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Poly-YOLO：更快，更精确的检测（主要解决Yolov3两大问题，附源代码）

一、背景 目标检测是一个过程，其中包含感兴趣对象的所有重要区域都被限制而忽略背景。通常，目标以一个框为边界，框用其左上角的空间坐标及其宽度和高度表示。...第一个问题：标签重写 标签重写是指由于yolo特有的网格负责预测bbox的特点，可能会出现两个物体分配给了同一个anchor，导致仅仅有一个物体被保留负责预测，另一个物体被当做背景忽略了。...而YOLOV3在训练时候，如果出现相同两个目标的中心位于同一个cell，且分配给同一个anchor，那么前面一个目标就会被后面目标重写，也就是说两个目标由于中心距离太近以至于在特征图上将采样成为同一个像素点的时候...四、实验及可视化 左：矩形网格，取自YOLOv3。目标边界框以其中心为中心的单元格预测其边界框坐标。 右图：Poly-YOLO中用于检测多边形顶点的基于圆形扇区的网格。...网格的中心与目标边界框的中心重合。 然后每个圆形扇区负责检测特定顶点的极坐标。 不存在顶点的扇区应产生等于零的置信度。 矩形检测和多边形检测对比 © THE END 转载请联系本公众号获得授权

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SSD(Single Shot MultiBox Detector)原理详解

对于所有其他层，我们有 6 个默认框（1、2、3、2/3、1/3）。特征图会被划分为网格，每个锚框被平铺到特征图中的每个网格上。...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的x和y偏移量、宽度和高度偏移量以及每个类别和背景的分数。...在几个特征图中允许不同的默认框形状让我们有效地离散化可能的输出框形状的空间。 计算锚框尺寸的比例尺的方法是 网络预测的 4 个值不直接用于在目标周围绘制边界框。...为了实现这一点，我们将每个真实边界框与某个预测框匹配。该预测框负责预测特定的真实边界框，在反向传播时为该特定预测框添加了匹配的真实边界框的损失。...在目标检测中，这种增强技术会影响原始图像的亮度和颜色，但不会对图像中物体周围的边框产生影响。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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「Adobe国际认证」Adobe Photoshop，如何裁剪并拉直照片？

自动居中预览启用此选项以便在画布的中心置入预览。 显示裁剪区域启用此选项以显示裁剪的区域。如果禁用此选项，则仅预览最后的区域。 启用裁剪屏蔽使用裁剪屏蔽将裁剪区域与色调叠加。您可以指定颜色和不透明度。...删除裁剪的像素禁用此选项以应用非破坏性裁剪，并在裁剪边界外部保留像素。非破坏性裁剪不会移去任何像素。您可以稍后单击图像以查看当前裁剪边界之外的区域。 启用此选项以删除裁剪区域外部的任何像素。...这些像素将丢失，并且不可用于以后的调整。 注意:右键单击裁剪框，以从上下文菜单中访问常用的裁剪选项。 4.按 Enter 键 (Windows) 或 Return 键 (Mac OS) 来裁剪照片。...3.使用图像周围的手柄，拉直或旋转图像。或者，将画布的范围扩展到图像原始大小之外。 4.当您对结果满意时，单击选项栏中的√以提交裁剪操作。Photoshop 会智能地填充图像中的空白区域/空隙。...您可以在裁剪时拉直照片。照片会被翻转和对齐以进行拉直。画布会自动调整大小以容纳旋转的像素。 要拉直照片，请执行以下操作之一： 将指针放置在角句柄靠外一点的位置，然后拖动以旋转图像。

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YOLO—实时对象检测的新视角

这会导致每一段完成的任务和最终目标之间的脱节, 最终的目标是在一个图像的对象周围绘制一个紧密的边界框。...每个网格单元 (也称为锚点) 表示一个分类器, 它负责在潜在对象周围生成 k个边界框, 其地面中心位于该网格单元 (在论文中k为 2) 中, 并将其分类为正确的对象。...请注意:边界框不限于网格单元格内，它可以在图像的边界内展开，以容纳它认为它负责检测的对象。这意味着在当前版本的YOLO中，系统生成98大小不等的边界框，以容纳场景中的各种对象。...成绩 对于更密集的对象检测, 用户可以根据需要将K或N设置为更高的数字。但是, 在当前配置下, 我们有一个系统,能够在对象周围输出大量的边界框, 并根据图像的空间布局将它们分类为不同的对象类别之一。...总之，YOLO在实时对象检测上表现出色, 这是资源匮乏的深度学习算法时代的重要中心阵地。随着我们迈向更加自动化的未来, 像YOLO和SSD500这样的系统将迎来巨大的进步, 并实现伟大的AI梦想。

