计算机视觉是最令人兴奋的领域之一，其应用范围非常广泛。从医学成像到创建最有趣的面部滤镜等各个领域都充分见证了计算机视觉技术的强大。在本文中，我们将尝试创建一个人造眼线笔来模仿Snapchat或Instagram滤波器，为视频中的美女添加上美丽的眼线。最终的结果可以通过下面的动图观察到。
贪婪地选择按得分降序排列的边界框子集。删除与先前选择的框具有高交叉-过度联合(IOU)重叠的框。边界框以[y1, x1, y2, x2]的形式提供，其中(y1, x1)和(y2, x2)为任意对角对角框角的坐标，坐标可以标准化(即，位于区间[0,1]或绝对区间。注意，这个算法不知道原点在坐标系中的什么位置。注意，这个算法对于坐标系的正交变换和平移是不变的;因此，坐标系统的平移或反射会导致算法选择相同的框。这个操作的输出是一组整数，索引到表示所选框的边界框的输入集合中。然后使用tf可以获得与所选索引对应的边界框坐标。收集操作。例如:selected_indices = tf.image。non_max_suppression(box, scores, max_output_size, iou_threshold)选择ted_boxes = tf。收集(盒、selected_indices)
边界值分析法是一种很实用的黑盒测试用例方法，它具有很强的发现故障的能力。边界值分析法也是作为对等价类划分法的补充，测试用例来自等价类的边界。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。 其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
1.输入一张图片，进行数据预处理（尺寸，归一化等等） 2.将处理好的图片传入预训练的神经网络中(ResNet等，优秀的主干特征提取网络)获得相应的feature map。3.通过feature map中的每一点设定ROI，获得多个ROI候选框 4.对这些多个ROI候选框送到RPN中进行二值分类（前景或后景）和BB回归(Bounding-box regression),过滤掉一部分候选的ROI。5.对剩下的ROI进行ROI Align操作（即先将原图和feature map的pixel对应起来，然后将feature map和固定的feature对应起来） 6.对这些ROI进行分类（N类别分类），BB回归和Mask生成（在每一个ROI里面进行FCN操作）。
该系列总览: Hadoop3.1.1架构体系——设计原理阐述与Client源码图文详解 : 总览
首先，我们创建一组随机圆，位于边界正方形的中心部分，较小的圆比较大的圆更常见。我们将圆的大小表示为面积。
前序遍历性质：节点按照 [ 根节点 | 左子树 | 右子树 ] 排序。中序遍历性质：节点按照 [ 左子树 | 根节点 | 右子树 ] 排序。
在上一章中，我们了解了光学字符识别（OCR）技术。 我们借助 Tesseract 库和预训练的深度学习模型（EAST 模型）来识别扫描文档和照片中的文本，该模型已随 OpenCV 一起加载。 在本章中，我们将继续进行对象检测这一主题。 我们将讨论 OpenCV 以及其他库和框架提供的几种对象检测方法。
图片分类任务我们已经熟悉了，就是算法对其中的对象进行分类。而今天我们要了解构建神经网络的另一个问题，即目标检测问题。这意味着，我们不仅要用算法判断图片中是不是一辆汽车， 还要在图片中标记出它的位置， 用边框或红色方框把汽车圈起来， 这就是目标检测问题。其中“定位”的意思是判断汽车在图片中的具体位置。
选自pjreddie 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 近日，来自华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的最新版本 YOLOv3。通过在 YOLO 中加入设计细节的变化，这个新模型在取得相当准确率的情况下实现了检测速度的很大提升，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。机器之心对论文进行了编译，实现和视频 demo 详见文中。 代码地址：https://pjreddie.com/yolo/. 1
