引子 在上篇文章中，我们可以看到，如果想更改多个绘制对象中的某一个对象的参数时，我们直接重新申请的gl中的buffer，然后重新把所有的顶点数据传入到buffer中，进而绘制。...也就是说不同buffer的数据，可以共用一个 program，但是在切换buffer的时候，我们可以对uniform变量进行修改，从而得到我们的目的，那就是，不同绘制对象的某些参数，可以自由独立的控制，...所以，我们在构造buffer的时候，不用把颜色传递进去了。 这里说一点，buffer中到底应不应该带颜色，取决于你的需求，大部分时候，buffer中是应该带上颜色的。...复制代码 绘制多个格子 在上篇文章，我们定义了一个 GridObject 的class，来描述一个格子的行为。...如果有两个 GridObject 对象，前后分别调用 render 的话，那么设置uniform和绘制的顺序如下： 第一个格子 设置 program 中的 u_color 第一个格子 进行绘制 第一个格子
最近忙成狗了，很少挤出时间来学习，大部分时间都在加班测需求，今天在测一个需求的时候，需要对比数据同步后的数据是否正确，因此需要用到json对比差异，这里使用deepdiff。...一般是用deepdiff进行对比的时候，常见的对比是对比单个的json对象，这个时候如果某个字段的结果有差异时，可以使用exclude_paths选项去指定要忽略的字段内容，可以看下面的案例进行学习：...上面的代码是一般单条数据对比的情况。...从上图可以看出，此时对比列表元素的话，除非自己一个个去指定要排除哪个索引下的字段，不过这样当列表的数据比较多的时候，这样写起来就很不方便，代码可读性也很差，之前找到过一个用法，后来好久没用，有点忘了，今晚又去翻以前写过的代码记录...这里对比还遇到一个问题，等回头解决了再分享： 就这种值一样，类型不一样的，要想办法排除掉。要是小伙伴有好的方法，欢迎指导指导我。
在图像分类中，一般定义的标签 y 的维度和类别是一样的，即假如是有 3 个类别，那么标签 y 的维度也是 3 个，比如令 ，然后输出的时候就判断哪个类别的预测概率大，就将其作为该对象的预测类别。...，然后接下来的 表示的就是坐标，或者说就是边界框参数，一般来说就是左上角的坐标加上边界框的宽和高，然后最后 3 个就是代表类别了，有多少个类别，就有多少个参数，其数值表示的预测概率。...可以看到，其实在这 4 次卷积操作中有很多计算是重复的，因为有很多区域都是重叠的，具体四次如下所示，不同颜色的框表示四次操作的范围，左边第一个图的红色，然后移动 2 格，是第二个图中绿色框的区域，接着是第三张图里橙色...该算法的优点就是CNN 可以输、出精确的边界框，在实践中可以采用更多的网格，比如 ，即便图片中包含多个对象，但如果网格数量越多，每个格子就越小，一个格子存在多个对象的概率就会很低。...通常是手工指定 anchor box 形状，选择 5-10 个不同形状的，尽量覆盖多种不同的形状，覆盖你想要检测对象的各种形状。
在一个复杂的情景中，通常有多个互相重叠的对象和不同的背景，我们不仅要对这些不同的对象分类，而且也要识别对象间的边界、差异和彼此的关系。 ?...图6：通过多种尺寸的边框进行选择性搜索，查找具有相同的纹理、颜色或强度的相邻像素。 R-CNN网络使用了选择性搜索的方法，来创建这些边界框或区域建议（region proposal）。...在图6中，选择性搜索通过不同大小的边框分析图像，并且对于每个图像块，尝试通过纹理、颜色或强度将相邻像素组合在一起，以识别对象。...整个模型的输入和输出分别为： 输入：带多个区域建议的图像。 输出：具有更紧密边界框的每个区域的对象类别。...图15：具体的图像分割目标是在像素级场景中识别不同对象的类别。 到目前为止，我们已经了解到如何能够以许多有趣的方式使用CNN特征，来有效地用边界框定位图像中的不同对象。
