检测的思想是从我们感兴趣的一组固定类别开始，每当这些类别中的任何一种出现在输入图像中时，我们就会在图像周围画出包围框...我们首先将整个输入图像划分为SXS网格，每个网格单元与b边界(x，y，w，h)一起预测c条件的类概率(Pr(Class | Object))，每个边界盒(x，y，w，h)都有一个置信度分数。...(x，y)坐标表示边框的中心相对于网格单元格的边界，而宽度和高度则是相对于整个图像预测。概率是以包含对象的网格单元为条件的。我们只预测每个网格单元格的一组类概率，而不管方框B的数量。...置信度分数反映了模型对框中包含对象的信心程度，如果框中没有对象，则置信度必须为零。在另一个极端，置信度应与预测框与ground truth标签之间的交集(IOU)相同。
以往的实例分割方法主要分为两种，即自上而下和自下而上的范例。 但是这两种方法，要么严重依赖精确的边界框检测，要么依赖每个像素的嵌入学习和分组处理。...SOLO方法的核心思想就是： 将实例分割问题重新定义为类别感知预测问题和实例感知掩码生成问题。 具体而言，就是将输入系统的图像统一划分为S x S的网格。...在语义类别过程中，对于每个网格，SOLO都会预测C维输出，用来表示语义类的概率。 其中，C是类的数量。 这些概率取决于网格单元，如果将输入图像划分为S×S网格，则输出空间将为S×S×C。...值得注意的是，这里假设S×S网格的每个单元必须属于一个单独的实例，也就是只属于一个语义类别。 推理期间，C维输出指示每个对象实例的类概率。 在语义类别预测的同时，SOLO还并行地生成相应的实例掩码。...对于一个输入图像I，如果将其划分为S×S网格，则总共最多有S2个预测掩码。 具体来说，实例掩码输出的维数是HI×WI×S2。 第k个通道负责对网格(i, j)上的实例进行分割，其中，k=i·S+j。
近几年，在深入学习的帮助下, 目标检测领域取得了巨大的进步。对象检测是标识图像中的对象并在其周围绘制边界框的任务, 也就是定位它们。...这会导致每一段完成的任务和最终目标之间的脱节, 最终的目标是在一个图像的对象周围绘制一个紧密的边界框。...这就是YOLO的基本设计决策, 对目标检测任务的一个全新的视角。 YOLO的工作方式是将图像细分为NxN的网格, 或更具体的原始论文上的7×7的网格。...每个网格单元 (也称为锚点) 表示一个分类器, 它负责在潜在对象周围生成 k个边界框, 其地面中心位于该网格单元 (在论文中k为 2) 中, 并将其分类为正确的对象。...请注意:边界框不限于网格单元格内，它可以在图像的边界内展开，以容纳它认为它负责检测的对象。这意味着在当前版本的YOLO中，系统生成98大小不等的边界框，以容纳场景中的各种对象。
背景介绍 本文旨在了解 YOLO 架构并在自定义数据集上对其进行训练，然后微调模型以获得更好的结果，并运行推理以了解最有效的方法。 什么是YOLO？...YOLO 的方法是将图像划分为 S x S 网格（如下所示），其中每个网格单元负责生成边界框和置信度得分输出。...对于该图像中的每个网格单元，我们计算以下内容： 第一个单元格指的是置信度值，它只是一个标签，决定是否有任何对象位于网格单元格内（0 或 1）。...首先我们确定该网格单元中是否有一个对象，因为答案是肯定的，我们可以继续进一步分配 xywh 值，您可能已经注意到宽度和高度值超出了 0 和 1 范围。...，它通过为每个检测到的对象分配唯一的 ID 来实现这一点。
对于场景树窗口中的对象，可以用鼠标选中列表中的项。 ? 现在可以选择单独的控制点，就像选择常规对象一样。最后选择的控制点显示为白色，其他选择的控制点显示为黄色，未选择的控制点显示为蓝色。...双击场景树中的队形图标来打开对话框 ?...在“场景对象属性”对话框中，单击“路径”按钮以显示路径对话框(“路径”按钮仅在最后选择路径时出现)。对话框显示最后选择的路径的设置和参数。...Follow full path orientation遵循完全路径方向:如果启用，使剖面剖面遵循每个贝塞尔点方向。根据路径配置，这可能会导致高度扭曲的网格。...如果没有一个内置类型适合您的应用程序，那么选择user defined并在coordinates窗口中编辑坐标。 ? Coordinates (x/y pairs)坐标(x/y):显示剖面的坐标。
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。...原理介绍 YOLO 将输入图像划分为 S*S 的栅格，每个栅格负责检测中心落在该栅格中的物体。...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。...网络结构 我们将此模型作为卷积神经网络实施并在 PASCAL VOC 检测数据集上进行评估。网络的初始卷积层从图像中提取特征，而全连接的层预测输出概率和坐标。...- 对每一个网格的每一个 bbox 执行同样操作：7x7x2 = 98 bbox （每个 bbox 既有对应的 class 信息又有坐标信息） ?
