两种方式推荐第一种。避免了in语句。进行explain诊断会发现第一种效率高很多。
以下是SDO和PDO同时使用的简要概述： SDO和PDO的用途 在CANopen®中，有两种方式可以与从站的对象进行通信：通过SDO（服务数据对象）或PDO（过程数据对象）。...同时使用SDO和PDO 如果同时使用SDO和PDO，具体的步骤如下： 配置和初始化： 在初始化阶段，通常使用SDO来配置PDO映射、通信参数以及其他设置。...这提供了灵活性，同时通过PDO保持高效的实时通信。 好处 同时使用SDO和PDO的好处： 效率： PDO提供快速、低开销的通信，用于实时数据，而SDO处理更复杂或不频繁的操作。...灵活性： 结合使用SDO和PDO可以在运行时动态重新配置和微调CANopen节点。 标准合规性： 同时使用SDO和PDO符合CANopen标准，确保与各种设备和应用的兼容性。...在CANopen系统中同时使用SDO和PDO是一种常见且推荐的做法。SDO负责配置和不频繁的访问，而PDO管理实时数据交换。这种组合确保了工业自动化和控制应用中的高效、灵活和可靠的通信。
如标题，css border不能同时设置圆角和 border-image，当我想要实现既有圆角，并给圆角加 border-image的时候，发现无法同时生效，只有 border-image会生效。
松哥最近正在录制 TienChin 项目视频～采用 Spring Boot+Vue3 技术栈，里边会涉及到各种好玩的技术，小伙伴们来和松哥一起做一个完成率超 90% 的项目，戳戳戳这里-->TienChin...或签 今天松哥和小伙伴们介绍一下 Spring Security 中另外一个好玩的会签功能。...例如我们之前的请假流程，假设这个请假流程需要组长和经理都审批了，才算审批通过，那么我们就需要设置这个 Task 是会签节点。 以我们之前的请假流程为例，我和大家演示一下我们这次要实现的效果。...或签 说完了会签，再来和大家说一说或签。...或签意思就是 A 的请假流程提交给 B、C、D，但是并不需要 B/C/D 同时审批通过，只需要 B/C/D 中的任意一个审批即可，这就是或签，注意，我这里的表述，只需要 B/C/D 任意一个审批即可，这个审批即可以是审批通过
然而这一切都是在2D上做的，2D照片本身是缺乏3D信息的，我们不能知道照片中的人究竟距离我们有多远，而这便限制了计算机去和这个世界的理解和交互。...PointNet和PointNet++是Point-based领域开拓性的工作，PointNet直接输入点集，然后使用共享多层感知机及最大池化函数来提取逐点及全局特征并同时确保点云特征的置换不变性。...同时还希望能够有一种更好的局部特征提取和聚合的算法来学到局部特征。 首先是降采样。...和基于检测有区别吗？我一开始也不能理解。...作者设计了3个标准： 1) 预测和GT的BBox的顶点的欧氏距离：空间距离越近越好； 2) 预测和GT的BBox的IoU：重合度越高越好； 3) 预测和GT的BBox交叉熵：预测的Bbox越大越好
15年8月份到11月份，当时我参加了实验室和外面合作的一个项目。主要的工作就是在对方提供的航拍图像中，准确快速地检测出车辆等微小目标。...但是将SVM和detection network的训练隔开，那么用于分类的SVM和提取特征的CNN model并不能完全对应。更好的方式当然是要考虑将提取特征和分类放在一起进行联合训练。...此外，因为在同一张图上同时获得2000个proposal的深度特诊，因此对训练过程和采样策略（paper 2.3节的"sampled hierarchically"）进行了改进。...中的损失联合起来进行优化，以同时实现分类和位置回归。...由此，实验进一步测试，当采用密集采样（类似sliding window的dense sampling）（同时用于训练和测试）时，性能进一步下降。这还是由于dense box对训练集带来的污染。