论文标题：《Oriented RepPoints for Aerial Object Detection Wentong》
在上一篇文章：【计算机视觉——RCNN目标检测系列】二、边界框回归（Bounding-Box Regression）中我们主要讲解了R-CNN中边界框回归，接下来我们在这篇文章我们讲解R-CNN中另外一个比较种重要的模块——IoU与非极大抑制。
选自pjreddie 作者：Joseph Redmon、Ali Farhadi 机器之心编译 近日，来自华盛顿大学的 Joseph Redmon 和 Ali Farhadi 提出 YOLO 的最新版本 YOLOv3。通过在 YOLO 中加入设计细节的变化，这个新模型在取得相当准确率的情况下实现了检测速度的很大提升，一般它比 R-CNN 快 1000 倍、比 Fast R-CNN 快 100 倍。机器之心对论文进行了编译，实现和视频 demo 详见文中。 代码地址：https://pjreddie.com/y
二分的本质是边界，将区间分为两个，一边满足某条性质，另一边不满足某条性质。然后可以找到这两个区间的边界，找任意一个区间的边界都可以。
各位小伙伴大家好，今天将会带领大家一起学习如何搭建一个违章停车检测系统。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。不过小伙伴不要怕，我们提供了项目的开源代码，具体链接如下：
原标题 | Demystifying Object Detection and Instance Segmentation for Data Scientists
非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）的本质是搜索局部极大值，抑制非极大值元素。
Python列表是一种强大的数据结构，用于在程序中存储和操作一系列的值。列表是可变的（mutable），可以动态地增加、删除和修改其中的元素。在Python中，列表是最常用的数据结构之一，被广泛应用于各种编程场景，从简单的数据处理到复杂的数据结构和算法。本文将介绍Python列表的基本概念、常用操作以及一些实际应用。
词云是一种文本数据的可视化形式，它富有表现力，通过大小不一，五颜六色，随机紧挨在一起的文本形式，可以在众多文本中直观地突出出现频率较高的关键词，给予视觉上的突出，从而过滤掉大量的文本信息，在实际项目中，我们可以选择使用wordcloud2、VueWordCloud等开源库来实现，但是你有没有好奇过它是怎么实现的呢，本文会尝试从0实现一个简单的词云效果。
PatchMatch 算法就是一个找近似最近邻（Approximate Nearest neigbhor)的方法，要比其他ANN算法快上10倍+。
当不需要实时推理时，模型的整合就有助于获得更好的结果。在这项工作中，研究者提出了一种新的方法来结合目标检测模型的预测：加权边界框融合。新提出的算法利用所有提出的边界框的置信度分数来构造平均的边界框。
Tissot 指示图或 Tissot 歪曲椭圆是在地图上显示圆，展示了这些圆是如何适应投影的（即，在不同的位置出现了球面相同的曲率）。通常，不同的位置会出现不同的扭曲度。
https://console.cloud.google.com/storage/browser/quickdraw_dataset
准备几何（Prepare Geometry）-------------------------------(2)
文章：labelCloud: A Lightweight Domain-Independent Labeling Tool for 3D Object Detection in Point Clouds
解题思路： 为了验证pieces元素，是否可以连接形成数组arr，我们可以用双列集合map来存放数组pieces中的数组首元素以及下标。 再遍历地比较两个数组的元素； 如果存在两个数组的元素不对应，直接返回false即可； 具体操作可以看代码以及详细的注释：
1.获取所有可能和投影框相交的mesh,一般游戏引擎都会有Octree或BVH保存mesh的aabb,这一步简单获取aabb相交的mesh即可.