具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...每个对象的多网格单元分配背后的基本理论是通过强制多个单元在同一对象上工作来增加预测紧密拟合边界框的可能性。...此外，由于多网格分配是对现有参数的数学利用，并且不需要额外的关键点池化层和后处理来将关键点重新组合到其对应的目标，如CenterNet和CornerNet，可以说它是一个更实现无锚或基于关键点的目标检测器试图实现的自然方式...这种对每个对象仅一个网格单元的依赖来完成预测类别的困难工作和精确的tight-fit边界框引发了许多问题，例如： （a）正负网格之间的巨大不平衡，即有和没有对象中心的网格坐标 （b）缓慢的边界框收敛到GT...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。
我们在训练数据中为每个对象类别提供了大约400个图像。...类别数 - 43，这是定义YOLO输出的维度所必需的。 锚点框 - 要使用的锚点框的数量和尺寸。 置信度和IoU阈值 - 用于定义要选择的锚点框以及如何在锚点框之间进行选择的阈值。...实际的YOLO v2架构表示 这些层尝试从图像中提取多个重要特征，以便可以检测各种类别。出于对象检测的目的，YOLO算法将输入图像划分为19 * 19网格，每个网格具有5个不同的锚点框。...然后，它尝试检测每个网格单元中的类别，并将对象分配给每个网格单元的5个锚点框之一。锚点框的形状不同，旨在为每个网格单元捕获不同形状的对象。...YOLO算法为每个定义的锚点框输出一个矩阵（如下所示） - ? 鉴于我们训练43个类别的算法，我们得到的输出尺寸为： ? 这些矩阵为我们提供了观察每个锚点框的对象的概率，以及该对象所属类别的概率。
所提供的训练数据由一组图像组成;每个图像都有一个注释文件，为图像中20个类中的每个对象提供一个边界框和对象类标签。有17125幅图像可供训练。数据的大小大约为2GB。...YOLO是一个聪明的卷积神经网络(CNN)，用于实时进行目标检测。该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。...YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。...每个细胞负责预测K个包围框。具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。 在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。...最后绘制一个边界框矩形并在框架上进行标记，并将输出框架写入磁盘。 最后，是我们的测试，可以看出进行了有效检测。
这就是选择性搜索背后的策略，目前最先进的探测器都使用这种策略。图像中的轮廓也被用来定位目标建议框。...在[13]中，选择性搜索框使用自顶向下的对象级信息重新本地化。[29]提出了一种基于地图先验的DPM检测的整体模型。...其中，c表示box和t2f1的对象类;::;Tcg将代表每个c类目标的物理尺寸变化的一组3D方框“模板”作为索引，这些模板是从训练数据中获得的。...中定义的能量来进行推理: 由于使用积分累加器计算特征值的效率很高，因此计算每个配置的y花费的时间是常数。尽管如此，在整个网格中进行详尽的评估将是缓慢的。...由于没有可用的test ground-truth标签，我们将KITTI训练集分为训练集和验证集(每个包含一半的图像)。
目标检测的工作原理 目标检测会定位图像中的对象，并在该对象周围绘制一个包围框。这过程通常分为两步：目标分类并确定类型，然后在该对象周围绘制一个框。...Only Look Once) 将目标视作一个点 用于目标检测的数据增强策略 R-CNN 模型 该技术结合了两种主要方法：将大容量卷积神经网络应用于自底向上的区域方案中，对目标进行定位和分割；有监督的预训练...YOLO模型的主要问题是它对每个网格仅能够预测一个类别的物体，而且对较小的目标（比如鸟）的检测效果较差。 ? 译者注 1：很多朋友对YOLO“划分网格”的操作不是很理解。...这也就是我们上文提到的YOLO的缺点了：它对每个网格，确实只能预测一个类别的物体。...在CenterNet模型中，原始图像被输入网络并得到一个热图（置信图），这个热图表示了可能存在物体中心的位置（热值的峰极有可能是出现物体中心点的位置）。
（可通过图层控制或点击状态栏中的“正在编辑”） 3、 通过菜单【查询】->【选择】选择“干道”完成对“干道”图层所有数据的选择 ? “干道”图层数据全部选择后如图： ?...8、给落在不同网格中的道路赋一个网格号的值。首先通过如图的选择工具中的【边界选择】工具。 ? 先选择1号网格中的道路。 ? 此时，只有一号网格中的道路被选择。...再通过菜单【表】->【更新列】弹出对话框： ? 这一步完成对1号网格内的道路赋给了一个“1”的网格号。做这一步时，请仔细选择各个下拉列表中的选择的值。...最后每个网格内的道路都具有各自网格号。 9、统一计算出每条道路的长度，通过【表】->【更新列】来完成， ? 再点击辅助， ?...在【表达式】对话框中的【函数】中选择一个函数【ObjectLen】，缺省单位是“km”，可以修改为“m”。两个确定完成后，每条道路长度的计算已完成： ?
