任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等,任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到,选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测,而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的,进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法,利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力,进行更有效的标签分配过程。这样,检测器可以动态选择高质量的锚点,实现对目标的准确检测,缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中,我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明,与基线模型相比,我们的方法取得了实质性的改进。此外,我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。
不知道大家有没有注意到,在我们上网的时候,会看到有些链接打开之后可以直接定位到页面的某个位置处。
HTML5学堂:之前的文章与大家分享了SVG的一系列操作,但是SVG也是存在一些劣势,所以今天开始为大家分享介绍HTML5 Canvas的相关知识,Canvas是什么呢?又如何进行Canvas进行图像
携手创作,共同成长!这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第12天,点击查看活动详情 >>
以前我有写过一篇基于Butterfly的手机端fixed定位侧栏布局魔改方案,抛开被洪哥忽悠而起的这么长的标题不谈,在这篇中是通过编写一个手机端fixed定位的样式,并通过js监测到对应的点击动作后,给相应的侧栏卡片添加上这个样式。同时也是通过js不断的进行样式初始化和class的增减。
神经辐射场利用基于学习的参数模型来产生连续的渲染图像,并保留更多的细节。然而,其耗时的随机采样,会导致性能下降和出现潜在的噪声。
在借助腾讯混元助手屏蔽简书登录框中已经实现了Chrome 中屏蔽简书登陆框、右侧热门、左侧点赞、以及底部推荐。然后我用Userscripts 在 Safari 中使用了一下,发现登陆框并不能屏蔽掉,所以这里再补充下,如果在 Safari 中移除简书登陆框。
锚点目录定位功能在长页面和文档类网站中非常常见,它可以让用户快速定位到页面中的某个章节
这个图就是模糊处理过的图片,大部分模糊的图片给我们感觉都是分辨率不够。所以我们这里的滤波思路就是“降低图像的分辨率”。
解析 访问该页面的地址:http://127.0.0.1/anchor.html(我是在本地服务器上测试的) 点击a链接锚点1,则页面会直接跳到红色的div(锚点1),同时,浏览器地址改变为http://127.0.0.1/anchor.html#anchor1 虽然可以直接定位到制定的位置,但是效果很差,没有平缓的过渡效果。
一般返回顶部都是直接用 JS 实现的,但是我不懂 JS ,写个 console.log 我都不会就不用说写返回顶部了。那就直接用回最原始的方法:锚点定位。 锚点定位其实很好用,但主要是太生硬了,点一下定位就瞬间冲过去了,没有任何过渡。很多人用JS来做返回顶部而不用 CSS 可能就是锚点定位的这个缺点。
以前只是知道有锚点这么个东西,一直没有用到,昨天做毕设用到了锚点,现在总结一下控制锚点的几种情况: 1. 在同一页面中
本文,将向大家介绍 CSS 规范中,最新的 Anchor Positioning,翻译为锚点定位。
文章作者:Tyan 博客:noahsnail.com | CSDN | 简书
scrollIntoView()的用法 scrollIntoView是一个与页面(容器)滚动相关的API,该API只有boolean类型的参数能得到良好的支持(firefox 36+都支持)
提出了一种充分利用立体图像中稀疏、密集、语义和几何信息的自主驾驶三维目标检测方法。我们的方法,称为Stereo R-CNN,扩展了Faster R-CNN的立体输入,以同时检测和关联目标的左右图像。我们在立体区域建议网络(RPN)之后添加额外的分支来预测稀疏的关键点、视点和目标维数,并结合二维左右框来计算粗略的三维目标边界框。然后,我们恢复准确的三维包围框,以区域为基础的光度比对使用左和右ROI。我们的方法不需要深度输入和三维位置监督,但是,优于所有现有的完全监督的基于图像的方法。在具有挑战性的KITTI数据集上的实验表明,我们的方法在三维检测和三维定位任务上都比目前最先进的基于立体的方法高出30%左右的AP。
Range-Focused Fusion of Camera-IMU-UWB for Accurate and Drift-Reduced Localization
1、Overflow基本属性 overflow:visible(默认)/hidden/scroll/auto/inherit; visible:超出部分可见。 hidden:超出部分隐藏。 scroll:超出可滚动。 auto:若超出才出现滚动条。 inherit:继承。(IE8+) 注:overflow-x与overflow-y值不同,其中一个属性值被赋予visible,而另一个被赋值为hidden/scroll/auto,则visible会被重置为auto。 兼容性:
若是接触过编程数据结构的,对这个上手贼快. 写过json这些的...主要关注下缩进这些,理解下概念即可! 这里只列出非常高频且通用性高的使用姿势,个别骚姿势自行去提案了解!
