描述 The Archeologists of the Current Millenium (ACM) now and then discover ancient artifacts located at vertices of regular polygons. The moving sand dunes of the desert render the excavations difficult and thus once three vertices of a polygon are di…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf github:https://github.com/generalized-iou 摘要 在目标检测的评测体系中,IoU是最流行的评价准则.然而,在对边界框的参数进行优化时,常用到距离损失,而按照IOU的标准则是取其最大值,二者之间是有一定差别的.对一个标准进行优化的目标函数是其标准本身.比如,对于2D的坐标对齐的边界框,可以直接使用IoU作为回归损失.然而,该方法存在一个弊端,就是当两个边界框不发生重叠时,Io…

引言 在前面的一篇文章中讲述了怎样通过模型的顶点来求的模型的包围球,而且还讲述了基本包围体除了包围球之外,还有AABB包围盒.在这一章,将讲述怎样依据模型的坐标求得它的AABB盒. 表示方法 AABB盒的表示方法有非常多,总结起来有例如以下的三种情况: Max-min表示法:使用一个右上角和左下角的点来唯一的定义一个包围体 Center-radious表示法:我们用center点来表示中点,radious是一个数组,保存了包围盒在x方向,y方向,z方向上的半径. Min-Width表示方法:我们…

在windows下,用latex插入格式为jpg,png等图片会出现no bounding box 的编译错误,此时有两个解决办法: 1.将图片转换为eps格式的图片 \usepackage{graphicx} \begin{figure}    \centering    \includegraphics[totalheight=2.5in]{test.eps}    \caption{这是一个测试图片}    \label{fig:test}\end{figure} 2.另一个简单的方法则需…

1. 小吐槽 OverFeat是我看的第一篇深度学习目标检测paper,因为它是第一次用深度学习来做定位.目标检测问题.可是,很难懂...那个bounding box写得也太简单了吧.虽然,很努力地想理解还找了很多博客.论文什么.后来,还是看RCNN,总算有点理解. 2. 对bounding box的误解 我一直以为卷积网络最后可以得到四个值:分别表示学习到的bounding box坐标,然后回归的目标是将这四个坐标与ground truth的四个坐标进行比较回归.其实不是这样的!正文如下 3.…

上节,我们学习了如何通过卷积网络实现滑动窗口对象检测算法,但效率很低.这节我们讲讲如何在卷积层上应用这个算法. 为了构建滑动窗口的卷积应用,首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层.我们先讲解这部分内容,并演示卷积的应用过程. 一 卷积的滑动窗口实现 假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像,图像很小,不过演示起来方便.在这里过滤器大小为 5×5,数量是 16, 14×14×3 的图像在过滤器处理之后映射为 10×10×16.然后通过参数为 2×2 的最大池化操作,图像减小到 5×…

maya cmds pymel polyEvaluate 获取 bounding box cmds.polyEvaluate(bc = 1)   #模型 cmds.polyEvaluate(bc2 = 1) #UV…

Torch 两个矩形框重叠面积的计算 (IoU between tow bounding box) function DecideOberlap(BBox_x1, BBox_y1, BBox_x2, BBox_y2, BBox_gt_x1, BBox_gt_y1, BBox_gt_x2, BBox_gt_y2) x1 = BBox_x1; y1 = BBox_y1; width1 = BBox_x2 - BBox_x1; height1 = BBox_y2 - BBox_y1; x2 = BBo…

Geo Bounding Box Query 一种查询,允许根据一个点位置过滤命中,使用一个边界框.假设以下索引文档: PUT /my_locations { "mappings": { "_doc": { "properties": { "pin": { "properties": { "location": { "type": "geo_point&qu…