在进行目标检测的时候，给定一张输入图像，我们期望得到： 一个边界框列表，或者一幅图像中每个对象的（x,y）坐标 与每个边界框关联的类别标签 与每个边界框和类别标签关联的概率或者置信度得分 图 1（右）展示了一个深度学习目标检测的例子...请注意，人物和狗都被用边界框找出了位置，同时类标签也被预测到了。 所以，目标检测允许我们： 向网络输入一张图像 得到多个边界框以及类别标签 深度学习图像分类可以被用于目标检测吗？ ?...所以现在你理解了图像分类和目标检测的根本区别： 在进行图像分类时，我们输入一张图像，得到一个输出类别 然而在进行目标检测时，我们输入一张图像，得到多个边界框以及类别标签的输出 这自然引发这么一个问题：...固定尺寸的滑动窗口，它从左到右，自上而下滑动，来定位不同位置的对象。 2. 图像金字塔，用来检测不同尺度的对象 3....每个类别的标签和矩形框都是同样的颜色，也就是说，同一类别的对象都会具有相同的颜色（即视频中所有的「boats」都具有相同颜色的标签和边界框）。
另一方面，类别级别的3D对象检测方法[43、36、9、34、49、12]可以估计对象类别标签和3D边界框，而无需精确的CAD模型。但是，估计的3D边界框取决于视点，并且不对对象的精确方向进行编码。...另一项工作思路[36、20、10、29]提出，首先要在2D图像中生成2D对象建议，然后将建议投影到3D空间中以进一步完善最终的3D边界框位置。...3 背景和概述 类别-级别6D对象姿态和尺寸大小估计：我们关注估计对象实例的3个旋转，3个平移和3个比例参数（尺寸）的问题。这个问题的解决方案可以看成一个围绕对象的紧密包围的边界框（见图1）。...给定每个类别的已知对象CAD模型的形状集合，我们通过均匀缩放对象以使其紧边界框的对角线的长度为1并在NOCS空间内居中来对它们的大小进行归一化（请参见图2）。...图3.我们方法的输入是具有多个对象的场景的RGB和深度图像。我们的CNN会为RGB图像中的每个对象预测类别标签，实例蒙版和NOCS映射（颜色编码）。
定义了个 Result 类，里面设置了多种不同类型的属性。 后面函数只要把想返回的值存储在 Result 对象里再返回这个对象，就可以实现函数返回多个不同类型的值的需求了。...int a; String[] b; } public static void main(String[] args){ // 获取函数返回的数据...(r.b[0]); } // 文本处理，返回一个对象 private static Result getValue() { // 创建对象 Result...r = new Result(); // 要返回的数据 int a = 8; String[] b = new String[1000];...b[0] = "A01"; b[1] = "A02"; // 将int和String数组的值传给对象 r.a = a; r.b = b;
传统的方法使用半径搜索或其他类似的方法来聚集局部信息。然而，这些方法不知道实例的上下文，无法实现实例的边界和几何信息，这对分离相邻对象至关重要。...可以将每个点预测的轴对齐边界框进行表示。 学习这些具有代表性的区域是由空间边界框和实例分组标签共同驱动的，这样 ? 就可以紧密地包围实例。论文中提供了三种损失： ? 、 ? 和 ? 。 ?...最大化预测和真实之间边界框的重叠。在论文中3D IoU的损失如下所示： ? 其中 ? 是点的总数， ? 是第 ? 点的预测边界框， ? 是第 ? 点的三维轴对齐边界框真实值。绿色点被选为 ?...整个数据集包含超过2.15亿个点，由13个常见语义类别组成。 ScanNetV2是一个RGB-D视频数据集,它包含1500多个扫描，分为1201、300和100个扫描，分别用于训练、验证和测试。...该数据集共包含40 个类，对13个类别进行了求值。与上述两个数据集不同，PartNet是一个具有细粒度对象注释的一致的大型数据集。它由57000多个零件实例组成，涵盖24个对象类别。
