- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏mysql
hhdb数据库介绍(10-10)
配置切换规则可为用户提供数据节点高可用性。计算节点会定时检测存储节点的可用情况，一旦检测到存储节点发生故障，计算节点会依据配置的切换规则自动切换到备用的存储节点上，以保障服务的稳定性和可靠性。用户也可以进行手动切换。
34910编辑于 2024-12-05 - 来自专栏讲编程的高老师
吴恩达机器学习笔记10-10分钟理解梯度下降法
“Linear regression with one variable——Gradient descent”
1K20发布于 2020-08-14 - 来自专栏PaddlePaddle
【目标检测】SSD目标检测
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。 然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。 与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
5.1K90发布于 2018-04-02 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多目标跟踪测距
目标框内左上角，显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出，没在图片展示。 这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪，且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。 想了解详细原理可以参考往期博客：【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码） 。这里不过多赘述，直接上代码，如有疑问，欢迎私信交流。 调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离，还有速度、加速度。 目标状态为 （x,y,vx,vy,ax,ay） 目标横向距离，纵向距离，横向速度，纵向速度，横向加速度，纵向加速度。 关于目标前后帧匹配，是利用 iou 匹配进行的，所以要基于目标检测框的匹配跟踪。
1.1K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏全栈程序员必看
cvpr目标检测_目标检测指标
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。 高分辨率地图具有低级特征，这会损害其目标识别的表征能力。 深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展，像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。 在最初的 RPN 设计中，在单尺度卷积特征图之上，在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络，执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比，以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。
1.3K40编辑于 2022-11-15 - 来自专栏深入理解Android
那些年在WebView上踩过的坑
webView.destroy(); 但可能会出现报错： 10-10 15:01:11.402: E/ViewRootImpl(7502): sendUserActionEvent() mView 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.webkit.WebViewClassic.destroy(WebViewClassic.java: 4142) 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.webkit.WebView.destroy(WebView.java:707) (Handler.java:99) 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at android.os.Looper.loop(Looper.java:137 10-10 15:01:26.818: E/webview(7502): at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:525) 10-10 15
2.9K31编辑于 2022-06-22 - 来自专栏Android点滴分享
Android 12+ 蓝牙外放问题总结
那接下来用log论证下： dumpsys media.metrics: 1951: {audio.bluetooth, (10-10 16:47:45.360), (10097, 25565, 10097 ), (event#=startBluetoothSco, scoAudioMode=SCO_MODE_UNDEFINED)} 1952: {audio.bluetooth, (10-10 16:47 , strategy: 17 dumpsys media.audio_flinger 10-10 16:47:13.696 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO= off 10-10 16:47:26.100 UID 1000, 1 KVP received: A2dpSuspended=false 10-10 16:47:33.188 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO=off 10-10 16:47:45.110 UID 1000, 1 KVP received: BT_SCO=off 10-
2.4K30编辑于 2022-10-25 - 来自专栏完美Excel
VBA专题10-10：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义切换按钮控件
添加的步骤与本系列上一篇文章《VBA专题10-9：使用VBA操控Excel界面之在功能区中添加自定义按钮控件》中的步骤相同，即：新建一个启用宏的工作簿并保存，关闭该工作簿，然后在CustomUI Editor中打开该工作簿，输入下面的XML代码：
2.7K10发布于 2021-02-05 - 来自专栏计算机视觉life
目标检测
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1. 先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 6.2 目标检测层 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。
1.9K30发布于 2019-07-10 - 来自专栏程序人生
设定目标
之前说过要讲讲目标的设定，现在到了兑现诺言的时刻。 有清晰明确的目标是我们每天生活的动力，（很可能）也是快乐的源泉。 于是就订了个目标要发表至少10个Patent目标。 我想说的是，有了一个你渴求的目标后，你的眼睛似乎一下子明亮起来，原来那些视而不见的东西突然间就跟目标有了联系。 所以对于这样一个不那么现实的目标，我们需要将其分解成一个个小目标，一点点达到。 我的前同事Keith说我一点也不像个工程师，还真是。 我喜欢把我的目标说给我的LP听，家人听，甚至会放在博客里，公众号里这样公开的场合。不管是什么目标，一旦你将其扩散给周围的人（可多可少），你完成目标的可能性就大了很多。
1.5K100发布于 2018-03-28 - 来自专栏林欣哲
目标检测
依然有个缺点就是，识别这个目标的边框可能不够精确。 YOLO算法可以解决这个边框的问题。 衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。 这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来 ，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。 不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
