交并比计算最后为什么分母要加个1e-6

2024-10-12

目标检测 IOU（交并比）理解笔记

交并比(Intersection-over-Union,IoU): 目标检测中使用的一个概念是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率即它们的交集与并集的比值.最理想情况是完全重叠,即比值为1. 基础知识: 交集: 集合论中,设A,B是两个集合,由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合,叫做集合A与集合B的交集,记作A∩B. eg: A={1,2,3} B={2,3,4} A n B = {2,3} 并集: 给定两个集合A

【机器学习】DNN训练中的问题与方法

感谢中国人民大学的胡鹤老师,人工智能课程讲的很有深度,与时俱进由于深度神经网络(DNN)层数很多,每次训练都是逐层由后至前传递.传递项<1,梯度可能变得非常小趋于0,以此来训练网络几乎不会有什么变化,即vanishing gradients problem:或者>1梯度非常大,以此修正网络会不断震荡,无法形成一个收敛网络.因而DNN的训练中可以形成很多tricks.. 1.初始化权重起初采用正态分布随机化初始权重,会使得原本单位的variance逐渐变得非常大.例如下图的sigmoid函数

Paper | Blind Quality Assessment Based on Pseudo-Reference Image

目录 1. 技术细节 1.1 失真识别 1.2 得到对应的PRI并评估质量块效应模糊和噪声 1.3 扩展为通用的质量评价指标--BPRI 归一化3种质量评分判断失真类型加权求和 2. 总结这一篇应该是继<BLIND QUALITY ASSESSMENT OF COMPRESSED IMAGES VIA PSEUDO STRUCTURAL SIMILARITY>(2016 ICME)之后的拓展工作.后者是将压缩图像再压缩,比较二者伪结构(压缩块角)的相似度:而本文就是将方法一般化,产生

swift的计算属性和懒加载

计算属性每次都重新计算. 懒加载只计算一次. 可以借助backing store将计算属性转化为懒加载属性. 计算属性实质上退化为函数调用. 计算属性的标示是get.set.

TF-IDF算法--关键词句和文本集中每篇文章相关度计算

关键词句和文本集每篇文章相关度计算:假设语料库中有几万篇文章,每篇文章的长度不一,你任意输入关键词或句子,通过代码以tf-idf值为准检索出来相似度高的文章. 1.TF-IDF概述 TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级. TFIDF的主要思想是:如果某个词或短

「浙江理工大学ACM入队200题系列」问题 L: 零基础学C/C++52——计算数列和2/1，3/2，5/3，8/5......

本题是浙江理工大学ACM入队200题第五套中的L题我们先来看一下这题的题面. 题面题目描述有一分数序列:2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13,-- 计算这个数列的前n项和.注意:C语言中整数/整数的结果为整数:需要用(float)强制转换为实型或乘以1.0后进行计算. 输入输入一个正整数n. 输出输出数列的前n项和(保留两位小数),输出格式可为:printf("s=%.2f\n",..);. 样例输入 10 样例输出 s=16.48 提示 C语言中整数/整数的

简单实用的进度条加载组件loader.js

本文提供一个简单的方法实现一个流程的进度条加载效果,以便在页面中可以通过它来更好地反馈耗时任务的完成进度.要实现这个功能,首先要考虑怎样实现一个静态的进度条效果,类似下面这样的: 这个倒是比较简单,两个div即可,bootstrap官方就提供有多种主题的进度条组件.如果自己要用,参照下别人的代码,写成自己的风格即可,实际上也非常的好理解: .progress { height: 20px; background-color: #f5f5f5; border-radius: 4px; box-sh

前端设计中关于外部js文件加载的速度优化

在一般情况下,许多人都是将<script>写在了<head>标签中,而许多浏览器都是使用单一的线程来加载js文件的,从上往下,从左往右. 若是加载过程出错,那么网页就会阻塞,就像许多网站用Google的CDN库,而我们在墙内访问一样.页面不会出来,一直加载这个js文件,直到浏览器放弃加载为止! <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeBehind="Default.a

优化UITableViewCell高度计算的那些事

优化UITableViewCell高度计算的那些事我是前言这篇文章是我和我们团队最近对 UITableViewCell 利用 AutoLayout 自动高度计算和 UITableView 滑动优化的一个总结.我们也在维护一个开源的扩展,UITableView+FDTemplateLayoutCell,让高度计算这个事情变的前所未有的简单,也受到了很多星星的支持,github链接请戳我这篇总结你可以读到: UITableView高度计算和估算的机制不同iOS系统在高度计算上的差异 iOS8

优化UITableViewCell高度计算的那些事（RunLoop）

这篇总结你可以读到: UITableView高度计算和估算的机制不同iOS系统在高度计算上的差异 iOS8 self-sizing cell UITableView+FDTemplateLayoutCell如何用一句话解决高度问题 UITableView+FDTemplateLayoutCell中对RunLoop的使用技巧 UITableViewCell高度计算 rowHeight UITableView是我们再熟悉不过的视图了,它的 delegate 和 data source 回调不知写了

计算1到n整数中，字符ch出现的次数

个位ch个数 + 十位ch个数 * 10 + 百位ch个数 * 100:同时如果某一位刚好等于ch,还需要减去多算的一部分值. #include <stdio.h> //整数1到n,字符ch出现的次数:如1到12,1出现5次 int count1s (int n, char ch){ int i = ch - '0'; int count = 0; int j = 1; int m = n; int t = 0; int k = 1; if (i == 0) i = 10; //循环比较最后一