由于工作繁忙原因，对人脸识别技术原理的连载停了一段时间，从今天开始尝试恢复回来。我们先回想一下前面完成的工作。...同时我们还找来数据集“Deep Convolutional Network Cascade for Facial Point Detection”，该数据集包含了众多人脸图片，同时标记了人脸中五个关键点的坐标...= image_example['bbox'] roi = [bbox['xmin'], bbox['ymin'], bbox['xmax'], bbox['ymax']] landmark...= [bbox['xlefteye'], bbox['ylefteye'], bbox['xrighteye'], bbox['yrighteye'], bbox['xnose...也就是它特别用于存储二进制数据，上面的代码运行后就可以生成基于tfrecord的二进制文件，该文件会把前面几节我们生成的训练数据集合到一个文件里，在笔者试验过程中发现该过程相当缓慢，笔者使用的是colab和google
独立的CNN不能同时进行定位和分类任务，因为定位需要目标的全局特征，而分类只需要目标的局部特征 CAM(Class Activation Mapping)存储一个三维特征图用于计算类别的heatmap，...The PSOL Method Bounding Box Generation PSOL与WSOL的区别在于给无标签的训练图片产生伪bbox，Detection是最好的选择，能够直接提供bbox和类别。...但是最大的检测训练集才80类，不能提供通用的目标检测，而且目前的detector大都需要大量的计算资源和输入尺寸，导致不能在大规模数据集上使用。...实验 Experimental Setups Datasets，使用ImageNet-1k和CUB-200，测试数据的bbox是准确标注的，而训练集上的bbox则通过前面提到的方法进行生成。...Joint and Separate Optimization，对于联合优化模型(-Joint)，在原来的基础上加入bbox回归分支，然后同时训练模型的分类和定位。
在这个行业，内卷竞争越来越激烈，我们需要不断地学习和提升自己，才能在激烈的竞争中脱颖而出。同时，作为算法工程师，我们需要具备敏锐的洞察力和对新技术的兴趣和热情，才能快速成长。...同时，Aidlux的出现让算法工程师的工作更加方便和高效，可以通过python实现模型的训练和部署，而且能够快速部署到ARM架构的手机、平板、电脑等设备上，这无疑是对我们工作的巨大助力。...[0], bbox[1]), (bbox[2], bbox[3]), (0, 0, 255), 6) cv2.putText(frame, str(bbox[4]), (bbox...，他们的专业知识和经验让我受益匪浅，对于我未来的AI工作和学习之路提供了极大的帮助。...同时，我深深地意识到在AI领域，只有持续学习和不断提升自己才能保持竞争力和适应快速变化的行业需求。
由于 gt label 是一个数字，因此当然不能是将这个数字改为另一个数字就完事了。...首先，如上所述，匈牙利匹配任务的 queries 肯定不能看到 DN 任务的 queries。 其次，不同 dn group 的 queries 也不能相互看到。为何？...总的来说，attention mask 的设计归纳为： 匈牙利匹配任务的 queries 不能看到 DN任务的 queries DN 任务中，不同组的 queries 不能相互看到 其它情况均可见 noised...每次在了解完一项工作的方法后，我都会“刷新”一下头脑，重新“审视”下这个工作的方法，比如：能否和自己以往了解过的方法联系起来、这项工作有无不妥或者可以改进的地方、自己的一些想法能否注入到这个方法中去等等...dn loss 准备工作都做完了，现在可以开始计算 loss 了。loss 包含分类和回归两部分，其中分类损失是 Focal loss，回归损失包含 L1 loss 和 GIoU loss。
论文推出新的机制squeeze and co-excitation(CoAE)来同时强化新类别对象在查询图片和目标图片上的特征，实验证明，CoAE框架能更好地发掘空间和类别上下文信息，带来很好的性能提醒...具体地，squeeze步骤通过GAP(global average pooling)概括了每一个特征图，而co-excitation则同时对$F(I)$和$F(p)$进行channel纬度的特征加强，重点加强对最后相似度度量有用的特征...作为查询图片，而对于COCO，由于目标太小且对于人也太难辨认，不能直接裁剪，因此，使用预训练的Mask R-CNN去掉过小和过难的目标。...%)提升，同时加入则分别进一步带来0.9/1.8mAP(%)和0.3/1.9AP(%)提升，这意味着co-attention和co-exciation对性能表现都很关键，而margin-based ranking...，不依赖于训练数据的标注信息，在COCO和VOC上达到state-of-the-art，未来的工作是将网络推广到k-shot(k$\ge$0)目标检测中 参考内容 Non-local neural networks
