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con·ve·ni·ent
late 14c., "fit, suitable, proper; affording accommodation; opportune, favorable," from Latin convenientem, present participle [现在分词] of convenire "to come together, meet together, assemble; unite, join, combine; agree with, accord; be suitYOLOv2原理与实现
前言 YOLOv2的论文全名为YOLO9000: Better, Faster, Stronger，它斩获了CVPR 2017 Best Paper Honorable Mention。在这篇文章中，作者首先在YOLOv1的基础上提出了改进的YOLOv2，然后提出了一种检测与分类联合训练方法，使用这种联合训练方法在COCO检测数据集和ImageNet分类数据集上训练出yolov3 论文笔记
原始论文中废话太多，文章主要参考csdn以及知乎上等博主的优秀博文总结得到 参考： https://blog.csdn.net/qq_37541097/article/details/81214953 https://zhuanlan.zhihu.com/p/76802514 https://zhuanlan.zhihu.com/p/337383661 backbone yolo v3的backbone 使用的是darknet53P7887-「MCOI-06」Existence of Truth【构造】
正题 题目连接:https://www.luogu.com.cn/problem/P7887?contestId=52021 题目大意 给出三个长度为\(n\)的序列\(x_i,y_i,z_i\)，求一个序列\(a\)满足\(0\leq a_i<10^9+7\)且 \[x_i\left(\sum_{j=1}^ia_j\right)+y_i\left(\sum_{j=i}^na_j\right)\equiv z_i(mod\ 10^9+7) \]如果只pytorch源码解析系列-yolov4最核心技巧代码详解（3）- 训练过程
补一下源码地址 我们先从简单的开始说起，怎么判断loss？IOU（交并比） IOU yolov4用了CIOU_loss 和DIOU_LOSS 简单说一下，有个具体了解，都是从左到右发展来的 IOUGIOUDIOUCIOU作用主要考虑检测框和目标框重叠面积在IOU的基础上，解决边界框不重合时的问题在IOU和GIOU的基础上，考虑边界框ICCV2021 |重新思考人群中的计数和定位：一个纯粹基于点的框架
论文：Rethinking Counting and Localization in Crowds:A Purely Point-Based Framework 代码：https://github.com/TencentYoutuResearch/CrowdCounting-P2PNet 获取：在公众号CV技术指南中回复关键字“0007”可下载此论文 欢迎关注公众号 CV技术指南 ，专注于计算机视觉的技术总结opencv Mat 函数--CheckVector
学习opencv ，我们需要对opencv的函数有点了解 ，实现什么样子的功能，以及如何实现 下面我们一次来看checkVector 这个函数， int org.opencv.core.Mat.checkVector(int elemChannels) elemChannels 的取值 单通道 单通道：取值== 矩阵的列数 返回结果：矩阵的行目标检测算法——YOLOV2——better&faster
由于YOLO V2的贡献除了正常的模型精度召回和推理性能方面，还给出了一种高效低成本扩充检测类别的方式YOLO900，为保证简练和逻辑的清晰，分两篇介绍。 1、主要贡献 相对v1版本，在继续保持处理速度的基础上，从预测更准确（Better），速度更快（Faster），识别对象更多（Stronger）这三个方面进行Philosophical Issues in Tourism（一）
Chapter 1 Philosophical Issues in Tourism JOHN TRIBE Introduction The more I have studied tourism, the more I have been drawn to three questions that are perennial ones in philosophy. These are questions about truth, beauty and virtue. Indeed, I have madTeacher Forcing
How does Teacher Forcing work? Without Teacher Forcing, we would feed “birds” back to our RNN to predict the 3rd word. Let’s say the 3rd prediction is “flying”. Even though it makes sense for our model to predict “flying” given the input is “bird目标跟踪的评价指标
https://www.cnblogs.com/P3nguin/p/10570053.html Precision plot: percentages of frames whose estimated locations lie in a given threshold distance to ground-truth centers. 追踪算法估计的目标位置（bounding box）的中心点与人工标注（ground-truth）的目标的中心点，这两者的距变步长梯形公式数值积分的Python程序
