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R中的金字塔形(非直角)堆叠条形图

金字塔形堆叠条形图是一种数据可视化图表，常用于比较不同类别或组的数据，并展示它们在整体中的相对比例。在R语言中，可以使用ggplot2包来创建金字塔形堆叠条形图。

创建金字塔形堆叠条形图的步骤如下：

导入必要的库和数据集：

library(ggplot2)

# 创建示例数据集
data <- data.frame(
  Category = c("A", "B", "C", "D"),
  Group1 = c(10, 20, 30, 40),
  Group2 = c(15, 25, 35, 45)
)

转换数据集为适合绘制金字塔形堆叠条形图的格式：

library(reshape2)

# 转换数据集
data_melted <- melt(data, id.vars = "Category")

创建金字塔形堆叠条形图：

# 创建金字塔形堆叠条形图
ggplot(data_melted, aes(x = Category, y = value, fill = variable)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "identity") +
  coord_flip() +
  scale_fill_manual(values = c("Group1" = "blue", "Group2" = "red")) +
  theme_minimal()

在这个例子中，我们假设有四个类别（A、B、C、D），每个类别有两个组（Group1、Group2）。条形图的高度表示数值变量的值，不同组的条形以不同的颜色填充。通过使用coord_flip()函数，我们可以将条形图旋转为金字塔形状。

金字塔形堆叠条形图可以用于比较不同类别或组的数据，特别适用于展示部分与整体的关系。例如，可以使用金字塔形堆叠条形图来比较不同产品在销售额中的贡献，或者比较不同地区在总销售额中的占比。

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cvpr目标检测_目标检测指标

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Feature Pyramid Networks for Object Detection

特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外，我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行，因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。

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【python-opencv】图像金字塔

通常，我们过去使用的是恒定大小的图像。但是在某些情况下，我们需要使用不同分辨率的（相同）图像。例如，当在图像中搜索某些东西（例如人脸）时，我们不确定对象将以多大的尺寸显示在图像中。在这种情况下，我们将需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有图像中搜索对象。这些具有不同分辨率的图像集称为“图像金字塔”（因为当它们堆叠在底部时，最高分辨率的图像位于顶部，最低分辨率的图像位于顶部时，看起来像金字塔）。

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opencv(4.5.3)-python(十七)--图像金字塔

通常情况下，我们习惯于使用一个恒定大小的图像。但在某些情况下，我们需要处理不同分辨率的（相同）图像。例如，当我们在图像中搜索某个东西时，比如人脸，我们不确定该物体会以何种尺寸出现在所述图像中。在这种情况下，我们需要创建一组具有不同分辨率的相同图像，并在所有这些图像中搜索物体。这些具有不同分辨率的图像集被称为图像金字塔（因为当它们被保存在一个堆栈中，最高分辨率的图像在底部，最低分辨率的图像在顶部，它看起来像一个金字塔）。

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从一张风景照中就学会的SinGAN模型，究竟是什么神操作？| ICCV 2019最佳论文

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