1.$B>0$ 二分答案,然后扫描线,线段树维护某个点作为左下角时的费用的最小值,支持区间加. 时间复杂度$O(n\log^2n)$. 2.$B=0$ 枚举左边界,则最优右边界可以通过双指针求出. 用线段树维护左右边界之间最长的竖着的空的连续段的长度. 找到最大的连续段长度$\geq$左右边界距离的位置,此时的距离就是答案. 时间复杂度$O(n\log n)$. #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std;…

Search GO 说明:输入题号直接进入相应题目,如需搜索含数字的题目,请在关键词前加单引号 Problem ID Title Source AC Submit Y 1000 A+B Problem 10983 18765 Y 1036 [ZJOI2008]树的统计Count 5293 13132 Y 1588 [HNOI2002]营业额统计 5056 13607 1001 [BeiJing2006]狼抓兔子 4526 18386 Y 2002 [Hnoi2010]Bounce 弹飞绵羊 43…

Day2 上午 <IOI题型与趣题分析> 来源 题目 完成情况 备注 IOI2002 Day1T1 Frog 已完成 IOI2002 Day1T2 Utopia IOI2002 Day1T3 xor 已完成 提交答案 IOI2002 Day2T1 Batch IOI2002 Day2T2 Bus IOI2002 Day2T3 Rods 交互题 NEERC2002 Cricket Field POI2001 Goldmine IOI2008 Pyramid Base IOI2019 Day1T3…

对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进,通过提取多尺度的特征信息进行融合,进而提高目标检测的精度,特别是在小物体检测上的精度.FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件,可以和经典网络组合提升原网络效果. 一.问题背景 网络的深度(对应到感受野)与总stride通常是一对矛盾的东西,常用的网络结构对应的总stride一般会比较大(如32),而图像中的小物体甚至会小于stride的大小,造成的结果就是小物体的检测性能急剧下降. 传统解决这个问题的思路包括: (1)多尺度…

前文传送门: 「Python 图像处理 OpenCV (1):入门」 「Python 图像处理 OpenCV (2):像素处理与 Numpy 操作以及 Matplotlib 显示图像」 「Python 图像处理 OpenCV (3):图像属性.图像感兴趣 ROI 区域及通道处理」 「Python 图像处理 OpenCV (4):图像算数运算以及修改颜色空间」 「Python 图像处理 OpenCV (5):图像的几何变换」 「Python 图像处理 OpenCV (6):图像的阈值处理」 「Py…

目录 6.1 本篇概述 6.1.1 本篇内容 6.1.2 基础概念 6.2 UE5新特性 6.2.1 UE5编辑器 6.2.1.1 下载编辑器及资源 6.2.1.2 启动示例工程 6.2.1.3 编辑器功能区 6.2.2 新渲染特性 6.2.2.1 Nanite虚拟微多边形 6.2.2.2 Lumen全局动态光照 6.2.2.3 虚拟阴影图 6.2.2.4 时间超分辨率 6.2.2.5 移动端渲染 6.2.3 其它新特性 6.2.3.1 世界分区 6.2.3.2 动画 6.2.3.3 物理 6.…

line:直线图 spline:曲线图 area:面积图 areaspline:曲线面积图 arearange:面积范围图 areasplinerange:曲线面积范围图 column:柱状图 columnrange:柱状范围图 bar:条形图 pie:饼图 scatter:散点图 boxplot:箱线图 bubble:气泡图 errorbar:误差线图 funnel:漏斗图 gauge:仪表图 waterfall:瀑布图 polar:雷达图 pyramid:金字塔…

Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了.那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申. 1.分割图像 因为HOG是一个局部特征,因此如果你对一大幅图片直接提取特征,是得不到好的效果的.原理很简单.从信息论角…

PL-SVO是基于点.线特征的半直接法单目视觉里程计,我们先来介绍一下基于点特征的SVO,因为是在这个基础上提出的. [1]References:      SVO: Fast Semi-Direct Monocular Visual Odometry                                                           ---Christian Forster, Matia Pizzoli, Davide Scaramuzza ∗ 从名字来看,是半…