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用不到 30 行 Python 代码实现 YOLO

但是在重叠的情况下，一个网格单元实际上包含两个不同对象的中心点，我们可以使用 anchor box 来允许一个网格单元检测多个对象。 ?...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，汽车的一部分被遮挡了。我们还可以看到，边界框，汽车和行人的中心都落在同一个网格单元中。...YOLO使用非极大抑制（NMS） 仅保留最佳边界框。 NMS的第一步是删除检测概率小于给定NMS阈值的所有预测边界框。在下面的代码中，我们将此NMS阈值设置为0.6。...这意味着将删除检测概率小于0.6的所有预测边界框。 什么是交并比阈值（IOU）？...这意味着将删除所有相对于最佳边界框的IOU值大于0.4的预测边界框。 ? 然后选择PC值最高的边界框，并删除与此太相似的边界框。它将重复此操作，直到每个类的所有非最大边界框都被删除为止。

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Object Detection in Foggy Conditions by Fusion of Saliency Map and YOLO

简介YOLO架构是一个完全卷积的神经网络，它将图像像素转换为生成的边界框的坐标和类[7]的概率。它在全图像上训练，以优化检测。该网络在Titan X GPU上的速度为每秒150帧。...这些模型已在RGB图像数据集上实现，RGB图像数据集在一阶和二阶特征统计的基础上，通过准确猜测中心周围的差异来预测显著性。...F、YOLO实时目标检测输入图像由YOLO分割成S×S框。物体中心所在的单元格将导致对该物体的检测。网格中的每个元素估计边界框的数量和与每个框关联的置信值。置信值显示假设如何确定边界框包含该项。...概率是由网格中包含目标物体的单元决定的。类的一部分概率是在网格的每个单元中被定义的，不过是在盒的计数中。...YOLO进行了优化，因为它可以预测网格中每个单元格的边界框。一个边界框预测器在训练时负责每个目标。该算法将检测目标的任务分配给一个预测器。

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目录

继续阅读以了解如何为Frame小部件创建各种边框。 通过浮雕调整镜框外观 Frame可以使用relief在框架周围创建边框的属性来配置窗口小部件。...外部填充会在网格单元的外部周围增加一些空间。它受以下两个关键字参数的控制.grid()： padx 在水平方向上添加填充。 pady 在垂直方向上添加填充。...标签位于每个单元格的中心，如下图所示： 你可以使用sticky参数更改每个标签在网格单元内的位置。...在之前的两个代码中都设置sticky为，将每个位置设置在其网格单元的顶部中心："n"LabelsLabel import tkinter as tk window = tk.Tk() window.columnconfigure...单击按钮以增加或减少窗口中心的值： 这是完整的应用程序代码，供你参考： 计数器应用程序完整源代码显示隐藏 这个应用程序并不是特别有用，但是你在这里学到的技能适用于你将制作的每个应用程序： 使用小部件创建用户界面的组件

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重塑路侧BEV感知！BEVSpread：全新体素化暴力涨点（浙大&百度）

具体而言，BEVSpread不是将包含在截头体点中的图像特征带到单个BEV网格，而是将每个截头体点作为源，并使用自适应权重将图像特征扩展到周围的BEV网格。...开源链接：https://github.com/DaTongjie/BEVSpread 介绍 以视觉为中心的3D目标检测在自动驾驶感知中发挥着关键作用，有助于准确估计周围环境的状态，并以低成本为预测和规划提供可靠的观测结果...我们发现，分配给周围BEV网格的权重应该与距离和深度有关。首先，权重随着距离的衰减可以有效地保留更多的位置信息，这有利于后续的网络学习。...我们不是将包含的上下文特征累积到相应的单个BEV网格中心，而是将具有特定权重的fC传播到其邻居Ω，这些邻居Ω是p周围的n个最近的BEV网格。具体而言，扩展体素池化的过程可以公式化为： 权重函数。...我们将BEVSpread与最先进的以视觉为中心的方法进行了比较，包括在同源设置中的Rope3D验证集上的BEVDepth和BEVHeight。

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基于YOLOv8 + BotSORT实现球员和足球检测与跟踪 (步骤 + 源码)