用python计算lda语言模型的困惑度并作图

转载请注明:电子科技大学EClab——落叶花开http://www.cnblogs.com/nlp-yekai/p/3816532.html 困惑度一般在自然语言处理中用来衡量训练出的语言模型的好坏.在用LDA做主题和词聚类时,原作者D.Blei就是采用了困惑度来确定主题数量.文章中的公式为: perplexity=exp^{ - (∑log(p(w))) / (N) } 其中,P(W)是指的测试集中出现的每一个词的概率,具体到LDA的模型中就是P(w)=∑z p(z|d)*p(w|z)[z,d

《转》优化UITableViewCell高度计算的那些事

我是前言这篇文章是我和我们团队最近对 UITableViewCell 利用 AutoLayout 自动高度计算和 UITableView 滑动优化的一个总结.我们也在维护一个开源的扩展,UITableView+FDTemplateLayoutCell,让高度计算这个事情变的前所未有的简单,也受到了很多星星的支持,github链接请戳我这篇总结你可以读到: UITableView高度计算和估算的机制不同iOS系统在高度计算上的差异 iOS8 self-sizing cell UITableV

Bitmap那些事之内存占用计算和加载注意事项

前言:本来我是做电视应用的,但是因为公司要出手机,人员紧张,所以就抽调我去支援一下,谁叫俺是雷锋呢!我做的一个功能就是处理手机中的应用ICON,处理无非就是美化一下,重新与底板进行合成和裁剪,用到了很多Bitmap的知识.本来之前一直想写一些关于Bitmap的博客,正好这是个机会,因此Bitmap那些事系列博客诞生了.这个系列我会把学习Bitmap的一些知识发布出来供大家参考和交流. 在手机中图片一般都是指Bitmap图片,为什么要说Bitmap呢?因为大家在开发应用的时候,都会使用一些图片来表

代码: 两列图片瀑布流（一次后台取数据，图片懒加载。下拉后分批显示图片。图片高度未知，当图片onload后才显示容器）

代码: 两列图片瀑布流(一次后台取数据,无ajax,图片懒加载.下拉后分批显示图片.图片高度未知,当图片onload后才显示容器) [思路]: 图片瀑布流,网上代码有多种实现方式,也有各类插件.没找到合意的,所以根据网上找的一段代码,进行了较大改动. 需引用 zepto 或 jquery. 我这个是应用于手机上的,两列瀑布流,图片高度未知——等图片的onloaded事件触发后,才对容器进行计算和定位. 大容器是 $("#imgList"),容器格子是$(".pin"

vue 自学笔记(三) 计算属性与侦听器

一:计算属性虽然在模板内使用表达式对属性进行处理十分便利,例如在小胡子语法里写number + 1实现对数据的简单处理,但若我们在其中加入大量的代码,使得逻辑变重,导致难以维护.例如下面的代码,并不是简单的逻辑处理,而是需要经过一段时间的推算后,才知道在 div 中展示的是怎么样的内容可以在小胡子语法中直接书写简单js Vue 建议我们在其中只做一些简单的运算即可,那么当给页面要绑定的属性需要大量逻辑处理的时候,我们建议使用计算属性 1:基础例子创建了一个根节点,我们现在给其挂载实例明

hdu1828 扫描线计算周长

和扫描线计算面积差不多,新加了lbd,rbd线段树来标记区间的左右两侧是否被填充(左右边界是否存在),numbd线段树统计区间有多少边 /*数据弱不用离散化,但是要处理一下坐标*/ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #include<algorithm> using namespace std; #define maxn 20005 #define lson l,m,rt<<

数据分箱：等频分箱，等距分箱，卡方分箱，计算WOE、IV

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/38440477 转载:https://blog.csdn.net/starzhou/article/details/78930490 转载:https://www.cnblogs.com/wzdLY/p/9649101.html 1.离散的优势: (1)离散化后的特征对异常数据有很强的鲁棒性:比如一个特征是年龄>30是1,否则0.如果特征没有离散化,一个异常数据“年龄300岁”会给模型造成很大的干扰: (2)逻辑回归属于广义线性模

PR曲线 ROC曲线的计算及绘制

在linear model中,我们对各个特征线性组合,得到linear score,然后确定一个threshold,linear score < threshold 判为负类,linear score > threshold 判为正类.画PR曲线时, 我们可以想象threshold 是不断变化的.首先,threshold 特别大,这样木有一个是正类,我们计算出查全率与查准率: 然后 threshold 减小, 只有一个正类,我们计算出查全率与查准率:然后 threshold再减小,有2个正类,

Android图片加载框架Picasso最全使用教程3

前面我们对Picasso的用法有了一定得了解,下面就分析一下一些特殊情况下,Picasso的用法. 调用.noFade() Picasso的默认图片加载方式有一个淡入的效果,如果调用了noFade(),加载的图片将直接显示在ImageView上 Picasso .with(context) .load(UsageExampleListViewAdapter.eatFoodyImages[0]) .placeholder(R.mipmap.ic_launcher) .error(R.mipmap.

图片加载之Picasso使用

简介 Picasso是Square公司开源的一个Android图形缓存库,可以实现图片下载和缓存功能. 主要有以下一些特性: 在Adapter中回收和取消已经不在视野范围图片资源的加载,防止可能出现的图片错位: 使用复杂的图片压缩转换来尽可能的减少内存消耗: 使用最少的内存完成复杂的图形转换操作: 自带内存和硬盘缓存: 可加载网络或本地资源. GitHub地址: https://github.com/square/picasso 背景 Android系统作为图片资源加载的主角,它是通过图像的像素

交并比计算最后为什么分母要加个1e-6

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