目录：目标检测的评价指标一、正样本与负样本二、真正(TP)、假正(FP)、真负(TN)、假负(FN)（1）正确的正向预测（True Positive，TP）：正样本被正确检测的数量（2）错误的正向预测（False Positive，FP）：（3）错误的负向预测（False Negative，FN）：（4）正确的负向预测（True Negative，TN）：三、交并比（IoU）四、准确率（Prec
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2024-03-23 15:24:05
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【亮点概述】1.提出了光流引导特征聚合方法（沿运动路径聚集附近的特征来改进每帧特征，从而提高视频识别精度）2.一种精确的端到端学习框架3.对快速移动对象的识别有明显的效果【introduction】 首先，我们处理的视频中有关于需要识别对象的丰富信息，在短时间内的快照可观察到，并且同一对象的特征通常不会跨
论文链接目录摘要1 目标检测的主要方法1.1 Viola Jones Detector1.2 HOG Detector 1.3 Deformable Part-based Model(DPM)1.4 RCNN1.5 SPPNet1.6 Fast RCNN1.7 Faster RCNN1.8 特征金字塔网络1.9 YOLO1.10 SSD1.11 RetinaNet2
在生产环境中有一个功能，加载数据超过了30秒，于是开始启动优化之路。优化过程大致为：数据同步到本地进行测试找出慢查询的语句查询语句在本地与服务器上分别执行进行对比分析慢查询的原因提出优化解决方案1 数据同步到本地进行测试第一步做的是将数据同步到本地进行测试，毕竟在生产环境中进行测试还是不可取的。本次数据库数据量有12G左右，使用mysqldump来进行数据备份，并通过ftp或者共享文件夹的方式下载
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2023-10-06 19:59:41
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1. NMS非极大值抑制（Non-Maximum suppression，NMS）是目标检测算法中一个必要的后处理过程，目的是消除同一个物体上的冗余预测框。NMS算法的主要思想是：先对网络预测出的所有边界框按照分数由高到低排序，然后选取分数最高的预测框作为target，分别计算target与其余剩下的预测框的重叠程度（用IoU来衡量），若重叠程度大于某一预先设定的阈值，则认为该预测框与target
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2024-05-13 08:13:34
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DSOD: Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch目录 DSOD Learning Deeply Supervised Object Detectors from Scratch目录文章摘要文章背景相关工作Object DetectionLearning Deep Models from ScratchDSOD详述整体结构设
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2024-03-07 12:20:54
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导语 物体检测一般使用**map**来评价目标检测的检测效果，如检测效果不好时，需深入了解哪些数据检测效果不好，如何调试模型的性能以及如何优化它获得更好的性能。这时一个好的开源库 TIDE01 目标检测评价标准map 在目标检测中，评价模型好坏主要有两个关键方面：速度和准确性，一般的模型会在两者之间权衡，这里我们主要专注于分析模型的准确性。 目标检测预测一张图片中对象的类别、位
如果电脑操作系统使用时间久了，我们的电脑开机速度就会变的越来越慢，会经常出现卡顿等，影响到我们的工作效率等等。那如果遇到电脑运行速度满怎么解决呢？小编就跟大家聊聊电脑运行速度慢的解决方法。1. 卸载清理软件与垃圾。多用户只管需要使用的软件都往电脑上装，却没有对用不上的软件进行卸载，或者卸载都不干净，主要是注册表信息形成很多残留，所以建议不需要的软件及时卸载，并使用系统优化工具比如360安全卫士这些
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2024-04-24 15:02:29
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文章目录前文阅读一、YOLO v1 存在的问题二、YOLO v2 算法的改进2.1 引入
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卷积普遍会遇到一个问题：原始图像经过卷积神经网络后下采样一定倍数后，有一些小像素物体在特征图上会消失，导致无法被检测出。
上图(a)是处理这类问题最常用的方法，即特征金字塔，这种方法在传统的手动设计特征的方法中非常常用，例如DPM方法使用了接近10种不同的尺度获得了不错的效果。
上图(b)是在CNN提出之后出现的，因为神经网络模型对物体尺度本
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2024-07-18 10:58:54