在进行官网一类的网站建设时,经常会出现页面太长的现象,当用户滚动滚动条到最底部时返回顶部需要滚动多下滚动条,用户体验相当不好,于是就出现了当滚动条滚动到一定位置后出现返回顶部按钮,点击该按钮返回顶部,并且有一定的效果。
1.内部链接(当前文档与目标文档在同一站点内); 2.外部链接(当前文档与目标文档不在同一站点内); 3.E-mail链接(并允许访问者向指定的地址发送邮件); 4.锚点连接 跳转到同一网页或其他文档的指定位置:创建锚点,显示内容链接锚点,显示内容; 5.空链接,就是没有目标端点的链接,显示内容; 6.脚本链接:是一种特殊的链接,当单击设置脚本链接的文本或图像时,可以运行相应的JS语句。
Vue.js作为一个后起的前端框架,借鉴了Angular 、React等现代前端框架/库的诸多特点,并且 取得了相当不错的成绩。
如果你错过了上述内容,可以单击破折号后面的关键字跳转到对应的文章进行阅读。正如你所看到的,这一系列问题实际上也正是沿着一个常见的思维过程展开的。一般来说,当我们学习过Service模型后,就有能力制作出一个个积木,并将这些积木在各种不同的项目环境中使用起来——我们可以这么理解:
现在我们已经完成了正确运行ARKit项目的所有基本设置,我们希望我们的设备能够坐在水平表面上。这是飞机检测。在本节中,我们将学习如何激活平面检测。我们将熟悉锚点以及如何使用它们将对象放置在锚点上。此外,我们将能够在现实生活中看到我们发现的飞机锚。从现在开始,我们将更多地投入到代码中。
Faster R-CNN是为了改进Fast R-CNN而提出来的。因为在Fast R-CNN文章中的测试时间是不包括search selective时间的,而在测试时很大的一部分时间要耗费在候选区域的提取上。所以作者提出了RPN来提取候选框,使时间大大的减少了。
a标签在html内使用最多的就是超链接,在href属性中加入url链接即可。当然,他还有其他的一些功用,下面来看一下
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能,针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力,同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取,过滤及写入等数据处理功能。
Chrome设置断点的各种姿势 最近在翻看Chrome devtools的文档,刚看到了关于断点调试这里,感觉发现了新大陆-。- 本文记录一下如何在Chrome上设置断点,以及可以设置哪些断点,并不涉及具体调试相关的操作。 在JavaScript代码中设置断点 刚工作时被leader安利了Chrome浏览器,那时一说到调试,就知道这一个操作 以为在行号上单击一下就是打断点,就是会调试了:) 当然这也是最最基本的打断点的方式了,当然了,相较于 调试全靠alert 已经高端很多了。
大家好,本篇文章小编将和大家一起学习 4 个 Hover 相关的动效案例,这 4 个案例分别是 Anchors(链接锚点)、Tooltips(提示层)、Card Content(内容卡片)、Button(按钮)相关的 Hover 效果,由于篇幅原因,本文只介绍前两个案例。
方舟开发框架(简称:ArkUI),是一套构建HarmonyOS应用界面的UI开发框架,它提供了极简的UI语法与包括UI组件、动画机制、事件交互等在内的UI开发基础设施,以满足应用开发者的可视化界面开发需求。
《CSS世界》第六章 流的破坏与保护总结 author: @TiffanysBear float属性 float的本质与特性 1.包裹性(包含包裹和自适应) 2.块状化并格式化上下文 3.破坏文档流 4.没有任何margin合并 float的作用机制 float属性使父元素高度塌陷,为了实现文字环绕效果。高度塌陷是为了让跟随的内容可以和浮动元素在一个水平线上。(行框盒子在正常定位状态下只会跟随浮动元素,不会发生重叠) clear属性 clear属性让自身不能和前面的浮动
论文地址:https://arxiv.org/pdf/2007.08508.pdf