Bounding Box的数据结构为(xmin,ymin,xmax,ymax) 输入:box1,box2 输出:IOU值 import numpy as np def iou(box1,box2): assert box1.size()==4 and box2.size()==4,"bounding box coordinate size must be 4" bxmin = np.max(box1[0],box2[0]) bymin = np.max(box1[1],box2[1])…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/26938549 RCNN实际包含两个子步骤,一是对上一步的输出向量进行分类(需要根据特征训练分类器):二是通过边界回归(bounding-box regression) 得到精确的目标区域,由于实际目标会产生多个子区域,旨在对完成分类的前景目标进行精确的定位与合并,避免多个检出. fast rcnn中SoftmaxLoss代替了SVM,证明了softmax比SVM更好的效果,SmoothL1Loss取代Bouding box回归.将分类…

卖一下广告,欢迎大家关注我的微信公众号,扫一扫下方二维码或搜索微信号 stormjun94(徐公码字),即可关注. 目前专注于 Android 开发,主要分享 Android开发相关知识和一些相关的优秀文章,包括个人总结,职场经验等. 前言 在上一篇博客 Android 圆形头像的两种实现方式 中,我们塔伦了实现圆形头像的两种实现方式. 第一种: 使用 Paint 的 Xfermode 实战 第二种: 使用 BitmapShader 实现 今天,让我们一起来看一下怎样实现正 N 变形圆角头像的实…

简介 Bounding Box非常重要,在rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000都会用到. 先看图 对于上图,绿色的框表示Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的Region Proposal.那么即便红色的框被分类器识别为飞机,但是由于红色的框定位不准(IoU<0.5),那么这张图相当于没有正确的检测出飞机. 如果我们能对红色的框进行微调, 使得经过微调后的窗口跟Gr…

目标检测中的bounding box regression 理解:与传统算法的最大不同就是并不是去滑窗检测,而是生成了一些候选区域与GT做回归.…

Generalized Intersection over Union: A Metric and A Loss for Bounding Box Regression 2019-05-20 19:34:55 Paper: https://arxiv.org/pdf/1902.09630.pdf Project page: https://giou.stanford.edu/ Code: https://github.com/generalized-iou 1. Background and M…

[转载]边框回归(Bounding Box Regression) 许多模型中都应用到了这种方法来调整piror使其和ground truth尽量接近,例如之前自己看过的SSD模型 这篇文章写的很好,https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438…

Dancing Stars on Me Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 262144/262144 K (Java/Others)Total Submission(s): 1098    Accepted Submission(s): 598 Problem Description The sky was brushed clean by the wind and the stars were cold in a b…

题目链接 题解 最小的 bounding box 一定可以在四个时间段的最左端点和最右端点之间取到. 举例言之,设四个时间段分别是 (2, 5), (7, 10), (4, 9), ( 10, 20): 则最小的 bounding box 一定可以在 (2, 20) 这段时间内取到,我们只需要考虑这段时间就可以了. 进一步,考虑 (2, 4) (4, 5) (5, 7) (7, 9), (9, 10), (10, 20) 这几个小段,在每个小段内 $x_{\text{max}}$,$x_{\te…

Improving Head Pose Estimation with a Combined Loss and Bounding Box Margin Adjustment 简介 本文提出了一种网络结构,不是利用分类和回归loss加权求和,提出对数据集进行裁剪来提高准确率的方法,在很多数据集上取得了SOTA. 网络结构 从图可以看出,使用的是resnet50作为backbone,然后接6个全连接,fc1就是回归,fc181就是看成分类问题,-90到90共181个值作为分类来看.然后梯度回传的时候…

Bounding Box预测(Bounding box predictions) 在上一篇笔记中,你们学到了滑动窗口法的卷积实现,这个算法效率更高,但仍然存在问题,不能输出最精准的边界框.在这个笔记中,我们看看如何得到更精准的边界框.   在滑动窗口法中,你取这些离散的位置集合,然后在它们上运行分类器,在这种情况下,这些边界框没有一个能完美匹配汽车位置,也许这个框(编号1)是最匹配的了.还有看起来这个真实值,最完美的边界框甚至不是方形,稍微有点长方形(红色方框所示),长宽比有点向水平方向延伸,有…