基本代码： from sympy import * def f(t): f = 2000*log(140000/(140000-2100*t))-9.8*t return f x = symbols('x') truth = integrate(f(x),(x,8,30)).evalf() print(truth) #真值 def T(n,a,b): h = (b-a)/n tra_result = 0 for i in range(nFaster RCNN原理篇（一）——Bounding-Box Regression边界框回归的学习和理解
Bounding-Box Regression边界框回归的学习和理解 引言1. （Why?）为何要做边框回归？2. （What?）什么是边框回归？3. （How?）如何实现边框回归？4. 边框回归为什么使用相对坐标差？ 引言 由于Faster RCNN = RPN + Fast RCNN，因此，为了学习和理解Faster RCNN，本人研究了RPN的实现原理，在学习RPNThe Truth About Threads(关于线程的真相 )
如果你从未听过线程，这是一个基本的描述。 线程是操作系统(OS)提供的特性 提供给软件开发人员，以便他们可以向操作系统表明程序的哪些部分可以并行运行 操作系统决定如何与每个部分共享CPU资源,就像操作系统决定与同时运行的所有其他不同程序(进程)共享CPU资源一样。 既然你正在读蓝桥杯 谁干的好事？ 暴力
问题描述 ABCDE中num个人做了好事，truth个人说真话。 A说：“我和X中有且只有一个做了好事” B说：“C和E中有人做了好事” C说：“我和D和A中有人做了好事” D说：“B和C都没有做好事” E说：“我没有做好事” 请问有哪些人做了好事？ 多组方案请一行一个输出YOLOv3
对三层作监督，分别重点检测大中小物体。 如果从未接触过检测算法，一定会对YOLOv3有别于其它CNN的诸多方面深表惊奇。惊奇可能意味着巧妙，也可能意味着不合理或者局限。在YOLOv3身上二者兼备。 Output and loss 需要监督的输出层如下。The shape of the detection kernel is 1YOLO V1,V2,V3总结
内容概要： YOLOV1 YOLOV2 YOLOV3 YOLOV1: 论文地址：http://arxiv.org/abs/1506.02640 参考文章： https://blog.csdn.net/c20081052/article/details/80236015 https://blog.csdn.net/qq_38232598/article/details/88695454?depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.nonYOLO 论文阅读
YOLO(You Only Look Once)是一个流行的目标检测方法，和Faster RCNN等state of the art方法比起来，主打检测速度快。截止到目前为止（2017年2月初），YOLO已经发布了两个版本，在下文中分别称为YOLO V1和YOLO V2。YOLO V2的代码目前作为Darknet的一部分开源在GitHub。在这篇博客中，记录了阅读Y性能指标
MAP 为什么要用MAP来评价目标检测模型 因为目标检测图片中可能含有多个类别的物体。需要评估模型的物体分类性能和物体定位两个性能。所以用于图像分类的指标precision就不再适用。 Ground Truth 对于任何算法都需要知道ground truth（真实标签）数据。 对于目标检测，需要知道Fuzzy logic
Fuzzy logic is used in artificial intelligence. In fuzzy logic, a proposition has a truth value that is a number between 0 and 1, inclusive. A proposition with a truth value of 0 is false and one with a truth value of 1 is true. Truth values that are betw图像中里面的Ground Truth是什么意思
图像中里面的Ground Truth是什么意思文章目录：一、Ground True的介绍二、图像中的Ground True的介绍 经常会在一些项目中，遇到Ground Truth,例如把其中的某种图像类型叫做Ground True, 下面介绍一下： 一、Ground True的介绍 下从机器学习说起，什么叫做Ground True，毕竟深度学习也边框回归（bounding-Box regression）
转自：https://blog.csdn.net/zijin0802034/article/details/77685438 为什么要边框回归？ 什么是边框回归？ 边框回归怎么做的？ 边框回归为什么宽高，坐标会设计这种形式？ 为什么边框回归只能微调，在离Ground Truth近的时候才能生效？ 1、为什么要边框回归？ 对于上图，绿色的框表示论文阅读《ActiveStereoNet:End-to-End Self-Supervised Learning for Active Stereo Systems》
本文出自谷歌与普林斯顿大学研究人员之手并发表于计算机视觉顶会ECCV2018。本文首次提出了应用于主动双目立体视觉的深度学习解决方案，并引入了一种新的重构误差，采用自监督的方法来解决缺少ground truth数据的问题，本文所提供的方法在许多方面表现出了最好的结果 Abstract 本文首次提Truth Value Testing
Truth Value Testing 任何对象都可测试真值： 通过关键字‘if'或‘while’的条件形式 通过Boolean 运算的操作数 默认下，对象都是真的，除非对象类型定义以下任一情况： __bool__()方法返回False 当对象被调用时，__len__()方法返回zero 多数内置对象为Flas