2021 年中国研究生数学建模竞赛 E 题参考思路 交流群:912166339,非伸手党群 信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题 一、背景 UWB(Ultra-Wideband)技术也被称之为“超宽带”,又称之为脉冲无线电技术。这是一 种无需任何载波,通过发送纳秒级脉冲而完成数据传输的短距离范围内无线通信技术,并且信 号传输过程中的功耗仅仅有几十µW。UWB 因其独有的特点,使其在军事、物联网等各个领域 都有着广阔的应用。其中,基于 UWB 的定位技术具备实时的室内外精确跟踪能力,定位精度 高,可达到厘米级甚至毫米级定位。UWB 在室内精确的定位将会对卫星导航起到一个极好的 补充作用,可在军事及民用领域有广泛应用,比如:电力、医疗、化工行业、隧道施工、危险 区域管控等。UWB 更多应用场景请参见[4—6]。 UWB 的定位技术有多种方法,本文仅考虑基于飞行时间(Time of Flight, TOF)的测距原 理,它是 UWB 定位法中最常见的定位方法之一。TOF 测距技术属于双向测距技术,其通过计 算信号在两个模块的飞行时间,再乘以光速求出两个模块之间的距离,这个距离肯定有不同程 度的误差,但其精度已经比较高。 在室内定位的应用中,UWB技术可以实现厘米级的定位精度(一般指2维平面定位),并 具有良好的抗多径干扰和衰弱的性能以及具有较强的穿透能力。但由于室内环境复杂多变 UWB 通信信号极易受到遮挡,虽然UWB技术具有穿透能力,但仍然会产生误差,在较强干 扰时,数据会发生异常波动(通常是时间延时),基本无法完成室内定位,甚至会造成严重事 故。因此,信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题成为亟待解决的问题。 二、问题描述 为解决信号干扰下的超宽带(UWB)精确定位问题,我们通过实际场景实测,采集到一 定数量的数据,即利用 UWB 的定位技术(TOF),采集到锚点( anchor)与靶点(Tag)之间 的距离,希望通过数学建模(或算法)方法 ,无论信号是否干扰,都可以给出目标物(靶点) 的精确定位( 3 维坐标)。 三、实验场景和数据采集 如图所示,在 5000mm5000mm3000mm 的测试环境中,分别在 4 个角落 A0,A1,A2, A3 放置 UWB 锚点( anchor),锚点向所有方向发送信号。Tag 是 UWB 标签(靶点),即需 要定位的目标(只在测试环境范围内)。Tag 接收到 4 个 UWB 锚点( anchor)的信号(无论 信号是否干扰,Tag 一般都可以接收到信号),利用 TOF 技术,分别解算出对应的 4 个距离数 据。 实验在实验场景 1 中采集了 Tag 在 324 个不同位置,在信号无干扰和信号干扰下的 UWB 数据,即每个位置各测试(采集)2 次,一次信号无干扰,另一次信号有干扰(锚点与靶点间 有遮挡),注意:每次采集数据时,由于 Tag 在同一位置会停留一会儿时间,而锚点与 Tag 之 间每 0.2—0.3 秒之间就会发送、接收信号一次,所以在同一位置点,UWB 会采集到多组数据 (多组数据都代表同一位置的信息),组数的多少视 Tag 在同一位置的时间而定,停留的时间 越长,组数就越多。数据见文件夹“附件 1:UWB 数据集”。 图 1 实测环境示意图 实验场景 1: 靶点(Tag)范围:5000mm5000mm3000mm 锚点( anchor)位置(单位:mm): A0( 0,0,1300)、 A1( 5000,0,1700)、 A2( 0,5000,1700)、A3( 5000,5000,1300) 四、数据文件说明 ( 1)UWB 数据集 “附件 1:UWB 数据集”有 2 个文件夹和 1 个文件,1 个文件(Tag 坐标信息.txt)存放 324 个不同位置的编号及 3 维坐标信息,2 个文件夹中 1 个存放信号无干扰下(正常)采集的 数据(各文件名为 x.正常.txt,x 表示对应的位置编号),另 1 个存放信号有干扰下(异常)采 集的数据(各文件名为 x.异常.txt,x 表示对应的位置编号)。 ( 2)数据文件 Tag 在每个位置都采集了 2 个数据文件(1 个正常,另 1 个异常),共有 648 个数据文件, 无论正常、异常数据,数据格式都一样,每个数据文件开头第 1 行为采集开始行,无实际意义, 接下来,每 4 行为一组,表示 UWB 采集的一组完整数据(一组数据表示一个样品),如: T:144235622:RR:0:0:950:950:118:1910 T:144235622:RR:0:1:2630:2630:118:1910 T:144235622:RR:0:2:5120:5120:118:1910 T:144235
在介绍UIView的2D、3D形变之前需要知道一个概念,那就是锚点,各种变换就会按照这个点来运动。所以想达到特殊的效果,可以通过修改锚点的位置来达到。
作为前端工程师,页面布局是基本功。面对悟空中台的海量的活动需求,仅仅有几招常规的布局套路显然是难以招架的,悟空开发者团队从个性化需求中提炼特定场景下的共性特点,设计了多个“创意布局”方案。
SPA(single page application)-单页面应用有两个特点,一是路由控制,二是模板渲染。通过路由器,可以在不reload页面的情况下,实现页面部分刷新。那么,最关键的地方,就是如何设计路由器,如何让路由器工作?
