最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其他的paper都是一笔带过，或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多，后面的两条我看了很多paper，才得出这些结论。为什么要边框回归？什么是
Faster Rcnn代码走读（一） 网络框架(PRN层）本文基于TENSORFLOW的FASTER RCNN的实现。GITHUB地址： https://github.com/endernewton/tf-faster-rcnn 算法原理传送门，可以参考这篇知乎的文章： https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916624?refer=xiaoleimlnote 本文参考
Color Image-Guided Boundary-Inconsistent Region Refinement for Stereo Matching提出的算法边界不一致区域边界不一致区域检测边界不一致区域恢复 Refinement for Stereo Matching) 本文提出了一种新的方法来改善目标边界附近的虚假视差。在我们的方法中，使用彩色图像来指导整个修复过程。我们将目标边
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2024-10-05 12:05:01
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在目标检测（Object Detection）之中，有两个重要目的。一是判断出图片中物体的类别。如图所示，这是用卷积神经网络做的物体类别识别，图片左边是待识别的图片，一个银色的小轿车。中间位置是我们构建的CNN卷积层。右边是我们的DNN全连接层以及最后的结果。可以看到最后的结果中，所属car的输出值最大，其次是truck等等。这个结果表明这个图片被我们神经网络识别为car。  
（一）边界模型传统的基于边界的网络安全架构通过防火墙、WAF、IPS等边界安全产品/方案对企业网络边界进行重重防护。它的核心思想是分区、分层（纵深防御）。边界模型专注防御边界，将坏人挡在外面，假定已经在边界内的任何事物都不会造成威胁，因而边界内部基本畅通无阻。几乎所有网络安全事故的调查都指出，黑客在完成攻击之前，甚至之后，曾长期潜伏在企业内网，利用内部系统漏洞和管理缺陷逐步获得高级权限；另一方面，
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2024-06-27 18:11:23
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Bounding-Box regression最近一直看检测有关的Paper, 从rcnn， fast rcnn, faster rcnn, yolo, r-fcn, ssd，到今年cvpr最新的yolo9000。这些paper中损失函数都包含了边框回归，除了rcnn详细介绍了，其他的paper都是一笔带过，或者直接引用rcnn就把损失函数写出来了。前三条网上解释比较多，后面的两条我看
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2024-07-19 15:32:46
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对于什么是边框回归Bounding-Box regression这个问题可以牵扯出不少问题，比如为什么要边框回归？什么是边框回归？边框回归怎么做的？边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？为什么边框回归只能微调，在离真实值Ground Truth近的时候才能生效？为什么要边框回归如图1所示，绿色的框表示真实值Ground Truth, 红色的框为Selective Search提取的候选区域/框R
作者沁心风雨。相比传统的图像分类，**目标检测不仅要实现目标的分类，而且还要解决目标的定位问题，即获取目标在原始图像中的位置信息**。在不管是最初版本的RCNN，还之后的改进版本——Fast RCNN和Faster RCNN都需要利用边界框回归来预测（矫正）物体的目标检测框，以提高最终的检测精度。因此掌握边界框回归（Bounding-Box Regression）是极其重要的，这是熟练使用RCNN
一.方法简介1.定义： 边界值分析法就是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常边界值分析法是作为对等价类划分法的补充，帮助从等价类中选取出更具代表性，或者容易出问题的数据进行测试，这种情况下，其测试用例来自等价类的边界。 边界值分析方法的理论基础也是基于一个假设：假定大多数的错误是发生在各种输入条件的边界上，如果在边界附近的取值不会导致程序出错，那么其它的取值导致程序错
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2024-04-13 11:07:14
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语义实例分割1-00：snake(实时实例分割)-目录-史上最新无死角讲解anconda环境搭建，在搭建环境之前，请按上一篇博客下载好，并且摆放好数据。# snake-root表示从github下载项目的根目录
cd ${snake-root}
conda create -n 11.snake-pytorch1.1-py3.6 -y python=3.6
conda activate 11.sn