YOLO 的方法是将图像划分为 S x S 网格（如下所示），其中每个网格单元负责生成边界框和置信度得分输出。...如果答案是肯定的，那么我们继续以 xywh 格式预测边界框的值，其中 x 和 y 是边界框中心的坐标，w 和 h 指边界的宽度和高度盒子。...当我们查看绿色网格单元的输出向量时，我们试图预测蓝色边界框的中心，这是我们的真实标签。...最后，关于我们的类别概率分数，绿色网格单元仅包含 dog 对象，因此我们可以轻松地将分数 1 分配给狗对象，将 0 分配给汽车对象。...另外，如果我们看一下黄色网格单元，我们知道它不包含任何对象，因此我们可以简单地将置信值 0 分配给其输出向量。“x”表示无关项，这意味着我们可以安全地忽略输出向量中的所有其他值。

70610

河道非法采砂识别系统

最终，我们的目标是预测一类对象和指定对象位置的边界框。图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。...具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。图片在YOLO系列算法中，针对不同的数据集，都需要设定特定长宽的锚点框。...在网络训练阶段，模型在初始锚点框的基础上输出对应的预测框，计算其与GT框之间的差距，并执行反向更新操作，从而更新整个网络的参数，因此设定初始锚点框也是比较关键的一环。...在YOLOv3和YOLOv4检测算法中，训练不同的数据集时，都是通过单独的程序运行来获得初始锚点框。...YOLOv5中将此功能嵌入到代码中，每次训练时，根据数据集的名称自适应的计算出最佳的锚点框，用户可以根据自己的需求将功能关闭或者打开，具体的指令为parser.add_argument(’–noautoanchor

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【MFC拓展库】上海道宁与BCGSOFT合作为您带来专业的Micrisoft Windows开发业务组件

它不仅仅是一个新控件 - 它是一种新的用户界面理念。功能区控件将传统的工具栏和菜单替换为选项卡式组（类别）。每个选项卡在逻辑上分为面板，每个面板可能包含各种控件和命令按钮。...02、Docking & MDI for UWP一个完整的对接工具窗口和多文档界面解决方案用户可以随意拖动和停靠窗口，并保留他们的布局自定义包含流行IDE中的停靠窗口和MDI功能，以及您在其他任何地方都找不到的扩展功能旨在完全支持数据绑定和在...复制/粘贴操作完全拖放支持（您可以在一天内拖动约会或将它们放在日期选择器控件上）。打印支持07、网格和报告控件Grid 控件支持大多数标准网格功能。...表格样式格式查找对话框水印图像支持网格单元通知徽章08、高级编辑控制高级编辑控件具有以下功能：智能感知支持大纲（可折叠块）支持行号语法高亮支持颜色块（块选择支持）符号支持：您可以定义一组字符以自动替换为图像标记支持...此外，您可以将任何对话框部分声明为“玻璃”（仅限Vista），该对话框区域将出现“Aero”效果。13、视觉设计仪表的可视化设计器允许在几分钟内使用新的所见即所得设计工具创建高质量的数字仪表板！

5.6K20

用于精确目标检测的多网格冗余边界框标注

具有目标中心的网格单元负责检测特定目标。 今天分享的，就是提出了一种新的数学方法，该方法为每个目标分配多个网格，以实现精确的tight-fit边界框预测。...每个对象的多网格单元分配背后的基本理论是通过强制多个单元在同一对象上工作来增加预测紧密拟合边界框的可能性。...为简洁起见，我们将解释我们在一个对象上的多网格分配。上图显示了三个对象的边界框，其中包含更多关于狗的边界框的细节。下图显示了上图的缩小区域，重点是狗的边界框中心。...包含狗边界框中心的网格单元的左上角坐标用数字0标记，而包含中心的网格周围的其他八个网格单元的标签从1到8。 到目前为止，我已经解释了包含目标边界框中心的网格如何注释目标的基本事实。...这样做的一些优点是（a）减少不平衡，（b）更快的训练以收敛到边界框，因为现在多个网格单元同时针对同一个对象，（c）增加预测tight-fit边界框的机会（d) 为YOLOv3等基于网格的检测器提供多视角视图