当前基于机器学习的多目标跟踪（MOT）框架在3-D点云跟踪场景中变得越来越流行。大多数传统的跟踪方法都使用滤波器（例如，卡尔曼滤波器或粒子滤波器）来按时间顺序预测对象位置，但是它们容易受到极端运动条件的影响，例如突然制动和转弯。在本文中提出了PointTrackNet目标跟踪方法，这是一个端到端的3-D对象检测和跟踪网络，可以为每个检测到的对象生成前景掩膜，3-D边界框和点跟踪关联位移。网络仅将两个相邻的点云帧作为输入。在KITTI跟踪数据集上的实验结果显示，与最新的跟踪网络相比本文的方法具有比较好的结果，尤其是在不规则和快速变化的情况下。
顾名思义就是热身，在刚刚开始训练时以很小的学习率进行训练，使得网络熟悉数据，随着训练的进行学习率慢慢变大，到了一定程度，以设置的初始学习率进行训练，接着过了一些inter后，学习率再慢慢变小；学习率变化：上升——平稳——下降；
输入某二叉树的前序遍历和中序遍历的结果，请重建该二叉树。假设输入的前序遍历和中序遍历的结果中都不含重复的数字。
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign，RoIAlign可以保留大致的空间位置，除了这个改进之外，RoIAlign还有一个重大的影响：那就是它能够相对提高10%到50%的掩码精确度（Mask Accuracy），这种改进可以在更严格的定位度量指标下得到更好的度量结果。第二，我们发现分割掩码和类别预测很重要：为此，我们为每个类别分别预测了一个二元掩码。基于以上的改进，我们最后的模型Mask R-CNN的表现超过了之前所有COCO实例分割任务的单个模型，本模型可以在GPU的框架上以200ms的速度运行，在COCO的8-GPU机器上训练需要1到2天的时间。
“连连看”是一款来源于我国台湾的桌面小游戏，主要考验的是玩家们的眼力，在有限的时间内，只要能把所有能连接的相同图案，两个两个的找出来，每找到一对，它们就会自动消失，只要能把所有的图案全部消完即可获得胜利。所谓能够连接，是指无论横向还是纵向，从一个图案到另一个图案之间的连线拐角不能超过两个（中间的直线不超过三根），其中连线不能从尚未消去的图案上经过。
上一篇文章《Matrix 原理剖析》 介绍了 Matrix 的基础原理，本文介绍 Matrix 一些常用方法以及具体的使用场景
string number boolean undefined 未定义 null 值为空 symbol 表示一个符号，符号类型是唯一的并且是不可修改的
1、什么是线段树（也称为区间树）Segment Tree。为什么使用线段树，线段树解决了什么问题，对于有一类问题，我们关心的是线段（或者区间）。
一直以来都非常欣赏微软的研究，尤其是可形变卷积，这个工作在我看来非常的有创造力(很喜欢可形变卷积这个思路)，这次借着RepPoints这篇最新的论文，回顾一下可形变卷积。
Mask R-CNN是基于Faster R-CNN的基于上演进改良而来，FasterR-CNN并不是为了输入输出之间进行像素对齐的目标而设计的，为了弥补这个不足，我们提出了一个简洁非量化的层，名叫RoIAlign。
加油站抽烟烟火智能识别系统通过yolo+opencv网络模型图像识别分析技术，加油站抽烟烟火智能识别算法识别出抽烟和燃放烟火的情况，并发出预警信号以提醒相关人员，减少火灾风险。加油站抽烟烟火智能识别算法模型中的OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV-Python使用Numpy，这是一个高度优化的数据库操作库，具有MATLAB风格的语法。加油站抽烟烟火智能识别算法所有OpenCV数组结构都转换为Numpy数组。这也使得与使用Numpy的其他库（如SciPy和Matplotlib）集成更容易。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
互联网发展至今，数据的重要性已经不言而喻，尤其是在电商公司，数据的统计分析尤为重要，通过数据分析可以提升用户的购买体验，方便运营和产品调整销售策略等等。埋点就是网站分析的一种常用的数据采集方法。
这是第 94 篇不掺水的原创，想要了解更多，请戳上方蓝色字体：政采云前端团队 关注我们吧～ 本文首发于政采云前端团队博客：通过自定义 Vue 指令实现前端曝光埋点 https://www.zoo
作者丨龙场悟道 来源丨知乎https://zhuanlan.zhihu.com/p/273646465 编辑丨AiCharm
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表允许您使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
本文总结了在数据分析和可视化中最有用的 50 个 Matplotlib 图表。这些图表列表可以使用 python 的 matplotlib 和 seaborn 库选择要显示的可视化对象。
“给定两个整数数组pre和ino，其中pre是二叉树的先序遍历，ino是二叉树的中序遍历，构造二叉树返回其根节点。”
自《NumPy 秘籍》第一版以来，NumPy 团队引入了新功能； 我将在本章中对其进行描述。 您可能不太可能阅读本书的第一版，而现在正在阅读第二版。 我在 2012 年撰写了第一版，并使用了当时可用的功能。 NumPy 具有许多功能，因此您不能期望涵盖所有功能，但是我在本章中介绍的功能相对重要。
当我们训练姿势估计模型，比较常用的数据集包括像COCO、MPII和CrowdPose这样的公共数据集，但如果我们将其与不同计算机视觉任务（如对象检测或分类）的公共可用数据集的数量进行比较，就会发现可用的数据集并不多。
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