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机场项目:解决飞行物空间大小纵横、速度、遮挡等问题引起实时目标检测问题

在项目中,也有遇到一些小目标检测,尤其该目标是物体空间大小纵横、速度、遮挡、杂乱背景等变化,造成目标检测不到,误检、漏检等现象。...然后,我们在更能代表真实环境数据集(即更高遮挡率、较小空间大小、旋转等)上使用这些学习到参数进行迁移学习,以生成我们精细模型。...飞行物体目标检测仍然具有挑战性,这是由于物体空间大小/纵横、速度、遮挡和聚集背景变化较大。 02 背景前要 最近看新闻发现国外,发生许多事件表明了无人机恶意使用。...虽然研究表明,无人机使用预计将呈指数级增长,但检测技术尚未提供可靠准确结果。无人机和小型无人机具有隐身能力,由于其电磁信号小,可以避免被大多数现代雷达系统探测。它们体积小,机动性强,噪音低。...在这种环境中探测是具有挑战性,因为从杂乱沙漠背景和距离进行探测。物体距离塔楼越远,检测和分类就越困难,因为物体在输入空间向模型传递信号就越少。

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serverless环境下动态调整图像大小系统设计与实现

最近毕业设计选题,基于我之前做过项目和图像处理有关,serverless也是最近几年开始流行一种服务,于是选择这个题目,从零开始研究serverless。...(后记:出题老师后来想了想我这个工作量太小了,所以把题目扩充了许多,现在要去研究证件识别和处理之类了QwQ) 参考文章:【AWS征文】使用 AWS Serverless 架构动态调整图片大小 开发环境...pic_url): img_src = "存储空间地址" + pic_url # 相当于把一张图片读入再读出,图片大小会变得小一些 response = make_response...总结 整个流程下来自己大致摸清了部署serverless服务步骤,同时也意识到由于serverless依赖都是随着代码附带,若开发和部署不是同一个操作系统,建议在代码上传后于云环境中进行部署,以免发生运行时错误...图片大小改变只是其中一个小应用,理论上来讲许多应用都可以在serverless环境下运行并得出结果,例如短链接、图像识别、文字识别等等,未来serverless应用会愈发广泛。

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我用 OpenGL 实现了那些年流行相机滤镜

动态网格 ?...动态网格滤镜主要是将纹理划分为多个网格,然后根据一个偏移量动态改变网格线宽度。mod 和 floor 为 GLSL 内建函数,分别表示取模和取整。...缩放圆 缩放圆效果实现主要依赖偏移量来动态改变圆半径大小,在半径区域内对纹理采样显示图像,在半径区域外返回一个固定颜色(如白色)。...另外需要注意是,在计算之前首先要将纹理坐标系转换为图片坐标系,否则绘制将会是一个椭圆形图像图像宽高不同情况下),想一想为什么会这样?...[0, 1] ,从数值上看纹理纵横方向长度相同,但是在 OpenGL 采样时,图像宽高比往往不是 1 ,这就导致了数值相同纵横坐标,对应不同采样权重,出现了预期绘制圆形而实际上却绘制出椭圆情况

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CSS Viewport 单位,很多人还不知道使用它来快速布局!

它们好处在于为我们提供了一种不需要使用J avaScript 就能以动态方式调整大小方法。而且,如果它失效,也有很多备用方案。...简介 根据CSS规范,视口百分单位相对于初始包含块大小,它是web页面的根元素。 视口单位为:vw,vh,vmin和vmax。 vw单位表示根元素宽度百分。1vw等于视口宽度1%。...通过使用CSS网格和视口单位,我们可以使其完全动态响应式。...它通常具有标题和描述,并且其中上下边缘高度固定或填充 例如,有以下CSS样式: .page-header { padding-top: 10vh; padding-bottom:...纵横 我们可以使用vw单位创建响应元素,以保持其纵横,而不管视口大小如何。 首先,需要先确定所需纵横,对于此示例,使用9/16。

