1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean

一.vector排序 vector支持cmp,就类似数组,可以直接sort. #include <iostream> #include <algorithm> #include <string> #include <string.h> #include <math.h> #include <map> #include <queue> #include <stack> #include <set> t

map自定义键值类型 改变Map的默认比较方式 https://www.cnblogs.com/zjfdlut/archive/2011/08/12/2135698.html 大家知道,STL中的map底层是用红黑树实现的,其泛型原型如下: template <class _Key, class _Tp, class _Compare, class _Alloc>class map { ...... } 其中_Key表示比较的键(key),_Tp表示值(value),_Compare表示比较方

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split

PS:开发中难免会用到快速检索的数据结构-map , 很多时候map自身提供的排序不能满足我们的需要或者不支持我们自定的数据结构的排序,解决办法就是自己实现排序. 这里的小案例是:我们要经用户的hash数据和所对应的解密key存在map中,以便以后能快速的根据hash找到对应的key. 1. 自定义 比较函数(其中用户hash是 BYTE hash[20] ) struct map_cmp { bool operator()(const BYTE* k1, const BYTE* k2) { )

题目链接:http://118.190.20.162/view.page?gpid=T26 返回试题列表 问题描述 试题编号: 201503-2 试题名称: 数字排序 时间限制: 1.0s 内存限制: 256.0MB 问题描述: 问题描述 给定n个整数,请统计出每个整数出现的次数,按出现次数从多到少的顺序输出. 输入格式 输入的第一行包含一个整数n,表示给定数字的个数. 第二行包含n个整数,相邻的整数之间用一个空格分隔,表示所给定的整数. 输出格式 输出多行,每行包含两个整数,分别表示一个给定的

最近做的东西用到了infowindow,不过google提供的样式太难看了,于是想改变一下样式.看了一下好像infowindow的样式不太好改. 查了半天资料,看到一个infobox,感觉真的挺好用.提供了完整的api,样式的改变也容易.http://code.google.com/p/google-maps-utility-library-v3/wiki/Libraries里面还有其他的插件 都很好用.View example (infobox-basic.html),这是他给的一个demo,

参考:http://blog.csdn.net/mad1989/article/details/8794762 ios 一步一步学会自定义地图吹出框(CalloutView)-->(百度地图,高德地图,google地图) http://blog.csdn.net/wu_shu_jun/article/details/9329977 IOS开发学习:MKMapView自定义CalloutView

故事背景:最近的需求需要把一个结构体struct作为map的key,时间time作为value,定义:std::map<struct, time> _mapTest; 技术调研:众所周知,map是STL库中常用的关联式容器,底层实现就不多提了是平衡二叉树,今天主要关注的是map的KEY值 map有四个参数,第一个为_Kty就是key,第二个_Ty就是value,第三.四都有默认值,所以在一定的条件下可以不填 问题阐述:std::map<struct, time> _mapTest:

互联网故障一般表现为丢包和时延增大,持续性故障不难排查,难的是间歇性或凌晨故障,后者往往来不及等我们测试就已经恢复正常,得不到异常时的mtr无法判断故障点在哪里 故此有了根据丢包率和时延变换联动mtr的需求 前段时间使用Mysql实现了这个功能,缺点是占用太多系统资源,且脚本繁重,优点是数据可复用,做多种形式的展示 后续使用socket+deque实现低能耗与轻量,也可用通过开放互联网API来做分布式监控,缺点是历史数据不留存,用完即丢 系统环境 Ubuntu 18.04.5 LTS+Pytho

Devexpress控件集提供的DataGrid控件,在功能和界面样式上都完爆WinForm的DataGridView控件,以前需要在 DataGridView控件上进行某列的统计,需要在GridView底部重新绘制区域来显示sum,count等计算值.但Devexpress控件 的DataGrid控件,在数据绑定方式上与DataGridView类似,在统计某列合计值得时候提供了自带的合计求值功能,不但是这样,还提供了显示 格式.本文将介绍如何使用自带计算和自定义计算以及自定义显示聚合结果格式来

转载▼ Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首先要计算分片的大小.计算分片大小的公式是: goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小,即Map input bytes.参数map

6.2 诊断性能瓶颈 有的时候作业的执行时间会长得惊人.想靠猜也是很难猜对问题在哪.这一章中将介绍如何界定问题,找到根源.涉及的工具中有的是Hadoop自带的,有的是本书提供的. 系统监控和Hadoop任务 在Hadoop的0.20.x版本中,并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法.不过在0.22版本中,CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中.并且可以通过Hadoop的用户界面来查看这些. 6.2.1 理解MapReduce作业性能的影响因子 从大的方面来

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论

一.IOU的概念 交集和并集的比例(所谓的交集和并集,都是预测框和实际框的集合关系).如图: 二.Precision(准确率)和Recall(召回率)的概念 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和预测类别组合划分为真正例(true positive).假正例(false positive).真反例(true negative).假反例(false negative) 记为TP.FP.TN.FN,显然有TP + FP + TN + FN = 样例总数.这里着重提一下真正例的含义:预测是正例,实际

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

图像二值化[图像阈值]简介: 如果灰度图像的像素值大于阈值,则为其分配一个值(可以是白色255),否则为其分配另一个值(可以是黑色0) 图像二值化就是将灰度图像上的像素值设置为0或255,也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果的过程. python代码层面知识点: opencv中图像二值化方法: OTSU Triangle 自动和手动 自适应阈值 import cv2 as cv import numpy as np #全局阈值 def threshold_demo(image): gray =

1.问题 继上次训练挂起的bug后,又遇到了现在评估时AP非常低的bug.具体有多低呢?Pelee论文中提到,用128的batchsize大小在coco数据集上训练70K次迭代后,AP@0.5:0.95为22.4,而我用32的batchsize反复微调之后,最后AP也只从2.9上升到了3.7...下图为训练的过程: 2.解决 其实看loss和accuracy还是可以的,但是ap就是上不去,粗略想到了4个地方可能存在的问题: 训练有误 因为尝试了各种学习率,而且在各个学习率下都是训练到ap和los

Java并发包——线程安全的Map相关类 摘要:本文主要学习了Java并发包下线程安全的Map相关的类. 部分内容来自以下博客: https://blog.csdn.net/bill_xiang_/article/details/81122044 https://www.cnblogs.com/zhaojj/p/8942647.html 分类 参照之前在学习集合时候的分类,可以将JUC下有关Map相关的类进行分类. ConcurrentHashMap:继承于AbstractMap类,相当于线程安