基于区域的卷积神经网络介绍 2.1 RCNN简介 和在大量区域上工作不同，RCNN算法提出在图像中创建多个边界框，检查这些边框中是否含有目标物体。RCNN使用选择性搜索来从一张图片中提取这些边框。...首先，让我们明确什么是选择性搜索，以及它是如何辨别不同区域的。组成目标物体通常有四个要素：变化尺度、颜色、结构（材质）、所占面积。选择性搜索会确定物体在图片中的这些特征，然后基于这些特征突出不同区域。...在网络的顶层用softmax层输出类别。同样使用一个线性回归层，输出相对应的边界框。...RPN会在这些特征映射上使用一个滑动窗口，每个窗口会生成具有不同形状和尺寸的k个anchor box： ? Anchor boxes是固定尺寸的边界框，它们有不同的形状和大小。...对每个anchor，RPN都会预测两点： 首先是anchor就是目标物体的概率（不考虑类别） 第二个就是anchor经过调整能更合适目标物体的边界框回归量 现在我们有了不同形状、尺寸的边界框，将它们传递到
在分类问题中，算法假定物体在图像中占据较大的部分。 ? ? 如图2所示，当不同尺度/大小的多个物体出现在不同的位置时，检测成为了更为需要的手段。...因此，检测的目的是找到图像中的所有目标对象，预测它们的标签/类并为这些对象指定一个边界框。 在图像分类中，我们预测每个类别的概率，而在目标检测中，我们也预测包含该类别的目标的边界框。...所以，网络的输出应该是： 1.类概率（如分类） 2边界框坐标。...那么让我们来看看减少这个时间的方法。 ▌3.减少冗余计算以缩短时间 ---- ---- 现在让我们考虑在附近位置的不同颜色的框，如图5所示的多个裁剪框。 ?...例如，如果对象的大小是6X6像素，我们将使用feat-map2来预测这样的对象。因此，我们首先根据对象的位置在feat-map2的输出中找到相关的默认框。然后我们把它的类别信息赋予这个框。
目标检测的主要目的是让计算机可以自动识别图片或者视频帧中所有目标的类别，并在该目标周围绘制边界框，标示出每个目标的位置，如 图1 所示。...要完成一项检测任务，我们通常希望模型能够根据输入的图片，输出一些预测的边界框，以及边界框中所包含的物体的类别或者说属于某个类别的概率，例如这种格式: $L, P, x_1, y_1, x_2, y_2$...不同的模型使用的区域采样方法可能不同。这里我们介绍其中的一种方法：它以每个像素为中心生成多个大小和宽高比（aspect ratio）不同的边界框。这些边界框被称为锚框（anchor box）。...; height:矩形框的高; linewidth:线宽; edgecolor:边界颜色; facecolor:填充颜色; fill:是否填充; linestyle:线断类型 rect=patches.Rectangle...; height:矩形框的高; linewidth:线宽; edgecolor:边界颜色; facecolor:填充颜色; fill:是否填充; linestyle:线断类型 rect=patches.Rectangle
**损失函数对不同的框进行不同的处理，最佳框与所有其他框之间的区分机制是 YOLO 损失的核心。...边界框损失(box_loss)：用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异。 置信度损失(obj_loss)：模型预测边界框覆盖对象的程度。...`` 在推理时，我们通常会对每个对象预测有多个具有不同覆盖范围的边界框。...我们希望后处理算法选择以最精确方式覆盖对象的边界框。我们还希望选择能够为对象提供正确类别预测的边界框。算法如何知道选择哪个边界框？...其次，对于每个类别NMS是单独进行的，因此类别分数会根据边界框的objectness进行缩放，以进行有意义的比较。
使用我们的系统，你只需看一次(you only look once ,YOLO)图片，就可以预测有什么目标以及目标的位置。