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【CV项目源码实现】Floating point exception (core dumped)

前言 cmd ./darknet detector demo cfg/tfl.data cfg/yolov3-tiny-tfl.cfg backup/yolov3-tiny-tfl_500000.weights data/tfl.avi error Floating point exception (core dumped) avg_predictions(demo.c) ---> get_network_boxes(src/network.c) ----> fill_networ

LeetCode 1710. Maximum Units on a Truck

原题链接在这里：https://leetcode.com/problems/maximum-units-on-a-truck/ 题目： You are assigned to put some amount of boxes onto one truck. You are given a 2D array boxTypes, where boxTypes[i] = [numberOfBoxesi, numberOfUnitsPerBoxi]: numberOfBoxesi is the n

NMS(解决大多数手写NMS运算效率较低的问题)

现在网上大多数自己手写的NMS都会导致GPU利用率较低，进而导致训练的时间较长，这是因为会经常调用单个box和其他box之间的IOU计算，导致内存和显存之间的IO交互较多。 def nms(boxes, scores, iou_threshold): keep = [] idxs = scores.argsort() ious = circle_iou(box

World Tour Finals 2019 D - Distinct Boxes 题解

太神了，专门写一篇题解 qwq 简要题意：给你 $R$ 个红球和 $B$ 个蓝球，你要把它们放到 $K$ 个箱子里，要求没有两个箱子完全相同（即两种球个数就相同），求 $K$ 的最大值。设第 $i$ 个箱子中有 $x_i$ 个红球，$y_i$ 个蓝球，就变成了找平面上一个大小最大的点集 $(x_i,y_i)$，使 \(

用python+opencv实现目标检测

前言 opencv是什么可能很多人都不清楚，那么这个时候咱们就可以打开百度输入opencv是什么。这不就有了吗，然后点击进去。这不就完美的解决了opencv是干啥的了吗，不过估计还是有很多人是看不明白的那么接下来咱们就来实现它当中的一个功能吧，非常强大，好好看好好学。正文在此

[LeetCode] 1298. Maximum Candies You Can Get from Boxes 你能从盒子里获得的最大糖果数

You have n boxes labeled from 0 to n - 1. You are given four arrays: status, candies, keys, and containedBoxes where: status[i] is 1 if the ith box is open and 0 if the ith box is closed, candies[i] is the number of candies in the ith

Linux有趣命令

下载使用阿里云镜像源：wget -O /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo https://mirrors.aliyun.com/repo/Centos-7.repo 下载epel-release安装包 yum update 下载sl sl sl -alFc 设置别名：alias ls=sl while true;do sl;done ctrl+z结束 cowsay cowsay -l 查看动物 cowsay -f kitt

[ccPBOXES]Pretty Boxes

将其按照$(S_{i},P_{i})$递增排序，此时问题即选择$k$对括号并最大化$\sum_{i\in R}P_{i}-\sum_{i\in L}P_{i}$ 结论：对于$k$时的最优选法$(L_{k},R_{k})$，存在$k+1$时的最优选法$(L_{k+1},R_{k+1})$满足$L_{k}\subseteq L_{k+1}$且$R_{k}\subseteq R_{k+1}$ （证明参考codechef的题解）

用paddleocr打造一款“盗幕笔记”

还在为听AI Studio课程等网络课程的时候记笔记速度太慢记不完整跟不上老师的讲课速度因记笔记而错过老师的讲课内容等问题而烦恼？快来用paddleocr打造一款“盗幕笔记”吧！您的浏览器不支持 video 标签。 PaddleOCR简介 OCR（Optical Character Recognition，光学字符

【题解】ABC231G - Balls in Boxes & H - Minimum Coloring

G 想到一个非常神奇的做法。如果我们令第 $i$ 个位置放入了 $b_i$ 个球，那么总代价一定是 $\prod(a_i + b_i)$。总方案数是 $n^k$，我们只用求所有方案的代价之和。对于一个代价，我们将它拆开，组合意义等价于选出一些 $a_i$，剩下的选 $b_i$，乘起来然后求和。由于 $a$

UVA12657 移动盒子 Boxes in a Line

洛谷题面开始交了一发 $\rm STL-List$ 想水掉，结果给 $\verb!RE!$ 飞了。于是老老实实手打结构体链表。题目大意你有 $n$ 个盒子在桌子上的一条线上从左到右编号为 $1\cdots n$。你的任务是模拟四种操作： 1 X Y：移动盒子编号 $X$ 到盒子编号 $Y$ 的左边（如果 $X$

【人脸检测】Paddle复现RetinaFace详细解析

Paddle复现RetinaFace详细解析 RetinaFace前向推理分析主要分以下部分： 1，网络主干结构 2，网络的后处理 3, 网络前向推理 1，网络的主干结构复现网络结构图如下：这里复现部分做了精简，5层FPN删减为3层，主干为mobilinet In [10] # 专干网络所用的模块 # View dataset directory. imp