观察 在 Fast R-CNN 中，网络最后部分的 cls reg （分类回归，即对框内实例进行标签分类）和 bbox reg （边界框回归，即对边界框进行平移回归）采用的是 双分支 并行 结构：...甚至在 Mask R-CNN 中，更是将 cls reg 、 bbox reg 和 mask 设计成 三分支 并行 ： ?...而 bbox reg 和 mask 又是很花时间的。...这就意味着：绝大部分被送入 bbox reg 分支 和 mask 分支 的 anchor，不仅是 无用的 anchor，更是 浪费GPU劳动力的 anchor 。...既完成了分类任务，同时大浪淘沙，筛选后仅剩下少量的 非背景anchor，大大减少了后续的 bbox reg 分支 (检测任务) 乃至 seg 分支 (分割任务) 的工作量。
但图 (c)又说明不能一味的提高IoU来达到输出高质量bbox的目的(对应匹配正样本数目不够，会出现过拟合)。模型介绍因此，提出了Cascade R-CNN来解决上面的问题。...Cascade R-CNN简单而有效，能直接添加到其它R-CNN型detector中，带来巨大的性能提升(2-4%)既然在Faster R-CNN中不能一味的提高IoU来达到输出高质量bbox的目的，那一个很自然的想法是级联结构...然而，在多次迭代过程中，不能使用同一个检测头（detection head）。这是因为，每次迭代后的BBox分布都会发生显著变化。...和 bbox_sampler if self.with_bbox bbox_assigner = self.bbox_assigner[i]...如下图：使用不同的检测器和骨干网，级联后都能获得大幅度的精度提升，如下图：同时可见，级联后推断速度有少许变慢，但在可接受的范围内。
需要重点说明的是，今天使用的逻辑和判定条件比较难，尤其是他的编程实现。...但是，如果车辆只是停在那里一会儿，我们也不能将其是为为违章，例如马路边允许临时停车的区域。如果我们正在谈论的这个区域离道路太近，那么经过的车辆可能会与这个感兴趣的区域相交，并且会立即被视为违章。...采用感兴趣区域作为停车位，我们只需使用一个摄像头即可，同时这个摄像头不仅可以同时监控和检测特定车辆占用该停车位的时间，还可以计算出每辆车必须支付的费用停车场。...此外，当该条件为真时，将会有关于边界框的前一帧日志详细信息获取到另一个名为previous_bbox_co_str的变量中。 现在我们知道了车辆在当前帧和前一帧的边界框坐标。...同时还要检查同一辆车是否也在viol_matrix中。（因为我已经将违规车辆记录，这些车辆已经静止并超过了时间限制）。
权重)以及定位与分类耦合导致的取舍问题 论文贡献主要如下： 弱监督目标定位应该分为类不可知目标定位和目标分类两个独立的部分，提出PSOL算法 尽管生成的bbox有偏差，论文仍然认为应该直接优化他们而不需要类标签...独立的CNN不能同时进行定位和分类任务，因为定位需要目标的全局特征，而分类只需要目标的局部特征 CAM(Class Activation Mapping)存储一个三维特征图用于计算类别的heatmap，...bbox，Detection是最好的选择，能够直接提供bbox和类别。...但是最大的检测训练集才80类，不能提供通用的目标检测，而且目前的detector大都需要大量的计算资源和输入尺寸，导致不能在大规模数据集上使用。...回归分枝，然后同时训练模型的分类和定位。
分类分支依然采用 BCE Loss，回归分支需要和 Distribution Focal Loss 中提出的积分形式表示法绑定，因此使用了 Distribution Focal Loss， 同时还使用了...如生产作业流程合规检测算法训练过程中涉及到如下：(1) bbox 积分形式转换为 4d bbox 格式对 Head 输出的 bbox 分支进行转换，利用 Softmax 和 Conv 计算将积分形式转换为...4 维 bbox 格式(2) 维度变换YOLOv8 输出特征图尺度为 80x80、40x40 和 20x20 的三个特征图。...Head 部分输出分类和回归共 6 个尺度的特征图。 将 3 个不同尺度的类别预测分支、bbox 预测分支进行拼接，并进行维度变换。...(5) 还原到原图尺度和 nms基于前处理过程，将剩下的检测框还原到网络输出前的原图尺度，然后进行 nms 即可。最终输出的检测框不能多于 max_per_img。