1.2K80发布于 2018-04-10 - 来自专栏小锋学长生活大爆炸
概念解释：目标识别vs目标检测
说法一： 识别：说明图中有哪些目标对象。 检测：在识别的基础上，再给出位置和大小。 说法二：（与说法一相反...） 检测：说明图中有哪些目标对象。 识别：在识别的基础上，再给出位置和大小。 我的理解： 检测： 1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。 2、深度学习的方式：本身就通过已知物体进行训练，因此在检测过程中，就可以知道这个“目标”是什么物体，所以间接已经包括了一部分“识别”的过程。 但检测的是共性，即一个大类别（如人、车、花） 识别： 识别某个目标是什么物体。如人脸识别判断这个人具体是谁，检测的是个性，即具体细节（如小明、奔驰车、太阳花）。 大部分场景下应该叫做“目标的检测和识别”，估计是为了方便，所以只说了个“目标检测”。
7.1K20发布于 2021-10-08 - 来自专栏浪浪山下那个村
目标检测
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？” 的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。 目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。 常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。 常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
82120编辑于 2022-06-17 - 来自专栏机器学习、深度学习
目标检测
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题 导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and 我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object 这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
90130发布于 2019-05-26 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】解决多目标跟踪遮挡问题
目标未与新检测目标匹配，此时的目标是预测的目标且没有与新检测的目标匹配上。 存在其他目标，在相机与遮挡目标中间 当同时符合上述两个条件时，会判定为遮挡目标 为了判定是否为遮挡目标，我们定义了两个关键的量。 : 目标 i box 与 目标 j box 的交集 A(bbi)： 目标 i box 面积 当 Ci 大于设定值，同时 CPi 大于设定值，则此时目标判定为遮挡目标 for (auto umt:unMatch continue; } 注：代码中有一行遮挡目标面积速率减半，是因为目标在遮挡时那一帧，目标 box 面积会急速变小，除以 2 是为了补偿这个速率。 二、扩展目标框 当目标判定为遮挡目标时，我们才会计算该目标的扩展框 扩展IOU的计算公式 回顾下传统 IOU 计算公式 上述 IOUext 与 IOU 计算 差别 就在于 bbextT(扩展目标框
1.5K11编辑于 2024-02-05 - 来自专栏无人驾驶感知
【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码）
前言 多目标跟踪 sort（Simple Online Realtime Tracking）是一种基于目标检测的跟踪。 根据我自己的理解把它分为个5步骤。 初始化航迹。 匹配成功的目标，用 detect_box 去修正 predict_box。未匹配成功的目标，重新起航迹或者舍弃。 输出结果，等待下一帧检测目标进来重复步骤 2，3，4。 对于算法细节这里不进行赘述。 【目标跟踪】匈牙利算法 【目标跟踪】卡尔曼滤波（公式推导与代码） 想要 c++ 代码的朋友可以私信我交流。或者下一次写一篇，如果有机会的话（鬼脸jpg）。 for m in matched: self.trackers[m[1]].update(dets[m[0], :]) # 如果检测框未匹配上，则当作新目标 cv2.imread(image_path) for d in trackers: x1, y1, w, h = d.get_state()[0] # 获取 当前目标框状态
1.7K10编辑于 2024-02-05 - 来自专栏脑电信号科研科普
【EEG基础知识扫盲】EEG中的10-20和10-10标准导联是如何确定电极位置的？
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 本文中对EEG研究中的10-20和10-10标准导联系统做一个详细的介绍，只当是做一个EEG基础知识的“扫盲”，希望对EEG新入门的朋友有所帮助 10-10标准导联 所谓的10-10导联系统，如图2所示，10-10导联系统中的电极位置可以按如下方式确定： 1）找出四个标志点nasion (鼻根，Nz), inion (枕骨隆起，Iz), 左侧（LPA TP7-CPz-TP8连线, P7-Pz-P8连线,AF7-AFz-AF8连线，PO7-POz-PO8连线，也可确定相应的电极位置； 6）图2中黑色的电极表示传统10-20导联中的21个电极；因此，可以说10
11.8K20发布于 2020-11-11 - 来自专栏计算机视觉战队
目标检测 | Anchor free的目标检测进阶版本
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF（2019 CVPR）的作者 背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。 整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数，而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下： ? ●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过，即如何选择合适的分辨率（尺度）来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。
1.3K30发布于 2020-11-10 - 来自专栏CNNer
【目标检测】开源 | TIDE：目标检测错误分析工具
TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者：Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE，一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒
2.6K30发布于 2020-11-03 - 来自专栏AI算法与图像处理
视频目标检测与图像目标检测的区别
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。 但是有些极端情况下，如目标特别小，或者目标和背景太相似，或者在这一帧图像中因为模糊或者其他原因，目标确实扭曲的不成样子，CNN也会觉得力不从心，认不出来它原来是我们要找的目标呢。 基于视频的目标检测 ---- 单帧不够，多帧来凑。在视频中目标往往具有运动特性，这些特性来源有目标本身的形变，目标本身的运动，以及相机的运动。 首先，从概念上来讲，视频目标检测要解决的问题是对于视频中每一帧目标的正确识别和定位。那么和其他领域如图像目标检测、目标跟踪有什么区别呢？ 与目标跟踪的区别 ---- 目标跟踪通常可分为单目标跟踪和多目标跟踪两类，解决的任务和视频目标检测相同的点在于都需要对每帧图像中的目标精准定位，不同点在于目标跟踪不考虑目标的识别问题。 3.
3.1K21发布于 2021-10-27
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号