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

Dock的Bottom,整个控件填充下半部分,控件会被横向拉长 Anchor,仅仅是控件固定在下方,位置不会发生移动,自动锚定了此控件和父容器的底部的间隔 Anchor可以确定控件的相对位置不发生变化

c#中的布局问题 http://hi.baidu.com/whzpower/item/57e3179cca21e1cab725317a

configurable joint加在轮子上,connected body是车身. 这种情况下,Anchor=(0,0,0)表示轮子一端joint锚点取carWheelCenter Connected Anchor=(-0.699,-0.5,-0.5)表示车身一端joint锚点取: carBodyCenter+(-0.699*d*carBodyXDir)+(-0.5*d*carBodyYDir)+(-0.5*d*carBodyZDir) 其中d是车身立方体边心距. 在勾选Auto Config

其实其核心的差异,就是Dalvik 虚拟机架构是 register-based,与 Sun JDK 的 stack-based 不同,也就是架构上的差异.我先摘录几段网上可以找到的资料,重新整理和排版了一下,由于这些资料在网上经过多次转载,转发和加工,原作者不详,所以无法标注其原作者们,如有原作者认领或者质疑,请及时通知我.其中部分资料为@RednaxelaFX 所著,特此感谢!特别提供原文链接:http://rednaxelafx.iteye.com/blog/492667 (1) Dalvi

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论

我的环境 Unity 5.3.7p4 在运行时动态的设置UI元素的锚点和中心点. 设置Anchor 修改offsetMax不生效 使用下面这段代码设置Anchor并不会生效,尽管他和你在属性面板看到的值是一样的. retRoot.offsetMin = Vector2(0,0) retRoot.offsetMax = Vector2(0,0) SetInsetAndSizeFromParentEdge 使用SetInsetAndSizeFromParentEdge函数来进行设定.此函数不受锚点和

根据上面TAG发送的代码,我直接找到如下代码 case RTLS_DEMO_MSG_TAG_POLL: { if(inst->mode == LISTENER)                                                                       { ……不满足条件 } if (!inst->frameFilteringEnabled) { // if we missed the ACK to the ranging init messag

ylbtech-浏览器端-W3School-HTML:HTML DOM Anchor 对象 1.返回顶部 1. HTML DOM Anchor 对象 Anchor 对象 Anchor 对象表示 HTML 超链接. 在 HTML 文档中 <a> 标签每出现一次,就会创建 Anchor 对象. 锚可用于创建指向另一个文档的链接(通过 href 属性),或者创建文档内的书签(通过 name 属性). 您可以通过搜索 Document 对象中的 anchors[] 数组来访问锚,或者使用 docume

论文抛弃以往根据IoU硬性指定anchor和GT匹配关系的方法,提出FreeAnchor方法来进行更自由的匹配,该方法将目标检测的训练定义为最大似然估计(MLE)过程,端到端地同时学习目标分类.目标检测以及匹配关系,从实验来看,效果十分显著   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: FreeAnchor: Learning to Match Anchors for Visual Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1909.02466v1

Guided Anchoring通过在线生成anchor的方式解决常规手工预设anchor存在的问题,以及能够根据生成的anchor自适应特征,在嵌入方面提供了两种实施方法,是一个很完整的解决方案   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Region Proposal by Guided Anchoring 论文地址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 论文代码:https://github.com/open-mmlab/mmdetection Introdu

更新记录: 2022年5月30日 发布本篇 1.说明 anchor布局类似auto布局从上到下进行堆叠,但不同的是其可以指定每个元素相对于容器大小的比例. 当调整父容器大小,容器根据指定的规则调整所有子组件的大小.支持数值方式.百分比方式设置比例. 使用百分比示意图 使用数值示意图 2.设置anchor布局方法 在容器中设置 layout: 'anchor' 然后在子组件中设置 anchor: '宽度 高度' 注意:宽度.高度可以指定为 百分比 或 指定整数偏移值. 注意:如果宽度.高度指定为正

https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/p5.js/0.5.7/p5.js http://www.box2d.org http://www.jbox2d.org http://github.com/shiffman/PBox2D 第0章 引言 (已看) 第1章 向量 (已看) 第2章 力 (已看) 第3章 震荡  (已看) 第4章 粒子系统 (已看) 第5章 物理函数库 (已看) 第6章 自治智能体 (已看) 第7章 细胞自动机 (已看) 第8章 分形 (已