数据输入方面:1.image pyramid 图像金字塔.目前代码里是先选取一个scale,然后在每个GPU上按照scale读图片,相应的gt也更改."scales":[440, 520, 600, 680, 760] 使用的是短边的缩放到的尺寸,还用个maxsize限制了你的scale必须小于一个值 wk的代码和原本的sensenet很大不一样,重新看,好像加了很多trick deformable convolution是同时训练多个scale,然后每个网络训练出来的乘以一个权重 但…

slice   vt. 切成片; 切下; 划分;  n. 薄片,切片 slicing  n. 切割; 限幅,限制; inspect    v. 视察; 检查 inspector  n. 检查员; (英国公共汽车或火车上的) 查票员; (警察) 巡官; 检阅官; stepper  n.步进 wrap  vt. 包; 缠绕; 用…包裹(或包扎.覆盖等) n. 膝毯,披肩 continuous  adj. 连续的; 延伸的; asset   n. 资产,财产; slider n.滑块; pyramid…

本文主要讲述如何使用Python操作Excel绘制柱形图. 相关代码请参考 https://github.com/RustFisher/python-playground 本文链接:https://www.rustfisher.com/2019/11/19/Python/Python-op-excel_openpyxl_bar_column_chart/ 开发工具,环境 PyCharm Python3 Office Excel 前面我们已经创建好了一张Excel表. 现在我们要根据已有的数据,往…

Histogram of Oriented Gridients(HOG) 方向梯度直方图 Histogram of Oriented Gridients,缩写为HOG,是目前计算机视觉.模式识别领域很常用的一种描述图像局部纹理的特征.这个特征名字起的也很直白,就是说先计算图片某一区域中不同方向上梯度的值,然后进行累积,得到直方图,这个直方图呢,就可以代表这块区域了,也就是作为特征,可以输入到分类器里面了.那么,接下来介绍一下HOG的具体原理和计算方法,以及一些引申. 1.分割图像 因为HOG是一…

Part 3: Top 50 ggplot2 Visualizations - The Master List, 结合进阶1.2内容构建图形 有效的图形是: 不扭曲事实 传递正确的信息 简洁优雅 美观是为了凸显信息 而不要盖过信息 不超载信息 1 相关性图 散点图 最常用 # install.packages("ggplot2") # load package and data options(scipen=999) # turn-off scientific notation lik…

We are stacking blocks to form a pyramid. Each block has a color which is a one letter string, like `'Z'`. For every block of color `C` we place not in the bottom row, we are placing it on top of a left block of color `A` and right block of color `B`…

在学习r-cnn系列时,一直看到SPP-net的身影,许多有疑问的地方在这篇论文里找到了答案. 论文:Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 转自:http://blog.csdn.net/xzzppp/article/details/51377731 另可参考:http://zhangliliang.com/2014/09/13/paper-note-sppnet/ http:/…

想直接看公式的可跳至第三节 3.公式修正 一.为什么需要SPP 首先需要知道为什么会需要SPP. 我们都知道卷积神经网络(CNN)由卷积层和全连接层组成,其中卷积层对于输入数据的大小并没有要求,唯一对数据大小有要求的则是第一个全连接层,因此基本上所有的CNN都要求输入数据固定大小,例如著名的VGG模型则要求输入数据大小是 (224*224) . 固定输入数据大小有两个问题: 1.很多场景所得到数据并不是固定大小的,例如街景文字基本上其高宽比是不固定的,如下图示红色框出的文字. 2.可能你会说可以…

We are stacking blocks to form a pyramid. Each block has a color which is a one letter string, like `'Z'`. For every block of color `C` we place not in the bottom row, we are placing it on top of a left block of color `A` and right block of color `B`…

基于空间金字塔池化的卷积神经网络物体检测 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187655 作者:hjimce 一.相关理论 本篇博文主要讲解大神何凯明2014年的paper:<Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition>,这篇paper主要的创新点在于提出了空间金字塔池化.paper主页:http://researc…

http://www.dengfanxin.cn/?p=403 原文地址 我对物体检测的一篇重要著作SPPNet的论文的主要部分进行了翻译工作.SPPNet的初衷非常明晰,就是希望网络对输入的尺寸更加灵活,分析到卷积网络对尺寸并没有要求,固定尺寸的要求完全来源于全连接层部分,因而借助空间金字塔池化的方法来衔接两者,SPPNet在检测领域的重要贡献是避免了R-CNN的变形.重复计算等问题,在效果不衰减的情况下,大幅提高了识别速度.   用于视觉识别的深度卷积网络空间金字塔池化方法 Spatial…

小目标检测很难,为什么难.想象一下,两幅图片,尺寸一样,都是拍的红绿灯,但是一副图是离得很近的拍的,一幅图是离得很远的拍的,红绿灯在图片里只占了很小的一个角落,即便是对人眼而言,后者图片中的红绿灯也更难识别. 说回到cnn,不断地卷积以后,feature map的尺寸变小.这时候feature map所代表的语义信息已经很丰富了,如果绘图绘制出来,可能会看见代表的是某种形状,颜色,或更高级的更抽象的概念了.但是由于feature map尺寸减小,所以检测小目标困难. 我们可以用同一图片,不同尺寸…