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NMS非最大值抑制算法，诞生至少50年了。在经典的两阶段目标检测算法中，为了提高对于目标的召回率，在anchor阶段会生成密密麻麻的anchor框。所以在后处理的时候，会存在着很多冗余框对应着同一个目标。因此NMS就是后处理中去除冗余框的必不可少的步骤。NMS算法的具体流程： 输入 boxes，scores， iou_thresholdstep-1：将所有检出的output_bbox按cls sc
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2024-08-14 16:59:40
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NMS（non maximum suppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用，如：边缘检测、目标检测等。先理解一下iou计算方式： ＩＯＵ可以点击：其次才是理论部分：在物体检测中NMS（Non-maximum suppression）非极大抑制应用十分广泛，其目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。在RCNN系列算法中，会从一张图片中找出很多
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2024-04-03 08:50:28
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Python当前人气暴涨。它在DevOps，数据科学，Web开发和安全领域均有使用。但是在速度方面没有赢得美誉。这里有关于Python比较其他语言如，Java, C#, Go, JavaScript, C++进行性能对比，其中Python是最慢的。包含了JIT(C#, Java)和AOT(C,C++)编译器，也有像解释型语言如JavaScript。注意：文章中我所提到的"Python"均指使用C语
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2023-08-19 11:50:20
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如何优化pyspark的运行速度
在使用pyspark进行大数据处理时，有时会遇到运行速度较慢的情况。本文将介绍如何优化pyspark的运行速度，让你的代码更高效。
整体流程
首先，让我们来看一下整个优化过程的流程：
1. 确认问题：首先，你需要确认是否真的需要优化。运行速度慢可能是由于数据量过大、集群资源不足等原因引起的。
2. 数据分析：对你的数据进行分析，找出潜在的瓶颈。
3. 代
原创
2023-12-22 07:57:00
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在项目开发中，我时常遇到一个棘手的问题，那就是使用 `Yarn` 时的速度变得异常缓慢。这不仅影响了开发效率，还拉长了项目的交付周期。在此，我将详细记录我解决“`Yarn` 速度慢”问题的过程，力求为读者提供清晰的思路和方法。
## 协议背景
在探讨 `Yarn` 速度慢的问题之前，我们首先了解一下现代包管理工具的发展背景。`Yarn` 是由 Facebook 在 2016 年首次发布的，作为
# 如何实现“mysql or 速度慢”
作为一名经验丰富的开发者，我将会指导你如何实现“mysql or 速度慢”。首先，让我们通过一个表格来展示整个流程的步骤。接着，我会详细说明每一步需要做什么，包括需要使用的代码以及注释代码的意思。
## 流程步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 连接到数据库 |
| 2 | 编写SQL查询语句 |
| 3 |
原创
2024-04-16 04:35:01
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前言阅读 https://xz.aliyun/t/14052 《使用 QEMU 进行内网穿透？》 https://securelist/network-tunneling--qemu/111803/ 《Network tunneling … QEMU?》 我将此项技术应用到实战中，取得不错的效果，但是也遇到很多坑，此篇文章也是一篇排坑的文章章下面是章的拓扑图
电脑打开excel很慢怎么办1、Win+R，打开运行2、输入regedit，打开注册表3、HKEY_CLASSES_ROOT\Excel.Sheet.12\shell\Open(默认)和command项末：/dde改成 /e "%1" 注意空格同理，HKEY_CLASSES_ROOT\Excel.Sheet.8\shell\Openwin7 excel打开时很慢怎么办通过更改注册表解决 A、Win
ngrok简介及作用ngrok 可捕获和分析所有通道上的流量，便于后期分析和重放。这些看上去很麻烦，我们更需要的是了解ngrok的用途。完美代替“花生壳”软件。“花生壳”是一款老牌的内网穿透软件，一年的内网版服务要两百多块钱，都快可以买一年垃圾点的VPS服务器了。而免费版的“花生壳”稳定性较差，隔三差五的不能访问，每个月只有1G流量，以前做项目没少被坑。ngrok是一款免费开源的软件，稳定性极
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2024-10-04 11:29:27
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序：上篇文章虽然在本地搭建好了jekyll环境，但是却存在一些问题，如通过jekyll new创建的站点无法正常跑起来、中文编码有问题。这说明之前搭建的环境有不周之处。PS：因之前自己搭建环境时并未做过多记录，现在写起文章来需要在模拟几次安装，所以本文写的有点慢，毕竟不像当初只是为了安装，现在是为了弄清楚安装。立足点不同，需要做的事情也不同，这次需要做许多确认工作。 一、语法高亮插件问题