1.特征选择特征选择是选取对训练数据有分类能力的特征，常用的有信息增益（ information gain）、基尼不纯度（Gini impurity ）信息增益（ information gain）信息增益用在ID3、C4.5决策树生成算法中wikipedia中信息增益的公式
J是分类数，几分类就是几
a是特征a的取值
# Python返回图像边界框的实现方法
## 概述
在Python中，我们可以使用一些图像处理库来实现返回图像边界框的功能。在本文中，我将向你介绍一种常用的方法，使用OpenCV库来实现这个功能。
## 步骤
以下是实现“Python返回图像边界框”的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 读取图像 |
| 2 | 转换图像为灰度图像 |
| 3 | 应用
原创
2023-09-18 17:43:43
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# 使用 PyTorch 实现图像的边界框
在计算机视觉中，边界框（Bounding Box）是一种表示目标位置的矩形框。PyTorch 是一个灵活且强大的深度学习框架，适合处理图像边界框的任务。本文将为刚入行的小白详细介绍如何在 PyTorch 中实现图像的边界框，包括步骤和代码示例。
## 整体流程
实现图像边界框的过程可以总括为以下步骤：
| 步骤 | 描述
目标检测 YOLOv3 基本思想1. 简介2. 基础概念2.1. 边界框（bounding box）2.2. 锚框（Anchor box）2.3. 交并比（loU）3. 训练思想3. 产生候选区域3.1. 生成锚框3.2. 生成预测框3.2.1. 预测框中心位置坐标3.2.2. 预测框大小3.2.3. 求解预测框3.3. 标注候选区域4. 卷积神经网络提取特征4.1. 骨干网络4.2. 根据输出
目录1. 图像分割基础2. 基于边界（非连续性分割）2.1 Roberts 交叉梯度算子2.2 Prewitt 梯度算子2.3 Sobel梯度算子2.4 拉普拉斯算子2.5 高斯拉普拉斯算子（LoG）2.6 高斯差分算子（DoG）2.7 Canny算子2.8 边缘检测算子的比较3. 基于阈值（相似性分割）4. 基于区域（相似性分割）目录1. 图像分割基础2.
逻辑回归又称logistic回归，逻辑斯谛回归，是一种广义的线性回归分析模型。1. Sigmod函数 Sigmoid函数也是神经网络中常用的函数，用于把x从负无穷到正无穷压缩到y从0到1之间。画出来就是一条S型曲线，如下图中的蓝色曲线： 它以0点为中心对称，公式如下： 当x值接近负无穷时，分母很大，S(x)接近0，当x接近正无穷时，分母接近1，S(x)接近1，当x为0时，S(x)为1/2在正中间。
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2024-03-29 22:12:55
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文章目录一、机器学习入门概念一、基本概念机器学习：让机器进行学习和决策机器学习分类：无监督学习、监督学习、强化学习深度学习：模拟人脑，自动提取输入特征，是实现机器学习的方式之一神经网络：一种机器学习的方式二、基本术语二、线性回归与损失函数一、什么是线性回归二、方程表达三、多特征线性回归四、损失函数五、降低损失方法六、随机梯度下降和小批量梯度下降三、Tensorflow和Numpy一、什么是Ten
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2024-09-20 20:39:00
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整体介绍参考官方baseline和NAS的方式，使用以PaddleSlim的GPNAS为基础的集成模型进行rank的预测。数据编码：通常而言网络模型的性能和深度有较强的相关性，这一先验在大多数的任务中得到了验证，但对某些任务而言则更看重其余的参数变化。因而数据编码部分我们使用了顺序编码和one-hot编码两种表达方式，来保留上述先验信息，尽可能降低问题的复杂度。rank标签通过inverse-s
一、定义与概念1.1 概念 边界值分析法是一种补充等价类划分的测试用例设计技术，它是对输入或输出的边界值进行测试的一种黑盒测试方法。通常在对等价类进行补充时，其测试用例来自于等价类的边界。 所谓的边界值，就是指对输入输出数据而言，稍微高于其最大值，低于其最小值的一些特定情况。 实践证明，为检验边界附近的数据而进行测试用例的设计，往往能取得很好的测试效果。因此对于各种边界值进行测试用例的设计，
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2024-04-29 20:15:25
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ID3C4.5CART 下表给出了ID3，C4.5和CART的一个比较总结。希望可以帮助大家理解。7. 决策树算法小结终于到了最后的总结阶段了，这里我们不再纠结于ID3, C4.5和 CART，我们来看看决策树算法作为一个大类别的分类回归算法的优缺点。这部分总结于scikit-learn的英文文档。首先我们看看决策树算法的优点：1）简单直观，生成的决策树很直观。2）基本不需要预处理，不需要提前归一
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2024-03-28 22:58:05
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