在CAD中如何标注尺寸？从事建筑图纸设计的朋友应该都知道，在一张工程图纸中正确的尺寸标注有多么重要！那么问题来了，在CAD图纸中如何标注尺寸呢？这对于经验丰富的设计师来说，应该是小菜一碟的，但是很多刚刚入行的新人却不知道该如何标注。不过没关系，今天我就教大家，CAD中标注尺寸的正确方法。 具体操作方法如下：CAD编辑器http://www.xunjiecad.com/download.h
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2024-01-12 12:24:04
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视频标注工具由于实验室里面需要做CDVA的标准，CDVA（compact descriptor for video analysis），主要是基于CDVS中的紧凑视觉描述子来做视频分析，之前是紧凑视觉描述子主要应用在图像检索领域。需要制作新的数据集，对视频帧进行标注，所以根据网上一个博主的标注工具进行了一定的修改，实现的功能是在每一帧中将需要标注的区域用鼠标选取4个点，顺序是顺时针。因为四边形的范
地图绘制之添加自定义标注图标（一）通过Icon类可实现自定义标注的图标。附上Icon的类参考链接，自行查看官方提供了两种方法：通过参数MarkerOptions的icon属性进行设置使用Marker.setIcon()方法。第一种方法//创建标注点，我们通常如下这样写：只传递一个Ponit类型的参数，即地理位置的坐标点。省略第二个参数
var mk = new BMap(point);但是，第二个
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2024-07-31 08:46:29
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#include <iostream>
#include <opencv2/core/core.hpp>
#include <opencv2/highgui/highgui.hpp>
#include <opencv2/nonfree/features2d.hpp>
#include <opencv2/legacy/legacy.hpp>
使用Python,字标注及最大熵法进行中文分词在前面的博文中使用python实现了基于词典及匹配的中文分词，这里介绍另外一种方法， 这种方法基于字标注法，并且基于最大熵法，使用机器学习方法进行训练，将训练出的模型 用于中文分词，效果优于基于词典及匹配的分词方法。 Table of Contents 1 背景知识2 分词思想2.1 以字分词2.2 机器学习3 实验及代码3.1 数据来源3.2 各部
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2023-09-05 18:26:39
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一、简介如果采集的数据有很多图片、音频视频链接，虽然Nvivo可以进行多媒体分析，但是需要事先下载好的多媒体文件导入到Nvivo才能进行。多媒体数据处理属于很hitech的部分，很难，大邓也不会(⊙o⊙)…所以对于小白或者文科生而言还是没法用python自动化快速实现多媒体数据的标注，但是却可以让我们的标注过程更高效。今天介绍的label-studio库可以在没下载相关多媒体情况下，仅仅依靠图片、
目录一、单阶段目标检测（以yolov5为例）1、anchor的引入及产生2、anchor与gt的匹配机制3、后处理NMS机制二、双阶段目标检测（以faster rcnn为例）1、RPN（Region Proposal Networks）的引入2、RoI Pooling一、单阶段目标检测（以yolov5为例）1、anchor的引入及产生（1）不同尺度的anchor的作用？——yolov5中有三种不同
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2024-04-14 21:01:04
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<!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8" /> <title>Test</title> <style> .tip { position: relative; background-color: deepskyblue; margin: 2
原创
2021-08-04 15:29:25
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羡慕别人制图速度快？有了大神总结的100个快捷键，分分钟你也成为制图大神？确定不要试一试吗？绘图快捷键命令：1. 圆 <--> C2. 点 <--> PO3. 直线 <--> L4. 圆弧 <--> A5. 椭圆 <--> EL6. 表格 <--> TB7. 矩形 <--> REC8. 面域 <-->
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2024-05-20 18:35:59
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文章目录1.目标检测1.1 边界框1.2 锚框1.3 交并比（IoU）1.4 非极大值抑制（non-maximum suppression，NMS）2.目标检测算法（基于锚框）2.1 R-CNN2.2 Fast R-CNN兴趣区域（RoI）池化层2.3 Faster R-CNN2.4 Mask R-CNN2.5 单发多框检测（SSD） 1.目标检测获取图像中目标的类别和具体位置，这类任务被称为目
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2024-04-15 15:01:26
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现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。现在领先的目标检测器是从基于深度CNN的主干分类器网络重新调整用途的两级或单级网络。YOLOv3就是这样一种众所周知的最先进的单级检测器，它接收输入图像并将其划分为大小相等的网格矩阵。具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight
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2024-05-27 14:51:59
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框模型，其中的细节问题，需要再查阅资料。CSS内边距、边框、外边距 CSS框模型定义了元素框处理元素内容、内边距、边框 和 外边距 的方式。 内边距、边框和外边距默认值都是0。许多元素由用户代理样式表设置外边距和内边距，可以通过将元素的 margin 和 p
原创
2022-09-08 16:57:12
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居中显示模态框 <style> body { height:1200px; } #alert-box { display:table; width:100%; height:100%; position:fixed; top:0; bottom:0; left:0; right:0; z-index ...