如何生成锚框并在图片可视化

import torch from torch._C import Size from d2l import torch as d2l torch.set_printoptions(2) #精简打印 def multibox_prior(data,sizes,ratios): #生成以每个像素为中心具有不同形状的锚框 in_height,int_width = data.shape[-2:] device,num_sizes,num_ra

YOLOV3林业病虫害数据集和数据预处理-paddle教程

林业病虫害数据集和数据预处理方法介绍在本课程中，将使用百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。读取AI识虫数据集标注信息 AI识虫数据集结构如下：提供了2183张图片，其中训练集1693张，验证集245，测试集245张。包含7种昆虫，分别是Boerner、Leconte、Linna

Little Boxes

题可以用高精度做。如果会Java也可以直接用大整数。这里记录一下队友的神奇想法： abcd之和最大值为264,而ull最大为264-1，所以可以先-1，用ull做加法，再+1； #include<bits/stdc++.h> using namespace std; typedef long long ll; typedef unsigned long long ull; typedef pair<i

【算法学习】1769. 移动所有球到每个盒子所需的最小操作数（java / c / c++ / python / go / rust）

非常感谢你阅读本文~ 欢迎【

yolo系列论文阅读

YOLOv1 yolov1提出了一种新的识别方法，不同于RCNN系列将识别问题转化为对候选区域的分类，yolo使用回归方法直接预测目标的类别和位置。对输入的每幅图片，yolov1将之分割为7×7的网格，每个网格预测2个bounding boxes.对每个bounding box预测一个置信度（confidence scores）,confid

CF985E Pencils and Boxes

Lisa 尺取法搞一波然后前缀和优化一波 #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<cmath> #include<algorithm> using namespace std; int a[500005]; bool f[500005]; int n,k,d; int sum[500005]; int main(){ // ios::sync_with_std

基于深度摄像头的yolov4算法应用（Realsense D435i）python

硬件使用的是教授提供的RealSense D435i摄像头深度值用来当作测距传感器识别工作在RBG图像上做文章融合了一些大佬们的code，ps:深度摄像头有专门的库（pyrealsense2），需要变通全部代码 # coding=utf-8 import pyrealsense2 as rs import numpy as np import cv2 import time

Real Time End-to-End 3D Detection, Tracking and Motion Forecasting with a Single Convolutional Net

动机本文通过一个不深的网络搞定了3D的目标检测/跟踪/预测。采用BEV的方式进行表达。猜测本文是MP3论文关于Perception部分的原型。输入：4D张量（X,Y,Z,T）输出：N张带预测的BEV图备忘 This can result in catastrophic failures as downstream processes cannot recover from

【脚本转换】VisDrone2coco

import os import cv2 from tqdm import tqdm import json def convert_to_cocodetection(dir, output_dir): train_dir = os.path.join(dir, "VisDrone2019-DET-train") val_dir = os.path.join(dir, "VisDrone2019-DET-val") train_ann

动态规划 DP 问题汇总（一）

Dynamic Programming 刷了不少题，做DP问题还是苦手，我觉得难点一是如何分析题目可以用DP去解，二是构建最优函数。这里汇总一些经典DP问题本文主要汇总一些一维的DP问题。首先总结解决DP问题的5个步骤： Visualize Examples 可视化用例 Find an appropriate subproblem 找一个合适

[读论文]Weighted Boxes Fusion 代替NMS的result ensemble

arxiv链接 0x01 从NMS到Soft-NMS 在detection中，通常为了避免prediction boxes的重合会使用非极大值抑制的方法筛选候选框，最简单的做法是将bounding box的Confidence排序后依次从C最大的box与其他计算IOU，设置一个固定的阈值，IOU超过阈值的bbox则被删除，将所有bbox遍历一次后得到最终

CSS中的行盒（line-boxes）和行内盒子（line-box）

CSS 盒模型line-boxes(行盒/行框)line-box （行内盒子）匿名内联元素非替换元素替换元素inline-block 元素的各条线的位置 line-height line-boxes结语盒模型说到盒模型我们都知道，盒模型有两种，一个content-box和一个border-box 。关于盒模型。盒模型包含块详情

leetcode 1769. 移动所有球到每个盒子所需的最小操作数

有 n 个盒子。给你一个长度为 n 的二进制字符串 boxes ，其中 boxes[i] 的值为 '0' 表示第 i 个盒子是空的，而 boxes[i] 的值为 '1' 表示盒子里有一个小球。在一步操作中，你可以将一个小球从某个盒子移动到一个与之相邻的盒子中。第 i 个盒子和第 j 个盒子相邻需满足 abs(i - j