David Lowe(SIFT 的提出者) 0. 图像金字塔变换(matlab) matlab 对图像金字塔变换接口的支持(impyramid),十分简单好用. 其支持在reduce和expand两种方式的变换,分别是成比例的缩小和放大. % 加载图像数据到内存 I = imread('cameraman.tif'); size(I) % reduce ==> {2, 4, 8} I1 = impyramid(I, 'reduce'); size(I1) I2 = impyramid(I1, '…

什么是金字塔原理?简单来说,金字塔原理就是“中心论点---分论点---支撑论据”这样的一个结构. 图片摘自:http://www.woshipm.com/pmd/306704.html 人类通常习惯于线性思考和表达,这种方式通常会导致逻辑混乱,讲了很久别人也不知道你想表达什么.因此,用金字塔原理进行思考和表达将容易使别人理解你的逻辑关系. 举个简单的例子:你要去超市买东西,自己想买橘子,葡萄,酸奶,老妈叫你买胡萝卜,苹果,鸡蛋,老爸则叫你买土豆,咸鸭蛋,牛奶.这时你是不是脑子一片混乱?啥也记不住…

顶点数据的生成 bool YfBuildPyramidVertices ( Yreal width, Yreal length, Yreal height, YeOriginPose originPose, Yuint vertexStriding, Yuint vertexPos, void* pVerticesBuffer ) { if (!pVerticesBuffer) { return false; } Yuint numVertices = ; char* vertexPtr = (…

论文源址:https://arxiv.org/pdf/1612.01105.pdf tensorflow代码:https://github.com/hellochick/PSPNet-tensorflow 基于PSPNet101的钢铁分割实验:https://github.com/fourmi1995/IronSegExperiment-PSPNet 摘要 对于不非特殊条件的场景解析仍十分困难.该文利用金字塔池化模型,融合了图像中不同区域的上下文信息. 介绍 分割可以预测完全理解场景,预测标签,…

Do you like number pyramids? Given a number sequence that represents the base, you are usually supposed to build the rest of the “pyramid” bottom-up: For each pair of adjacent numbers, you would compute their sum and write it down above them. For exa…

作者: 负雪明烛 id: fuxuemingzhu 个人博客: http://fuxuemingzhu.cn/ 目录 题目描述 题目大意 解题方法 回溯法 日期 题目地址:https://leetcode.com/problems/pyramid-transition-matrix/description/ 题目描述 We are stacking blocks to form a pyramid. Each block has a color which is a one letter str…

SIFT中的尺度空间和传统图像金字塔 http://www.zhizhihu.com/html/y2010/2146.html 最近自己混淆了好多概念,一边弄明白的同时,也做了一些记录,分享一下.最近又发现了一个好同学的博客,很详细的讲了SIFT 想要得知图像中哪些是有意义的,必须先要明确这样一个问题:在一幅图像中,只有在一定的尺度范围内,一个物体才有意义.举一个例子,树枝这个概念,只有在几厘米到几米的距离去观察它,才能感知到它的确是树枝:如果在微米级或者千米级去观察,就不能感知到树枝这个概念了…

Atitit 图像金字塔原理与概率 attilax的理解总结qb23 1.1. 高斯金字塔  (  Gaussianpyramid): 拉普拉斯金字塔 (Laplacianpyramid):1 1.2. 图像金字塔 高斯金字塔 采样金字塔1 1.3. 尺度空间的目的是『见森林又能见树木』,墨迹一点的解释就是,在低尺度下可以看清楚很多细节,在高尺度下可以看到轮廓 2 1.4. 在一幅图像中,要想描述真实世界的结构与信息,多尺度描述至关重要.2 1.5. 图像金字塔这种结构在图像处理中有广泛的用途.…

这篇已经写得很好,真心给作者点个赞.题目都是直接转过来的,直接去看吧. Reference Link : http://blog.csdn.net/poem_qianmo/article/details/26157633 In case: [OpenCV入门教程之十三]OpenCV图像金字塔:高斯金字塔.拉普拉斯金字塔与图片尺寸缩放     这篇文章里,我们将一起探讨图像金字塔的一些基本概念,如何使用OpenCV函数 pyrUp 和 pyrDown 对图像进行向上和向下采样,以及了解了专门用于缩…