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Vue动态绑定class | 类似微信朋友圈功能实现

-- 根据动态图片集合长度动态改变图片显示大小 --> <!...,保持纵横缩放图片,使图片长边能完全显示出来。...aspectFill 缩放模式,保持纵横缩放图片,只保证图片短边能完全显示出来。也就是说,图片通常只在水平或垂直方向是完整,另一个方向将会发生截取。...调整替换后内容大小,以填充元素内容框。如有必要,将拉伸或挤压物体以适应该对象。 contain - 缩放替换后内容以保持其纵横,同时将其放入元素内容框。...cover - 调整替class="gui-comments-image-pic-gt1"换内容大小,以在填充元素整个内容框时保持其长宽。该对象将被裁剪以适应。

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SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解

与 YOLO 不同,在 SSD 中锚框高度和宽度不是固定,而是具有固定纵横。这是可以避免不同特征图锚框大小相同问题,因为随着特征图大小变化,锚框大小也会发生变化。...这些纵横用于根据其特征图缩放锚框,对于 conv4_3、conv10_2 和 conv11_2,我们只在每个特征图位置关联了 4 个默认框。...特征图会被划分为网格,每个锚框被平铺到特征图中每个网格上。在每个特征图网格和每个默认框中,我们预测相对于锚框中心x和y偏移量、宽度和高度偏移量以及每个类别和背景分数。...在这里将真实框与预测框匹配策略称为匹配策略:我们首先将每个真实边界框与具有最高 jaccard 重叠默认框匹配,将默认框与任何具有高于阈值 jaccard 重叠真实框匹配可以使许多预测框与特定真实框相关联...在目标检测中,这种增强技术会影响原始图像亮度和颜色,但不会对图像中物体周围边框产生影响。我们可以使用许多方法来变换图像以实现这种增强。

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最新iOS设计规范七|10大视觉规范(Visual Design)

例如,如果您应用在纵向模式下显示图像网格,则不必在横向模式下显示与列表相同图像。相反,它可能只是调整网格尺寸。尝试在所有情况下保持可比体验。...全屏iPhone型号状态栏其他型号高。如果你APP采用固定状态栏高度将内容定位在状态栏下方,则必须更新APP以便于根据用户设备来动态定位内容。...十、视频(Video) 系统提供视频播放器可提供两种查看模式:全屏(纵横填充)和适合屏幕(纵横)。默认情况下,系统根据视频纵横选择观看模式,用户可以在播放期间切换模式。 全屏(纵横填充)模式。...始终以原生纵横显示视频内容。当视频内容使用嵌入式信箱或邮筒模式填充以符合特定纵横时,iOS无法根据用户选择观看模式正确地缩放视频。嵌入视频会使其在全屏模式和适合屏幕模式下显示得更小。...使用原生纵横还可以防止视频在边到边、非全屏环境中正确显示内容,比如iPad上画中画模式。

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最新目标检测深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+

xNets将具有不同大小尺寸和纵横目标映射到网络层中,其中目标在层内大小纵横几乎是均匀。 Matrix Nets 这是一个「矩阵网络」,它参数少、效果好、训练快、显存占用低。...简要介绍 研究作者提出了 Matrix Net (xNet),一种用于目标检测新深度架构。xNets将具有不同大小尺寸和纵横目标映射到网络层中,其中目标在层内大小纵横几乎是均匀。...Matrix Nets 下图所示为Matrix nets(xNets),使用分层矩阵建模具有不同大小和丛横目标,其中矩阵中每个条目i、j 表示一个层 li,j,矩阵左上角层 l1,1 中宽度降采样...由于目标大小在其指定层内几乎是均匀,因此与其他架构(例如FPN)相比,宽度和高度动态范围更小。因此,回归目标的高度和宽度将变得更容易优化问题。...研究者认为这是因为KP-xNet使用了一种尺度和纵横感知体系结构。

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深度学习目标检测从入门到精通:第一篇

但是,我们将聚焦在研究使用神经网络和深度学习这些最先进方法上。 目标检测被建模成一个分类问题,其中我们从输入图像中获取固定大小窗口,平滑窗口在所有可能位置将这些窗口进行图像分类。 ?...在这些图像上,运行固定大小窗口检测器。 在这样金字塔上有多达64层也是很常见。 现在,所有这些窗口被送到分类器以检测感兴趣目标。这将帮助我们解决大小和位置问题。 ? 还有一个问题,纵横。...许多物体可以以不同形状呈现,如坐在一起的人将具有与站立的人或睡觉的人不同纵横。 我们稍后会在这篇文章中介绍。...请记住,CNN全连接部分需要一个固定大小输入,所以我们调整(不保留宽高比)所有生成框到一个固定大小(224×224VGG),并馈送到CNN部分。...还有一个挑战:我们需要为CNN全连接层产生固定大小输入,所以SPP使用了更多技巧。

