参考文章【vtk】some-press-key-operations-for-default-renderwindowiterator ，我们可以通过
原创
2022-08-09 18:42:57
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理简单理解： 如上图所示，绿色框为飞机的ground truth(gt)，红色框为提取的foreground anchors,也就是说被分类器标记为飞机，但是红色框为位置不准确，不是我们想要的。所以要对红色框进行微调。 窗口形状用四维向量表示，中心点坐
原创
2023-06-15 11:11:00
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边界函数Bounding Function（成长函数的上界） 根据成长函数的定义，猜测 ——>break point K restricts maximum possible mh(N) a lot for N>kbounding functionB(N, k): maximum possible mH(N) when b
以前在求LIS的时候一直在用这两个函数但是没有系统总结总是搞混lower_bound函数格式：lower_bound(起始地址，结束地址，要查找的数值）upper_bound函数格式：upper_bound(起始地址，结束地址，要查找的数值）lower_bound函数：返回第一个大于等于所要查找的数值的地址upper_bound函数：返回第一个大于所要查找的数值的地址upper_bound和low
Abstract. Bounding Volume Hierarchy(BVH) organizes geometric objects in the tree based on spatial relationships. E
原创
2021-08-17 13:54:13
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摘要： 决策树是非常基础的算法，其不仅能够进行分类还可以进行回归处理，也就是回归树。要想提高决策树的性能还需要做好剪枝的工作。关键词： 回归树，剪枝1 回归树之前已经介绍过决策树的基本理论了：这份分类决策树算法介绍请收好。回归树(regression tree)，顾名思义是将决策树应用于回归问题当中的，直接也介绍过如何使用knn算法做回归分析。现在看看如何使用树模型来进行回归分析。使用决策树做回归
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2023-02-23 10:41:56
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作者： 大树先生 神经网络和深度学习—浅层神经网络1. 神经网络表示 简单神经网络示意图：
神经网络基本的结构和符号可以从上面的图中看出，这里不再复述。 主要需要注意的一点，是层与层之间参数矩阵的规格大小：输入层和隐藏层之间 w[1]−>(4,3)：前面的4是隐层神经元的个数，后面的3是输入层神经元的个数；b[1]−>(4,1)：和隐藏层的神
1. 简介 目标边界(Goal Bounding)不是一种搜索算法，而是一种对搜索空间进行修减的方法，主要的原理是通过离线预处理搜索空间，实时运行搜索算法时，利用预先计算的数据来减少寻找目标所需要考虑的节点数量。Goal Bounding常用于A*，JPS的加速。 2.前提条件 运用Goal Bou ...
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2021-09-06 20:13:00
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我在运行自己的数据集时，会报上述的bounding box坐标的错误，说明你的bounding box的坐标
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2022-08-11 17:38:40
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Bounding Box Regression LossPyTorch: https://github.com/shanglianlm0525/CvPytorch目标检测任务的损失函数由Classifi
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2022-08-08 10:11:32
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------------恢复内容开始------------------------恢复内容开始------------边界框：正好能框住物体的矩形框，bounding box（bbox）。它有两种表示方法，xyxy格式与xywh真实框：数据集中标注的框，ground truth box（gt_box）预测框：由模型预测输出的可能包含目标物体的边界框prediction box（pred_box）
数据结构Python 中有四种内置的数据结构——列表（List）、元组（Tuple）、字典（Dictionary）和集 合（Set）。列表# This is my shopping list
shoplist=['apple','mango','carrot','banana']
print('I have',len(shoplist),'items to purchase')
print('Th
1 滑动窗口的卷积实现（Convolutional implementation of sliding windows） 为了构建滑动窗口的卷积应用，首先要知道如何把神经网络的全连接层转化成卷积层。假设对象检测算法输入一个 14×14×3 的图像，过滤器大小为 5×5，数量是 16，14×14×3 ...
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2021-07-29 21:22:00
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这题分讨略有点恶心啊。 题面给了一堆运动的点，要求一个时刻时正着覆盖所有点的最小矩形最小。 脑补了一下觉得这是一个单峰函数，于是想着三分，但是又不太确定，所以写。 模拟一下可以发现，很多点其实是对答案没有影响的，因为它们的运行速度都一样，所以在同一个方向上运行的点只有最左边和最右边（最上最下）的是有 ...
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2021-07-28 15:24:00
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在anchor_target层，这两行是计算bounding regression代码： 以下是bounding regression的计算公式： argmax_overlaps是每个anchor对应最大overlap的gt_boxes的下标，所以bbox_targets存储的是anchor和最大o
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2017-09-27 20:47:00
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Where does it come from?The Third Research Institute of the Ministry of Public Security基于视频结构化描述的视频语义分析系统★可描述车辆颜色、车型、品牌等，车型类别>1200类个性化检索、以图搜图等参与重大案件侦破数十起：桂林爆炸案、苏州抓捕案、亚信反恐…★Bounding Boxes注解那我们从Bound
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2022-07-25 11:51:33
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容斥的方法就出来了，每次考虑几条边上没有点然后考虑一下是什么样的情况，如何加减即可。定义当前局面的分数为最小的可以围住这。如有不是。
原创
2023-10-17 00:58:34
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tf.image.crop_to_bounding_box函数tf.image.crop_to_bounding_box( image, offset_height, offset_width, target_height, target_width)定义在：tensorflow/python/ops/image_ops_impl.py.请参阅指南：图像操作>裁剪将图像裁剪到指定的边界框.这个操作从image中裁剪一个矩形部分.返回图像的
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2021-08-12 22:36:11
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传送门 这题训练赛的时候想都没怎么想，感觉就是一个大数据结构题。实际上，这题虽然不难，但是对于我来说，考场上至少需要一个半点儿才能写出来。 注意到$n,m,Q \leqslant 1000$，因此单次的询问可以是$O(n\log n)$的。 不妨令矩形的下边界经过$(x,y)$，只枚举以这条边为底的
原创
2021-10-29 10:24:48
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