这篇介绍如何求约束问题的解。涉及到很多高等数学和线性代数的知识。 建议先读：支持向量机 数学推导Part1最优分离超平面的优化问题上一篇文章的最后我们发现要求最优分离超平面等价于求W最小的模。求这个模需要解决一个优化问题： 最小化在(w,b)(w,b)中的∥w∥‖w‖, 服从 yi(w⋅xi+b)≥1yi(w⋅xi+b)≥1 ， i=1,…,ni=1,…,n。 这个优化问题有n个约束。在解决
# 如何实现“极大值 Python”（Finding Maximum Value in Python）
在这篇文章中，我将向刚入行的小白介绍如何在 Python 中实现寻找最大值的功能。在我们开始之前，让我们先了解整个流程。
## 实现流程
下面是实现寻找极大值的基本步骤，你可以参考以下表格：
| 步骤 | 描述 |
|------|------
Canny理论：1、首先用高斯模糊过滤掉噪声2、然后用 Sobel 过滤器确定图像边缘的强度和方向Gx是指梯度在x方向上的突变，也就是垂直边缘Gy是指梯度在y方向上的突变，也就是水平边缘根据以上公式可以求出梯度及方向。3、对sobel的输出使用非极大抑制来观察每个检测边缘的强度和方向，选出局部最大像素，从而把最强的边缘绘制成连续的、一个像素宽的细线。Canny算子中的非极大值抑制是沿着梯度方向进行
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2023-08-07 21:30:24
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记录一下对非极大值抑制的理解。非极大值抑制法顾名思义，是在抑制不是极大值的元素，即搜索一个局部最大值。在目标检测中应用比较广泛。对一个目标而言，算法对该目标肯产生多个候选框，每个框对应一个score,将这些score全部排序，选出得分最大的一个，再用其他框与当前最大的框计算其重叠程度，就是常说的iou,当大于某个阈值，比如0.5时，将这些大于阈值0.5的框删除，只保留score最大的一个框,因此就
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2023-11-23 20:44:33
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# Python中的曲面极大值
在数学中，极大值是函数在给定区间内的最大值。而在多元函数中，我们常常需要求解曲面的极值点，即曲面上的最大值或最小值。Python作为一种强大的编程语言，可以帮助我们对曲面进行求解和可视化。
## 曲面极大值的概念
在三维空间中，曲面可以用一个函数来描述，即$z = f(x, y)$。曲面的极值点包括极大值和极小值。极大值点是函数在该点处的函数值大于或等于其邻域
原创
2024-05-20 06:47:44
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这次代码的修改点在交叉变异 函数中，做了其他修改：def crossover_and_mutation(pop, CROSSOVER_RATE=0.015):
new_pop = []
for i in range(POP_SIZE//2-20):
fatherpoint = np.random.randint(low=0, high=POP_SIZE)
# 如何实现 Python 极大值常量
## 简介
在 Python 编程中，有时候我们需要使用极大值常量来表示某个值的上限，比如常见的正无穷大。本文将教你如何在 Python 中实现极大值常量。
## 流程
首先，让我们看看整个实现的流程，我们可以用如下表格展示：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入 sys 模块 |
| 2 | 定义极大值常量 |
|
原创
2024-04-30 04:31:25
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# 如何在Python中实现极大值的求解
在科学研究和工程计算中，经常需要找到数值的极大值。Python作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来实现这一目标。在本文中，我们将逐步教会你如何使用Python来求解极大值。
## 整体流程
首先，我们需要确定实现流程。以下是求解极大值的基本步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----
原创
2024-08-18 04:08:49
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# R语言中的极大值与极大值点求解
在数据分析和统计建模中，获取一个函数的极大值及其对应点常常是非常重要的环节。今天，我将带你学习如何在R语言中求出极大值及其点。为了让学习过程更加清晰，我会为你提供一个详细的步骤表，并且逐一解释每一步的代码。
## 解决过程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建一个函数（数学模型） |
| 2 | 计算函数的导
这个函数matlab中处理的时候，检测二维码时能够去除很多杂点，其调用的边缘检测算法中就包含这个方法，留着备用吧.该算法的原理如下：通过对梯度图进行非极大值抑制，得到梯度图的掩膜图，然后该图上为1并且原前景点的梯度值大于设置的阈值时，才会保留。 前段时间做了一个车牌检测识别的项目，我的任务是将MATLAB中的算法移植成C++代码。在车牌区域提取的过程中，用到了水平方向的Sobel算子检测
