bounding box的简单理解】的更多相关文章

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.…
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…
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×…
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…
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…
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…
前端小白一枚,最近开始使用git,于是花了2天看了廖雪峰的git教程(偏实践,对于学习git的基础操作很有帮助哦),也在看<git版本控制管理>这本书(偏理论,内容完善,很不错),针对所学内容建了git仓库测试,且写了不少git操作命令的笔记,做个分享,有错误的地方各位大大也给提出,好做修改~ Git是一款免费.开源的.用Linux内核开发的分布式版本控制系统. git和svn有什么区别呢? git采用分布式版本库管理,而svn采用集中式版本库管理. 集中式版本库管理需要有一台存放版本库的服务…
简单理解Struts2中拦截器与过滤器的区别及执行顺序 当接收到一个httprequest , a) 当外部的httpservletrequest到来时 b) 初始到了servlet容器 传递给一个标准的过滤器链 c) FilterDispatecher会去查找相应的ActionMapper,如果找到了相应的ActionMapper它将会将控制权限交给ActionProxy d) ActionProxy将会通过ConfigurationManager来查找配置struts.xml       …
简单理解Socket 转自 http://www.cnblogs.com/dolphinX/p/3460545.html  题外话 前几天和朋友聊天,朋友问我怎么最近不写博客了,一个是因为最近在忙着公司使用的一些控件的开发,浏览器兼容性搞死人:但主要是因为这段时间一直在看html5的东西,看到web socket时觉得很有意思,动手写几个demo,但web socket需要特定的服务器支持,由于标准制定工作还没完成,所以没有多少主流的服务器支持,自己在网上下载了几个实现,包括php的.C#的.甚…
js 职责链模式 的简单理解.大叔的代码太高深了,不好理解. function Handler(s) { this.successor = s || null; this.handle = function () { if (this.successor) { this.successor.handle(); } } } var app = new Handler({ handle: function () { console.log('app handle'); } }); var dialo…
和maxout(maxout简单理解)一样,DropConnect也是在ICML2013上发表的,同样也是为了提高Deep Network的泛化能力的,两者都号称是对Dropout(Dropout简单理解)的改进. 我们知道,Dropout是在训练过程中以一定概率1-p将隐含层节点的输出值清0,而用bp更新权值时,不再更新与该节点相连的权值.用公式描述如下: 其中v是n*1维的列向量,W是d*n维的矩阵,m是个d*1的01列向量,a(x)是一个满足a(0)=0的激发函数形式.这里的m和a(Wv)…
前言: 当采用无监督的方法分层预训练深度网络的权值时,为了学习到较鲁棒的特征,可以在网络的可视层(即数据的输入层)引入随机噪声,这种方法称为Denoise Autoencoder(简称dAE),由Bengio在08年提出,见其文章Extracting and composing robust features with denoising autoencoders.使用dAE时,可以用被破坏的输入数据重构出原始的数据(指没被破坏的数据),所以它训练出来的特征会更鲁棒.本篇博文主要是根据Benig…
dropout是CNN(卷积神经网络)中的一个trick,能防止过拟合. 关于dropout的详细内容,还是看论文原文好了: Hinton, G. E., et al. (2012). "Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors." arXiv preprint arXiv:1207.0580. 我这里简单理解为:dropout相当于同时搞了多个CNN网络,然后取它们的平均.但是…
我们首先来简单叙述一下什么是.NET,以及C#的一个简单理解和他们俩的一个区别. 1 .NET概述 .NET是Microsoft.NET的简称,是基于Windows平台的一种技术.它包含了能在.NET Framework平台运行的所有编程语言. 2 C#概述 他是专门为.NET平台设计的一种语言. 3 .NET与C#的区别 .NET是一种平台,这种平台可以编译多种语言例如:VB,J#,而C#只是一种语言. 4 IDE IDE全称(Itergrated Developer Environment)…