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2021-09-13 18:26:00
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这里写目录标题改进Darknet-53多尺度特征图预测正负样本匹配边界框计算公式优化网络结构知识点损失函数 改进Darknet-53骨干网络采用Darknet-53 的网络结构，含有53个卷积层，增加了残差结构。多尺度特征图预测YOLO v3 更进一步采用了 3 个不同尺度的特征图来进行对象检测，可以参考下面的网络结构图，通过聚类的方法生成了9种先验框(10x13)，(16x30)，(33x23
目标检测VOC格式数据集obb标注向hbb标注的转换（polygon 2 bndbox）polygon(obb)和bndbox(hbb)介绍polygon(obb)bndbox(hbb)polygon2bndbox转换原理polygon2bndbox转换代码可视化效果bndbox标注可视化代码 polygon(obb)和bndbox(hbb)介绍polygon(obb)一般来说polygon标注
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2024-03-25 16:40:09
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使用pytorch画图像标注框 使用draw_bounding_boxes可以方便的画出图像标注框 import torch import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import torchvision.transforms.functi ...
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2021-08-05 19:49:00
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1， 点击“Dimension Environment”，如下图。 （或者工具栏manufacture->Dimension Environment）然后鼠标右键，选
原创
2023-06-06 11:05:18
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正在用深度学习做车牌识别，既没有现成数据，也拿不到交通摄像头和小区、停车场等门禁数据，所以只能是网上找一部分、上街拍一部份、爬虫爬一部分！！！总之，多多少少是有一些可以用的数据了。当然，筛选出可以用的数据后还需要人工给数据样本进行标注，也就是手动标出图片中的车牌。我模型用的是YOLO v2，它使用的是VOC格式的数据集，所以首先需要对训练集及验证集的图片进行标注，每张图片均可以得到相对应的同名xm
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2024-10-20 18:58:36
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目标检测已经有了长足的发展，总体来说根据阶段个数，可以划分为Two-stage(Faster RCNN)、one-stage(SSD) 或者E2E(DETR)。根据是否基于anchor先验，可以划分为anchor-based（Faster RCNN）、anchor-free（CornerNet）的方法。本文主要从目标框位置优化的角度来介绍目标检测领域的相关工作。框位置优化主要可以分为以
# 如何在PyTorch中根据标注显示标记框
## 引言
在计算机视觉任务中，显示标记框是一项常见的操作，可以帮助我们直观地了解模型对目标的识别情况。在PyTorch中实现这一功能并不复杂，但是对于刚入行的小白来说可能会有些困惑。在本文中，我将指导你如何在PyTorch中根据标注显示标记框，希望对你有所帮助。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个流程的步骤。我们可以用表格展示这些步骤：
原创
2024-05-11 07:32:16
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