YOLO很简洁：看图1： ? 一个卷积网络同时预测多个边界框和类别概率。...表示对象出现格子i里； ? 表示格子i里的第j个边界框预测器“负责”预测该格子的边界框。 注意损失函数只在格子里有目标的时候才会惩罚分类误差（因此之前先讨论了条件类别概率）。...MultiGrasp只需要预测包含一个目标的图像的一个抓取区域，它不需要估计出大小，位置，边界，类别，只需找出一个合适的抓取区域。YOLO则是为一个图像中的不同类别的多个目标预测边界框和类别概率。...艺术图像和自然图像在像素级别非常不同，但是在物体的大小和形状上却是相似的，因此YOLO可以预测出良好的边界框并进行类别检测。 ?...和基于分类器的方法不同，YOLO在一个直接对应检测效果的损失函数上训练，并且训练的是一个完整的检测模型(覆盖了检测的所有过程，比如边界框预测、类别预测、非极大值抑制等)。
在多个特征图上设置不同缩放比例和不同宽高比的先验框以融合多尺度特征图进行检测，靠前的大尺度特征图可以捕捉到小物体的信息，而靠后的小尺度特征图能捕捉到大物体的信息，从而提高检测的准确性和定位的准确性。...怎样得到预测的检测结果 最后分别在所选的特征层上使用3x3卷积核预测不同default boxes所属的类别分数及其预测的边界框location。...某边界框的置信度定义为：某边界框的confidence = 该边界框存在某类对象的概率pr（object） * 该边界框与该对象的 ground truth 的IOU值，若该边界框存在某个对象pr（object...输入一张图片到YOLO网络将输出一个7730的张量表示图片中每个网格对应的可能的两个边界框以及每个边界框的置信度和包含的对象属于各个类别的概率。...由此可以计算某对象 i 属于类别同时在第 j 个边界框中的得分： 每个网格有20个类条件概率，2个边界框置信度，相当于每个网格有40个得分，7x7个网格有1960个得分，每类对象有 1960/20=98
▌2 、对象检测 ? 识别图像中的对象这一任务，通常会涉及到为各个对象输出边界框和标签。这不同于分类/定位任务——对很多对象进行分类和定位，而不仅仅是对个主体对象进行分类和定位。...在对象检测中，你只有 2 个对象分类类别，即对象边界框和非对象边界框。例如，在汽车检测中，你必须使用边界框检测所给定图像中的所有汽车。...除了语义分割之外，实例分割将不同类型的实例进行分类，比如用 5 种不同颜色来标记 5 辆汽车。分类任务通常来说就是识别出包含单个对象的图像是什么，但在分割实例时，我们需要执行更复杂的任务。...我们会看到多个重叠物体和不同背景的复杂景象，我们不仅需要将这些不同的对象进行分类，而且还要确定对象的边界、差异和彼此之间的关系！...到目前为止，我们已经看到了如何以多种有趣的方式使用卷积神经网络的特征，通过边界框有效定位图像中的不同对象。我们可以将这种技术进行扩展吗？
彩色圆点显示了将其预测汇总在一起以生成最终检测结果的位置，显示在绿色边框中。颜色表示贡献权重。最高贡献来自目标对象，而不是遮挡物或背景区域。...由于这是一种anchor-free方法，因此每个特征（即最终特征图中的位置）都可以预测类别概率矢量和边界框坐标。来自GT框正区域的分类预测汇总在一起，并作为单个预测对损失做出了贡献。...将相同颜色的前景单元（每个都是c维矢量）进行合并（即求和），以形成对应对象的最终预测得分。...首先，将输入图像送入到产生初始检测集的主干神经网络模型。每次检测都与（i）边界框、（ii）目标类别（选择为具有最大概率的类）和（iii）置信度得分相关联。...虚线边界红框投给实线红框，虚线边界蓝框投给实线蓝框。图中显示的是实心框的最终得分（汇总后）。 值得注意的是，尽管推理中使用的预测池似乎与训练中使用的池不同，但实际上，它们是相同的过程。