非极大值抑制（Non-max suppression）非极大值抑制，简称为NMS算法，英文为Non-Maximum Suppression。其思想是搜素局部最大值，抑制极大值。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。目标检测的过程中在同一目标的位置上会产生大量的候选框，这些候选框相互之间
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2024-02-03 22:16:10
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非极大值抑制(Non-Maximum Suppression):NMS简介 非极大值抑制即是NMS算法，在边缘检测、人脸检测、目标检测等广泛应用，同时在不同应用中，具体实现也有其不同，接下来从边缘检测以及目标检测展开叙述。1. canny算子中的非极大值抑制 Canny算子是边缘检测中的一部分，目的是寻找像素点的局部最大值，抑制其他极大值，将非极大值点对应的灰度值设为0。 在进行非极大值抑制的
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2024-02-05 12:17:54
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区域极大值 （5*5正方形，为了方便显示结果，处理结果二值化） 函数：lhMorpRMax说明：形态学区域极大值参数：src 输入图像dst 输出图像se 结构元素源码：void lhMorpRMax(const IplImage* src, IplImage* dst, IplConvKernel* se = NULL){ assert(src != NULL &&a
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2011-12-22 19:32:00
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非极大值抑制非极大值抑制非极大值抑制from __future__ import divisionimport torchimport numpy as npimport mathimport cv2def plot_boxes_cv2(img, boxes, saven
原创
2021-08-02 14:08:29
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非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）是一种在目标检测算法中常用的技术，用于去除冗余的边界框，以获取最佳的检测结果。在目标检测中，通常会使用候选框（bounding boxes）来表示可能包含目标的区域。然而，在某些情况下，不同的候选框可能会有部分重叠，或者多个候选框可能都表示同一个实际目标。而非极大值抑制的目的就是从这些重复的候选框中选择出最准确的候选框。非极大值
原创
2023-09-16 15:34:13
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通过非极大值抑制，可以过滤掉与已选择的保留框有显著重叠的候选框，从而得到一组准确且不重叠的最终检测结果。非极大值抑制（Non
原创
2023-09-28 09:17:10
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NMS（Non maximum suppression）是在object detection算法中必备的后处理步骤，目的是用来去除重复框，也就是降低误检（false positives）。NMS是一种速度慢的算法，其时间复杂度为O（N ^ 2），所以NMS代码的质量直接关系到推理结果的准确性和速度，需要不断调试NMS方法。一、(Hard) NMSHard NMS 就是我们最经常说的NMS，也是最原
Canny算子边缘检测——非极大值抑制Non-Maximum SuppressionCanny算子计算前需要先通过Sobel算子得到图像的梯度值图和方向图。非极大值抑制指的是在一个像素点上A，将它的梯度值和它梯度方向上的前后两个点B和C的进行比较，如果A的梯度值大于B和C的梯度值，则保留其值，否则将A的值置为0。简单情况像素点的梯度方向在0°，45°，90°和135°上，此时像素点梯度方向上的前后
理论基础 说实话，讲理论基础实在不是我的强项，但是还是得硬着头皮来讲，希望我的讲解不至于晦涩难懂。 非极大值抑制，简称为NMS算法。是一种获取局部最大值的有效方法。在3领域中，假设一个行向量的长度为w，从
什么是非极大抑制在目标检测中，通常会使用各种各样的方法来让计算机找到目标的所在位置，然而，计算机的输出往往并不是单一的，也就是说，一个目标可能会输出多个结果（如下图所示），这些结果有好有坏，因此就需要使用非极大抑制的方法来筛选出最优结果，说白了也就是一个剔除冗余的过程。非极大值抑制（Non-Maximum Suppress，NMS）算法，其核心思想在于抑制非极大值的目标（去冗余），从而搜索出局部极
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2023-10-27 18:54:40
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