论文原址:https://arxiv.org/pdf/1809.08545.pdf github:https://github.com/yihui-he/KL-Loss 摘要 大规模的目标检测数据集在进行ground truth 框标记时仍存在这歧义,本文提出新的边界框的回归损失针对边界框的移动及位置方差进行学习,此方法在不增加计算量的基础上提高不同结构定位的准确性.而学习到的位置变化用于在进行NMS处理时合并两个相邻的边界框. 介绍 在大规模目标检测数据集中,一些场景下框的标记是存在歧义的,十…

原文地址:http://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较…

https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较多,后面…

转自:打开链接 Bounding-Box regression 最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn, fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd,到今年cvpr最新的yolo9000.这些paper中损失函数都包含了边框回归,除了rcnn详细介绍了,其他的paper都是一笔带过,或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了.前三条网上解释比较多,后面的两条我看了很多paper,才得出这些结论. 为什么要边框回归? 什么是边框回归? 边框回归怎么做的?…

题意:给n个点的起始坐标以及他们的行走方向,每一单位时间每个点往它的方向移动一单位.问最小能包围所有点的矩形. 解法:看到题目求极值,想了想好像可以用三分法求极值,虽然我也不能证明面积是个单峰函数. 尝试交了一发结果73组数据WA了1组数据,看起来似乎三分法是对的,但是至今还没找到哪个细节错了qwq,先记录下来. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ; const int INF=0x3f3f3f3f; ; int n,m,x[N],y[N…

题目链接:https://atcoder.jp/contests/abc130/tasks/abc130_f 题目大意 给定地图上 N 个点的坐标和移动方向,它们会以每秒 1 个单位的速度移动,设 Ans(t) 为在 t 时刻,$(x_{max} - x_{min}) * (y_{max} - y_{min})$的值,求 Ans(t) 的最小值.(最小值可能不是一个整数) 分析 稍加思考可以发现,不是所有点的所有坐标都对答案有影响,很多点完全可以忽略不计,下面以 Y 坐标为例,讨论影响$(y_{…

华为心声社区官方微信今日发布了任正非8月15日在华为公司内部做的关于战略预备队建设汇报的讲话.讲话内容中提到,华为公司需要组织.结构.人才等所有一切都变化,通过变化使新的东西成长起来.   任正非表示,战略预备队聚焦未来公司新的结构和运作方式,主要目的是结构改革.战略预备队指导委员会他亲自担任指导员,三个轮值CEO做委员,李杰也是委员.他强调研发部门需要每年输送2000个高中级干部.专家上前线,先到战略预备队.   任正非称:“渡过这轮危机,完成这一次改革,华为就在世界上真正站起来,这次改革应该…

Description Our Black Box represents a primitive database. It can save an integer array and has a special i variable. At the initial moment Black Box is empty and i equals 0. This Black Box processes a sequence of commands (transactions). There are t…

描述 在数据结构中,遍历是二叉树最重要的操作之一.所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问. 这里给出三种遍历算法. 1．中序遍历的递归算法定义:    若二叉树非空,则依次执行如下操作:         (1)遍历左子树:         (2)访问根结点:         (3)遍历右子树.2．前序遍历的递归算法定义:   若二叉树非空,则依次执行如下操作:         (1) 访问根结点:         (2) 遍历左子树:    …

\(\color{#0066ff}{题目描述}\) 给定n(>0)二维点的笛卡尔坐标,编写一个程序,计算其最小边界矩形的面积(包含所有给定点的最小矩形). 输入文件可以包含多个测试样例.每个测试样例从包含一个正数的行开始. 整数N(<1001),表示该测试样例中的点的数量.接下来的n行各包含两个实数,分别给出一个点的x和y坐标.输入最后包含一个值为0的测试样例,该值必须不被处理. 对于输入中的每个测试样例都输出一行,包含最小边界矩形的面积,小数点后四舍五入到第四位. \(\color{#006…