▌2 、对象检测 识别图像中的对象这一任务，通常会涉及到为各个对象输出边界框和标签。这不同于分类/定位任务——对很多对象进行分类和定位，而不仅仅是对个主体对象进行分类和定位。...在对象检测中，你只有 2 个对象分类类别，即对象边界框和非对象边界框。例如，在汽车检测中，你必须使用边界框检测所给定图像中的所有汽车。...▌5 、实例分割 除了语义分割之外，实例分割将不同类型的实例进行分类，比如用 5 种不同颜色来标记 5 辆汽车。...我们会看到多个重叠物体和不同背景的复杂景象，我们不仅需要将这些不同的对象进行分类，而且还要确定对象的边界、差异和彼此之间的关系！...到目前为止，我们已经看到了如何以多种有趣的方式使用卷积神经网络的特征，通过边界框有效定位图像中的不同对象。我们可以将这种技术进行扩展吗？
1.peacockv插件scode不同的窗口样式和颜色 插件搜索： 使用快捷键 Ctrl+Shift+P 可以快速调出 Command Palette，输入 "Peacock:" 我们选择 "Peacock...: Change to a Favorite Color"，选择自己喜欢的颜色 1.1 启动窗口自动设置颜色： 设置----插件扩展--peacock----"peacock.surpriseMeOnStartup..." 设置为 true 打开：settings.json 进行设置 效果： 2.设置打开多个窗口 打开：settings.json 进行设置 添加 “workbench.editor.showTabs...文件打开方式和预览以及插入目录 3.1md文件打开方式 安装下面两个插件： 预览： 效果： 3.2 创建目录 插件下载： Auto Markdown TOC 将光标放在文档中要插入目录列表的位置...+ p ，或 鼠标右键菜单，调出命令面板； 在命令面板中，搜索并选择：Markdown TOC: Insert/Update ，将会在光标位置插入目录，并在每个标题下面增加锚点，便于目录链接到每个标题的行内跳转
这样，可以生成大约 352 万个高质量的边界框标注。 此外，LaSOT 包含 70 个类别，每个类别包含 20 个序列。据了解，LaSOT 是迄今为止最大的具有高质量手动密集注释的对象跟踪数据集。...与之前的数据集不同，LaSOT 提供了可视化边界框注释和丰富的自然语言规范，这些规范最近被证明对各种视觉任务都是有益的，包括视觉跟踪。...LaSOT 基准数据采集涵盖了各种不同背景下的各种对象类别，包含 70 个对象类别。...LaSOT 提供可视化边界框标注 为了提供一致的边界框标注，团队还定义了一个确定性标注策略。...对于具有特定跟踪目标的视频，对于每个帧，如果目标对象出现在帧中，则标注者会手动绘制/编辑其边界框，使其成为最紧的右边界框，以适合目标的任何可见部分；否则，标注者会向帧提供一个「目标不存在」的标签，无论是不可见还是完全遮挡
这样，可以生成大约352万个高质量的边界框注释。 此外，LaSOT包含70个类别，每个类别包含20个序列。据了解，LaSOT是迄今为止最大的具有高质量手动密集注释的对象跟踪数据集。 2....与之前的数据集不同，LaSOT提供了可视化边界框注释和丰富的自然语言规范，这些规范最近被证明对各种视觉任务都是有益的，包括视觉跟踪。...LaSOT基准数据采集涵盖了各种不同背景下的各种对象类别，包含70个对象类别。大多数类别是从ImageNet的1000个类别中选择的，但少数例外（如无人机）是为流行的跟踪应用程序精心选择的。...在确定了LaSOT中的70个对象类别之后，他们从YouTube中搜索了每个类的视频。最初，他们收集了5000多个视频。考虑到追踪视频的质量和LaSOT的设计原则，他们挑选了1400个视频。...对于具有特定跟踪目标的视频，对于每个帧，如果目标对象出现在帧中，则标注者会手动绘制/编辑其边界框，使其成为最紧的右边界框，以适合目标的任何可见部分；否则，标注者会向帧提供一个“目标不存在”的标签，无论是不可见还是完全遮挡
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