最近看到写 “锚点自动跟随滚动定位”的方法,大都是基于JQ,或者是第三方。 所以,进行给出使用原生JS的写法。 什么都不说了,直接上代码(使用模块模式方式):
时光太瘦,指缝太宽。不经意间的一瞥,已隔经年。如果你不努力,一年后的你仍然是现在的你。要知道,你不是别人羡慕的“富二代”。你想要是生活,别人无法给你,只有靠自己拼搏,靠自己努力,靠自己奋斗,汗水永远比泪水更能打动成功,汗水的浇灌注定绽会放出绚丽的花朵! 今天给大家讲解下有关页面URL的问题,URL在SEO中,可以说是比标题还要重要,可以说是禁忌中的禁忌,各位同学一定要多加留意。现在我给各位同学讲解下,在日常中我们都会遇到哪些URL问题。 1 URL上使用#号好不好? URL当中的#号是一个锚点的标志位
最近,Chrome 发布了 Chrome 125 稳定版本,其中我觉得最有亮点的新特性就是 CSS 锚点定位了。
目标检测是计算机视觉中的一个非常重要的基础任务,与常见的的图像分类/识别任务不同,目标检测需要模型在给出目标的类别之上,进一步给出目标的位置和大小信息,在CV三大任务(识别、检测、分割)中处于承上启下的关键地位。当前大火的多模态GPT4在视觉能力上只具备目标识别的能力,还无法完成更高难度的目标检测任务。而识别出图像或视频中物体的类别、位置和大小信息,是现实生产中众多人工智能应用的关键,例如自动驾驶中的行人车辆识别、安防监控应用中的人脸锁定、医学图像分析中的肿瘤定位等等。
loader 和 plugins 是 webpack 系统的两大重要组成元素。依靠对 loader、plugins 的不同组合搭配,我们可以灵活定制出高度适配自身业务的打包构建流程。
协同过滤是推荐系统恒久不变的主题。随着时间的推移,它也不再是那个经典的、苍老的协同过滤,反而在各大顶会中洗练出了更花哨的光华,例如:
随着深度学习的快速发展,图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展,这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法,逐渐成为了主流。图1 列举了文本检测方法近几年来的发展历程。
之前已经讨论过非常多的目标检测算法,对计算机视觉感兴趣的读者也可以结合以前的文章加强理解。
自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后,用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口,利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型,我们使用不同大小和宽高比的窗口。
操作滚动条可以通过锚点跳转,JS操作滚动条,与scrollIntoView等方法。对此,我来考古一下。
选自 Medium 作者:Jonathan Hui 机器之心编译 目标检测是很多计算机视觉任务的基础,不论我们需要实现图像与文字的交互还是需要识别精细类别,它都提供了可靠的信息。本文对目标检测进行了整体回顾,第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器,包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器,它们都是目前最为优秀的方法。 机器之心之前已经讨论过非常多的目标检测算法,对计算机视觉感兴趣的读者也可以结
我们提出一种全卷积的单阶段目标检测器(FCOS),以逐像素预测的方式解决目标检测问题,类似于语义分割。几乎所有最先进的目标探测器,如RetinaNet、SSD、YOLOv3和Faster R-CNN,都依赖于预定义的锚盒。相比之下,我们提出的探测器FCOS是Anchor Free,以及proposal自由。通过消除预定义的锚盒集合,FCOS完全避免了与锚盒相关的复杂计算,例如在训练过程中计算IoU。更重要的是,我们还避免了所有与锚盒相关的超参数,这些超参数通常对最终检测性能非常敏感。通过唯一的后处理非最大抑制(NMS),使用ResNeXt-64x4d-101的FCOS在单模型和单尺度测试下,AP达到44.7%,超越了以往单阶段检测器。我们首次演示了一个更简单、更灵活的检测框架,从而提高了检测精度。我们希望所提出的FCOS框架可以作为许多其他实例级任务的简单而强大的替代方案。
工装穿戴识别检测系统通过python+yolov5网络模型计算机视觉技术,工装穿戴识别检测系统对现场画面区域7*24全天候监测,当工装穿戴识别检测系统监测到现场人员未按要求穿着时,立即抓拍存档告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测,核心思想就是利用整张图作为网络的输入,直接在输出层回归 bounding box(边界框) 的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法,其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来,从而做到了高效、灵活和泛化性能好。
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