单步检测方法分为两类:anchor-based如ssd.RetinaNet;2)Anchor-free 如DenseBox.UnitBox;anchor-based处理的尺度范围虽小,更精准:anchor-free范围较大,但检测微小尺度的能力低下.anchor-based和anchor-free方法的输出在定位方式和置信度得分方面差异显著.anchor-based方法,ground truth IOU >=0.5锚点被视为正训练样本.锚点框住的区域是人脸的置信度,而不是网络预测的回归框内是人脸…

ds max文件夹,插件文件夹以及3ds max的可执行程序文件夹: 位的,这里要改成x64,否则启动程序后3ds max会提示"不是有效的win32程序"之类的对话框. 然后要将输入文件设为3ds max下的plugins文件夹: 之后启动程序,假设提示"无法找到3dsmax.exe的调试信息,或者调试信息不匹配,是否继续调试?",选择"是"就能够继续调试了. 会发如今程序中收到断点: 按F5后,我们会发现3ds max也启动起来了,这样,我们…

结合上文全局登陆校验,实现微信授权登录官方手册地址: https://uniapp.dcloud.io/api/plugins/login?id=getuserinfo 一.书写两个界面 login.vue 用于用户登陆 my.vue 我的界面,存放校验登陆的函数 1.1 my.vue <script>    var loginRes;    export default {        onLoad:function(){            loginRes = this.checkL…

1. 在 main.js 中封装全局登录函数 通过 vue 对象的原型扩展,可以扩展一个函数,这样这个函数就可以在每一个界面通过类似指向对象的方式,去访问这个函数. 如下是 main.js 扩展的函数: Vue.prototype.checkLogin = function(backpage, backtype){    var SUID  = uni.getStorageSync('SUID');    var SRAND = uni.getStorageSync('SRAND');    v…

作者:青青子衿链接:https://www.zhihu.com/question/356551927/answer/926659692来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 1.目标检测算法一般可分为anchor-based.anchor-free.两者融合类,区别就在于有没有利用anchor提取候选目标框. A. anchor-based类算法代表是fasterRCNN.SSD.YoloV2/V3等 fasterRCNN-设置了3种尺度3种宽高ratio…

内容来自高老师的<三维CAD建模>课,本文就主要介绍半边结构和欧拉操作以及代码实现. 1. 边界表示法及其数据结构 · 拓扑结构 a.拓扑元素:面.边.点.体 b.拓扑关系:9种.V{V},V{E},V{F};  E{V},E{E},E{F};  F{V},F{E},F{F}; · 几何信息(狭义):描述物体的大小位置和尺寸等信息.点->坐标:边->方程:面->方程: · 拓扑与集合元素对应关系 Vertex<-->Point:    Edge<-->…

前言 大家应该都知道几个很常见的例子,比如在张学友的演唱会,在安检通道检票时,通过人像识别系统成功识别捉了好多在逃人员,被称为逃犯克星:人行横道不遵守交通规则闯红灯的路人被人脸识别系统抓拍放在大屏上以示警告:参加某次活动通过人脸进行签到来统计实时人流量等等, 我现在也来做一个通过电视直播,追踪画面中所有人脸信息,并捕获我需要的目标人物. 具体思路及流程 基于虹软人脸识别,对直播画面中的每一帧图片进行检测,得到图片中所有人脸信息.可以添加目标人物的照片,用目标人物的人脸特征值与直播画面帧图片中人脸…

目标检测中的anchor-based 和anchor free 1.  anchor-free 和 anchor-based 区别 深度学习目标检测通常都被建模成对一些候选区域进行分类和回归的问题.在单阶段检测器中,这些候选区域就是通过滑窗方式产生的 anchor:在两阶段检测器中,候选区域是 RPN 生成的 proposal,但是 RPN 本身仍然是对滑窗方式产生的 anchor 进行分类和回归. anchor-free是通过另外一种手段来解决检测问题的.同样分为两个子问题,即确定物体中心和对…

完成多路视频并行接入.解码.多级推理.结构化数据分析.上报.编码推流等过程,插件式/pipe式编程风格,功能上类似英伟达的deepstream和华为的mxvision,但底层核心不依赖复杂难懂的gstreamer框架(少部分地方需要),框架主干部分主要使用原生C++ STL实现,目标是平台高可移植性.框架可用于:视频结构化.以图搜图.目标行为分析等应用领域. 源码地址:https://github.com/sherlockchou86/video_pipe_c 主要功能 视频接入,支持file/…