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一场“革命”已经开始,揭秘OpenAI文生视频模型Sora技术报告

2、复杂场景和角色生成能力:Sora能够生成包含多个角色、特定运动类型以及主题精确、背景细节复杂场景。它能够创造出生动角色表情和复杂运镜,使得生成视频具有高度逼真性和叙事效果。...Sora能够同时控制Minecraft中玩家,并高保真地渲染游戏世界及其动态。...基于区块表示方法使Sora能够针对不同分辨率、持续时间和纵横视频和图像进行训练。在推理过程中,可以通过在适当大小网格中排列随机初始化区块来控制生成视频大小。...随着 Sora 训练计算量增加,样本质量有了显著提升。 下图展示了训练过程中使用固定种子和输入视频样本比较。可以看到,随着训练计算资源增加,样本质量显著提升。...Sora训练时没有对素材进行裁切,使得Sora能够直接为不同设备以其原生纵横创造内容。针对视频原生纵横进行训练,还可以提高构图和取景质量。

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用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO

我们给了它两种类型锚盒,一种高和一种宽,这样它就可以处理不同形状重叠对象。一旦CNN经过训练,我们现在可以通过输入新测试图像来检测图像物体。 ?...动态Anchor Boxes 在上图中,我们看到我们在图像中有一个人和一辆汽车重叠。因此,汽车一部分被遮挡了。我们还可以看到,边界框,汽车和行人中心都落在同一个网格单元中。...Anchor Boxes 具有定义纵横,并且他们试图检测恰好适合具有该比率箱子物体。...我们将定义另一个 Anchor Box ,它可以容纳一个站立的人,它高度比它宽。 首先将测试图像分解成网格,然后网络产生输出向量,每个网格单元一个。...在删除具有低检测概率所有预测边界框之后,NMS中第二步是选择具有最高检测概率边界框,并消除其 交并 (IOU)值高于给定所有边界框。 IOU门槛。

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最新目标检测深度架构 | 参数少一半、速度快3倍+(文末福利)

xNets将具有不同大小尺寸和纵横目标映射到网络层中,其中目标在层内大小纵横几乎是均匀。因此,xNets提供了一种尺寸和纵横感知结构。 研究者利用xNets增强基于关键点目标检测。...研究者提出模型在参数量类似的情况下性能超过了所有其他single-shot架构。 背景及现状 目标检测是计算机视觉中最广泛研究任务之一,具有许多应用到其他视觉任务,如目标跟踪、实例分割和图像字幕。...Matrix Nets 下图所示为Matrix nets(xNets),使用分层矩阵建模具有不同大小和丛横目标,其中矩阵中每个条目i、j 表示一个层 li,j,矩阵左上角层 l1,1 中宽度降采样...由于目标大小在其指定层内几乎是均匀,因此与其他架构(例如FPN)相比,宽度和高度动态范围更小。因此,回归目标的高度和宽度将变得更容易优化问题。...研究者认为这是因为KP-xNet使用了一种尺度和纵横感知体系结构。

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OpenAI ​Sora 技术报告详解

简单来说 Sora 训练量足够大也产生了类似涌现能力。 技术特点 三维空间连贯性:Sora可以生成带有动态相机运动视频。随着相机移动和旋转,人物和场景元素在三维空间中保持连贯运动。...Sora能够同时控制Minecraft中玩家,并高保真地渲染游戏世界及其动态。...这种方案同样适用于图像,因为图像本质上是单帧视频。基于区块表示方法使Sora能够针对不同分辨率、持续时间和纵横视频和图像进行训练。...在推理过程中,可以通过在适当大小网格中排列随机初始化区块来控制生成视频大小。 随着 Sora 训练计算量增加,样本质量有了显著提升。...Sora训练时没有对素材进行裁切,使得Sora能够直接为不同设备以其原生纵横创造内容。 针对视频原生纵横进行训练,还可以提高构图和取景质量。

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OpenAI Sora核心技术,被曝缝合自DeepMind和谢赛宁论文?机器模拟人类世界迈出第一步