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。...原理介绍 YOLO将输入图像划分为S*S的栅格，每个栅格负责检测中心落在该栅格中的物体。...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。...网络结构 我们将此模型作为卷积神经网络实施并在PASCAL VOC检测数据集上进行评估。网络的初始卷积层从图像中提取特征，而全连接的层预测输出概率和坐标。...- 对每一个网格的每一个bbox执行同样操作：7x7x2 = 98 bbox （每个bbox既有对应的class信息又有坐标信息） ?
4.2 空间邻近算法 如何根据用户的地理位置寻找距其一定范围内的其他用户，也是交友系统中必不可少的一个考虑点。 空间邻近算法是为了解决 给定一个点，找出距离其最近的点 这一问题的算法。...为提高邻近好友查询效率，我们的系统可以按照一定规则把每位用户归类到一个特定的网格，并在他们的用户信息里标记对应的网格ID（gridID），将位置信息存入 MySQL 中。...首先，我们可以把所有用户的经纬度信息加载到内存中，实现这一解决方案的关键在于选择合适的网格尺寸，并能快速确定用户所在的网格及其周边网格信息。...GeoHash 将地图划分为网格，每次划分会将网格细分为更小的区域，经纬度坐标每一次细分都相应地在 GeoHash 字符串上增加一个字符。 2....如果系统需要对结果进行限制，如只显示前10个最近的用户，可以在查询时指定或者在查询后处理。 2. 如何选择 在交友系统中，由于地理位置是不断变化的，咱们需要一个可以处理动态数据集的算法。
我们从纽约市开放数据平台下载机动车碰撞 - 事故[1]数据集，转化为点图层的几何对象，在 QGIS 中可以看到杂乱无章的数据集合： 而空间索引，就像是在广袤地图上标注出重要节点的指南针。...H3-地球空间索引示意图 空间索引简单来说，就是将地球划分为规则的网格，通过网格编码对位置进行精准的描述。...这种技术类似于将地球铺上一张巨大的蜂巢图，每一个六边形网格（H3 格式）都代表地球表面的一个小区域。这种网格可以帮助我们快速、精确地进行地理数据的分析和存储。...而空间索引提供了一种更客观的视角，它将地球表面分割成规则的网格，每个网格都可以独立进行分析，这样我们便能更清晰地识别出热点区域、趋势和异常点。...数据质量的影响 源数据的质量和精度也会影响空间索引的准确性。例如，如果在每个索引单元中统计大学的数量，但大学可能覆盖多个单元，仅将它们表示为一个点可能会导致计数不准确。
由于对于每个box需要预测该box属于每个类别的置信度（假设有c类，包括背景，例如20class的数据集合，c=21）和该box对应的预测边界框的location（包含4个值，即该box的中心坐标和宽高...下图展示了各物体检测系统的流程图。 事实上，YOLO也并没有真正的去掉候选区，而是直接将输入图片划分为 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。...同时每个网格还需要预测 c 个类条件概率（是一个c维向量，表示某个物体 object 在这个网格中，且该object分别属于各个类别的概率，这里的c类物体不包含背景）。...输入一张图片到YOLO网络将输出一个7730的张量表示图片中每个网格对应的可能的两个边界框以及每个边界框的置信度和包含的对象属于各个类别的概率。...由此可以计算某对象 i 属于类别同时在第 j 个边界框中的得分： 每个网格有20个类条件概率，2个边界框置信度，相当于每个网格有40个得分，7x7个网格有1960个得分，每类对象有 1960/20=98
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