首先明确物体太小太大都不好检测(都从roi的角度来分析):   1.小物体: a.本身像素点少,如果从anchor的点在gt像素内来说,能提取出来的正样本少    b.小物体会出现iou过低.具体来说,假设a是一个框,b是一个小框(gt),就算a的框和b的框重叠的部分占到了b的90%,但是如果a的框比较大,iou还是会低,正样本也就少了,并且容易错判成负样本   2.大物体:大物体也容易出现iou过低.同理,假设a是一个大框(gt),b是一个框,就算a的框和b的框重叠的部分占到了b的90%,但是

今天分享下 Pony.ai 在感知探索的过程中,使用的传统方法和深度学习方法.传统方法不代表多传统,深度学习也不代表多深度.它们都有各自的优点,也都能解决各自的问题.我们希望发挥它们的优点,并且结合起来. 本次分享的大纲: 感知 in Pony 2D 物体检测 3D 物体检测 一.感知 in Pony 首先介绍下 Pony 感知系统.感知可以认为是对周围世界建模的过程,比如车辆在行驶过程中,需要知道物体的地理位置.速度.运动方向.加速度等各种各样的信息,接收这些信息之后,再通过后续的规划和控制模

CVPR 2020几篇论文内容点评:目标检测跟踪,人脸表情识别,姿态估计,实例分割等 CVPR 2020中选论文放榜后,最新开源项目合集也来了. 本届CPVR共接收6656篇论文,中选1470篇,"中标率"只有22%,堪称十年来最难的一届. 目标检测 论文题目: Bridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection via Adaptive Training Sample Selection 本文首先指出了基于锚

YOLOv4全文阅读(全文中文翻译) YOLOv4: Optimal Speed and Accuracy of Object Detection 论文链接: https://arxiv.org/pdf/2004.10934.pdf 代码链接: https://github.com/AlexeyAB/darknet 摘要 有大量的特征被认为可以提高卷积神经网络(CNN)的精度.需要在大型数据集上对这些特征的组合进行实际测试,并对结果进行理论验证.某些功能只对某些模型进行操作,某些问题只对某些模型

​  前言  本文介绍一篇CVPR2020的论文,它在paperswithcode上获得了16887星,谷歌学术上有261的引用次数. 论文主要介绍了目标检测现有的研究进展.anchor-based和anchor-free的背景和各自的方法差异,并提出了一种新的正负样本选择方案,用于消除这两者之间的差距. 注:论文讲述了很多关于anchor方面的知识,这篇文章保留了较多原论文中的内容,在介绍新方法的同时,可作为深入理解anchor的文章. 论文:Bridging the Gap Between

Android PopupWindow Dialog 关于 is your activity running 崩溃详解 [TOC] 起因 对于 PopupWindow Dialog 需要 Activity 作为容器,并于其生命周期联系在一起.在Activity 还没有初始化完成时,此时我们调用 PopupWindow Dialog 的show()方法就会抛出异常: throw new WindowManager.BadTokenException("Unable to add window --

HBase Data Model--HBase 数据模型(翻译) 在HBase中,数据是存储在有行有列的表格中.这是与关系型数据库重复的术语,并不是有用的类比.相反,HBase可以被认为是一个多维度的映射. HBase数据模型术语 Table(表格) 一个HBase表格由多行组成. Row(行) HBase中的行里面包含一个key和一个或者多个包含值的列.行按照行的key字母顺序存储在表格中.因为这个原因,行的key的设计就显得非常重要.数据的存储目标是相近的数据存储到一起.一个常用的行的key

OpenCV has function matchTemplate to easily do the template matching. But its accuracy can only reach pixel level, to achieve subpixel accuracy, need to do some calculations. Here i use a method to make template matching reach subpixel. First use mat