对IoU阈值设置的探索 由于早前VOC只以 mAP50mAP50mAP_{50} 作为唯一的性能衡量标准，为了overfit该数据集，算法的IoU阈值在train阶段和inference阶段常被简单地设定为...bbox给过滤掉： ?...原因： train阶段 和 inference阶段 的 IoU阈值 设置得不一样，反而会影响性能。 那就同时把train阶段和test阶段都改为0.7呢？ 还是不行。...原因： 因为如果这么做的话，对bbox的回归公式就变成了如下所示： ? 此时对应的网络结构就会不能很好地挖掘多级roi-wise subnet的作用： ?...Thinking 如文中引用文献的情况所示，Cascade R-CNN的灵感很大程度上来自作者的细心观察和face-detection惯用的cascade boostrapping (级联引导) 做法的启发
detection的话，自然是rgb大神的一系列工作，从rcnn一路到YOLO。...然后就是如果交集大于best_iou_for_bbox[bbox_num]或者大于我们设定的阈值，就会去计算gta和anchor的中心点坐标，再通过中心点坐标和bbox坐标，计算出x,y,w,h四个值的梯度值...如果交集大于我们设定的阈值，则定义为一个positive的anchor，即存在与之重合度比较高的bbox，同时该bbox的num_anchors加1。...接下来根据bbox_type对本anchor进行打标，y_is_box_valid和y_rpn_overlap分别定义了这个anchor是否可用和是否包含对象。...下面是具体的方法，比较简单，对于没有对应anchor的bbox，在中性anchor里挑最好的，当然前提是你不能跟我完全不相交，那就太过分了。。
Real-Time Object Detection** 论文地址：https://arxiv.org/abs/1506.02640 Introduction [1240] YOLO十分简单，一个网络同时对多个物体进行分类和定位...，每个bbox预测5个值: $x,y,w,h$和置信度，分别为中心点坐标和bbox的宽高，中心点坐标是格子边的相对值，宽高则是整图的相对值。...并设计了一个新的轻量级主干网络，虽然准确率与SOTA有一定距离，但是模型的速度真的很快 作者提到了YOLO的几点局限性： 每个格子仅预测一个类别，两个框，对密集场景预测不好undefined[1240] 对数据依赖强，不能泛化到不常见的宽高比物体中...进行训练 High Resolution Classifier 原YOLO的主干网络使用$224\times 224$的输入进行预训练，然后直接使用$448\times 448$进行检测训练，这要求网络同时适应新像素和目标检测的学习...Improvement 论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.02767 Introduction [1240] YOLOv3的发表不是一篇完整的论文，是作者把手上的一些小工作进行整理
这些方法当然是很难实时，并且训练这些网络大多也需要额外的标注，同时在推理过程中也会耗费更多的资源，不利与单目的落地。 现在面临的问题是，效率和精度怎么样才能同步提升？...因此拟采用one-stage生成heatmap的方法，同时由于有限的wire-frame模型不能穷尽所有的车型，我们考虑只预测3D BBox的八个顶点和一个中心点。...其它可选的部分有量化误差的补偿、物体的大小、方向，中心点的depth和2D bbox的大小。训练方法和loss可以结合原论文和centernet看，在此不做粘贴。 ? 图 2 特征点检测网络 ?...和中心点深度 ? 后，3D BBox就容易求了，如下式所示。 ? 其中 ? 是3D BBox的八个顶点和中心点到 ? 的重投影误差。八个顶点和中心点可以通过 ? 得到。 ?...同时BEV图可以看到即使是遮挡和截断区域也能获得很好的效果，这得益于特征点法的优点。这也使得反投影回图像外接的2D BBox也比直接得到2D BBox的效果好（表3）。 ? 表 3
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