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…

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_{…

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…

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.…

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…

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…