例如,在掩码自动编码器(MAE)中,VIT帮助我们只处理可见patch,而忽略掉被mask。 同样,Sora可以通过在适当大小网格中安排随机初始化patch来控制生成视频大小。...而Sora引入,是一种全新范式转变——新建模技术和灵活性,可以处理各种时间、纵横和分辨率。...这些patch,能使我们能够摆脱卷积神经网络进行图像处理。 然而,视觉Transforemr对图像训练数据限制是固定,这些数据大小纵横固定,这旧限制了质量,并且需要大量图像预处理。...而通过将视频视为patch序列,Sora保持了原始纵横和分辨率,类似于NaViT对图像处理。 这种保存,对于捕捉视觉数据真正本质至关重要!...传统视频模型,是在限制性更强数据集、更短长度和更窄目标上进行训练。 而Sora利用了庞大而多样数据集,包括不同持续时间、分辨率和纵横视频和图像

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Web 技术:CSS最小和最大(宽度高度)知识点及优缺点

上已经收录,文章已分类,也整理了很多我文档,和教程资料。 通常,我们希望限制元素相对于其父元素宽度,同时使其具有动态性。因此,有一个基础宽度或高度能力,使其扩展基础上,可用空间。...如果图像图像小,则max-width: 100%不会对图像产生实际影响,因为它比父图像小。 使用最小宽度和最大宽度 ?...flex 项目的最小大小等于其内容大小。 根据CSSWG: 默认情况下,flex项目不会缩小到它们最小内容大小(最长单词或固定大小元素长度)以下。...内容溢出问题不仅在于内容是否大于固定hero 高度。它可以发生在屏幕大小调整作为文本换行结果。 ? 如果改用min-height,则上述情况根本不会发生。...为了使其流畅,我们需要以下内容: 纵横:高度/宽度 容器宽度:可以是固定数字,也可以是动态数字(100%) 设置height为视口宽度100%乘以纵横 设置max-heigh,该高度是容器宽度乘以纵横

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基于深度学习视频增强平台:SUPERNOVA

当前SUPERNOVA平台包含上采样模块(也称为超分辨率),HFR模块(高帧率)和重新定向模块。这些模块都具有深度神经网络,且网络具有可升级超参数集。...文章中介绍了一种基于长短期记忆(LSTM)和基于卷积神经网络(CNN)HFR方法,可以通过有效地捕获快速局部和全局运动时间动态来准确地插补快速运动帧,学习如何在两个连续输入帧(上一个帧和下一个帧)...HFR模块体系结构如下图所示 ? 重新定向模块 该模块将宽高比固定原始图像/视频转换为所需比例重新缩放图像或视频。...提出方法是将重新定位网络与用户内容消耗情况作为控制参数一起使用, 换句话说,SUPERNOVA中重新定向模块为用户提供了重新缩放图像/视频,而不会造成视觉损失,无论各种显示器纵横和观看模式如何...所提出重新定向方法由显着性检测部分和调整大小操作部分组成,这些部分考虑了显示器纵横和用户观看模式。 ? 完成所有这些步骤后,图像/视频质量将显着提高。 ? ?

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10分钟内就可以学会几个CSS高招

具有挑战性 CSS 方面,例如如何在水平和垂直方向上居中 div 古老问题。 ?...,允许你在 UI 中任何位置创建灵活列或行,当元素具有显示 flex 时,它还具有 x 和 y 轴,你可以在其上对齐其子项。...由空格分隔,这意味着我们有三列注意 fr 值或小数单位将负责与网格其他列共享可用空间,我们还可以定义一些行,现在网格每个元素都将自动定位,但重要是请注意,与 flexbox 布局或上帝禁止表格布局相比...例如,你可能有一篇文章首选宽度为 50%,但在小屏幕上,你希望将其固定为 200 像素或在大屏幕上固定为 800 像素,你可以通过编写将有条件地应用 CSS 媒体查询来实现基于视口大小,唯一问题是媒体查询会让你想要随着项目的增长而离开自己...6、纵横单线 现在,如果你曾经不得不编写保持特定纵横响应式图像或视频,那么下一个技巧真的会让你大吃一惊,我最近不得不在 fireship.io 上这样做,以嵌入具有 16×9 纵横视频,这需要

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