箭头函数(Arrow functions),是ECMAScript2015中新加的特性,它的产生,主要有以下两个原因:一是使得函数表达式(匿名函数)有更简洁的语法,二是它拥有词法作用域的this值,也就是说它跟父作用域共享this,不会新产生自己作用域下的this, arguments, super 和 new.target 等对象. 使用箭头函数特性 在JavaScript代码中,函数无处不在.假设页面上有一个特定的按钮,它的id是‘clickMe’,点击它后,页面弹出“Hello,Arrow…
很多关于JS的书籍例如<JavaScript权威指南>或者<高程>都把闭包解释的晦涩难懂,萌新们是怎么也看不懂啊!不过别怕,今天我就用很简单的方式给大家讲解下到底什么是闭包.这是一篇面对新手的对于闭包的解释,没有晦涩生硬的语句,一看就能明白.如有不妥欢迎指正! 要理解闭包,首先要理解变量的作用域. JS中变量作用域有两个:全局变量以及局部变量,顾名思义,全局变量就是在任何位置都可以引用的变量,局部变量就是只能在特定位置才能引用的变量,看下面代码. var globalScope=&…
我对XCode Objective-c Cocoa的简单理解 Xcode Xcode说的通俗一点就是开发OS X 和 iOS 应用程序的. 如果我们想要认真点说 ,Xcode 是运行在操作系统Mac OS X上的集成开发工具(IDE),由苹果公司开发.Xcode 具有统一的用户界面设计,编码.测试.调试都在一个简单的窗口内完成. 对于一名iOS开发者,Xcode是我从学OC的第一天就要学会的一个软件.在我的印象中他很强大,为什么会这么说,因为随着版本的更新Xcode使用起来越来越方便. 下面是X…
提到闭包,想必大家都早有耳闻,下面说下我的简单理解.平时写代码.第三方框架和组件都或多或少用到了闭包.所以,了解闭包是非常必要的.呵呵... 一.什么是闭包简而言之,就是能够读取其他函数内部变量的函数.由于JS变量作用域的特性,外部不能访问内部变量,内部可以外部变量. 二.使用场景1. 实现私有成员.2. 保护命名空间,避免污染全局变量.3. 缓存变量. 先看一个封装的例子: var person = function () { // 变量作用域为函数内部,外部无法访问 var name = "…
复制继承:简单理解,就是把父对象上的所有属性复制到自身对象上: function Cat(){ this.climb = function(){ alert("我会爬树"); } } function Dog(){ this.eat = function(){ alert("我会吃"); } this.extend = function(parent){//extend方法实现了复制 for(var key in parent){ //console.log(key…
对Conjugate Gradient 优化的简单理解) 机器学习&数据挖掘笔记_12(对Conjugate Gradient 优化的简单理解) 数学优化方法在机器学习算法中至关重要,本篇博客主要来简单介绍下Conjugate Gradient(共轭梯度法,以下简称CG)算法,内容是参考的文献为:An Introduction to the Conjugate Gradient Method Without the Agonizing Pain,具体细节大家还需仔细阅读那篇文章,这篇博客并不是重…
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…
什么是rpc调用 restapi调用方式是对数据的crud. 常见的我们写flash写个api,或者借助django drf写个标准的resetapi,一个url可以借助httpget post put delete实现数据的crud. 属于应用层http调用了 那个文章说: REST表示的是描述性状态传递(representational state transfer),REST整个就是关于 客户端和服务端之间的关系的,其中服务端要提供格式简单的描述性数据,常用的是JSON和XML. 不知道和…
maya cmds pymel polyEvaluate 获取 bounding box cmds.polyEvaluate(bc = 1)   #模型 cmds.polyEvaluate(bc2 = 1) #UV…
Leader选举是保证分布式数据一致性的关键所在.Leader选举分为Zookeeper集群初始化启动时选举和Zookeeper集群运行期间Leader重新选举两种情况.在讲解Leader选举前先了解一下Zookeeper节点4种可能状态和事务ID概念. 1.Zookeeper节点状态 LOOKING:寻找Leader状态,处于该状态需要进入选举流程 LEADING:领导者状态,处于该状态的节点说明是角色已经是Leader FOLLOWING:跟随者状态,表示Leader已经选举出来,当前节点角…
Linu支持环回接口( Loopback Interface),以允许运行在同一台主机上的客户程序和服务器程序通TCP/IP进行通信. A 类网络127就是为环回接口预留的 .根据惯例,大多数系统把IP地址127.0.0.1分配给这个接口,并命名为localhost.一个传给环回接口的IP数据报不能在任何网络上出现.实际上,访问127.x.x.x的所有IP都是访问环回接口(lo).另外,这种Loopback不依赖任何物理链路状态和链路层协议,永远不会down掉,只要有一块网卡是up状态并且路由可…
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…
简单理解RNA-seq 刘小泽 已关注 2018.10.17 23:51* 字数 1518 阅读 46评论 0喜欢 3 今天就当一个小故事看吧,看了statQuest,感觉讲的很棒,于是分享给大家原版视频后台回复“RNAseq”…