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智慧工地抽烟识别检测系统

智慧工地抽烟识别检测系统根据python+yolo深度学习分析技术，对监控画面中工地人员的吸烟行为进行识别，及时发现画面中人员的违规行为，立即抓拍存档并同步违规信息到后台，有效帮助后台人员及时处理违规行为...图片YOLO网络是一个以目标检测为目的而设计的网络。...YOLO系列算法的基本思想是将输入图像分割为S×S个单元格， 且每个单元格生成B个边界框，由被检测目标中心点所在的单元格负责该目标的检测，并计算对应边界框的置信度。...这在减少了参数变量的同时，加快了网络的运行速度。图片YOLO不会在输入图像中搜索可能包含对象的感兴趣区域，而是将图像分割成单元格，通常是19×19网格。每个细胞负责预测K个包围框。...具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元。类似的过程发生在图像中的所有网格单元格上。在预测类概率后，下一步进行非最大抑制，这有助于算法消除不必要的锚点。图片

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【愚公系列】2023年11月 WPF控件专题 Ellipse控件详解

自定义控件则允许开发人员使用XAML和C#等编程语言来创建个性化的用户界面元素。自定义控件可以根据需求提供更多的功能和自定义化选项，以及更好的用户体验。...Ellipse控件也可以设置其他属性，例如：Center：控件中心点的位置RadiusX：椭圆水平半径的长度RadiusY：椭圆垂直半径的长度Stretch：控件如何拉伸以适应其容器Transform：...在WPF中，Ellipse控件常用于以下场景：绘制圆形或椭圆形的图形元素，例如在绘制基本图形、图表、进度条和指示器等场景中使用。...绘制视觉效果，例如在创建鼠标悬停或按下效果时，可以在控件周围绘制一个圆形或椭圆形的边框，并在其中添加阴影或颜色变化等效果。...绘制圆形或椭圆形的遮罩，例如在将椭圆形或圆形形状应用于文本框、图像框或其他控件时，可以使用Ellipse控件作为遮罩。

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让图片完美适应：掌握 CSS 的object-fit与object-position

使用 object-fit 将图像适应容器 object-fit 属性为我们提供了五个主要的关键字值，以确定我们的图像如何在其容器内显示。...none 值保持图像的正常大小，因此在容器中看不到图像的顶部、底部和两侧。 再次注意，默认情况下，图像的中心与内容框的中心对齐。...以下演示将我们的图像分配给一个特定的、灵活的网格区域： img { width: 100%; height: 100%; object-fit: cover; grid-row: 2 /...正如我们所看到的，object-position 默认为 50% 50%，这意味着图像的中心与其内容框的中心对齐。...object-position 为 50% 50% 意味着图像的中心与其内容框的中心在水平和垂直轴上对齐。

47610

关于Shape 的两个问题

形状的包围框以形状的参照系为中心，与参照系具有相同的方向(x轴、y轴和z轴与包围框的边缘具有相同的方向)。包围框完全包含形状。...当单击此项目时(必须预先选择一个形状)，将计算参考帧，以便在随机形状周围生成最紧凑的包围框。这是默认的计算方法。...Show edges（显示边缘）:以黑色显示边缘。显示的边将取决于指定的角度。如果勾选了隐藏边界，那么共享不超过一个三角形的边将被隐藏。...除了纯形状外，凸形状将变为非凸。 Wireframe（线框）:如果选中，那么通过摄像机看到的形状将总是以线框的形式出现。 Adjust texture（调整纹理）:打开所选形状的纹理对话框。...View/modify geometry（查看/修改几何图形）:打开所选形状的几何图形对话框。它允许调整网格的各种参数。

87210

用于数字成像的双三次插值技术​

当我们对图像进行插值时，实际上是在将像素从一个网格转换到另一个网格。 共有两种常见的插值算法：自适应和非自适应。自适应方法取决于它们所插值的内容，而非自适应方法则平等地对待像素。...为了保留清晰度和细节，必须将每个像素与其周围的像素进行近似，以获得最接近的值。就像复制像素以通过放大来填充图像中创建的空间一样。因此，这些值必须与其最近的像素相邻点近似或相同。...这是关于获取网格上p（x，y）上的点的值并对其进行插值以近似其周围点的值的全部操作。 如果大家不需要编代码，则始终可以使用具有预建功能的软件进行图像编辑。...在Photoshop中对图像重新采样时，将获得双三次插值技术。从菜单中： Image -> Image Size 我们将看到一个对话框，从中可以选择所需的重采样选项。...大多数情况下，使用的是压缩的JPEG图像。如果压缩级别更高以节省空间，则可能已经丢失了详细信息。否则，请选择最低的压缩级别以保留更多图像细节以进行放大。缩小尺寸时，它有很大不同。

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【计算机视觉】检测与分割详解

---- 分类和定位 图像分类[6]处理的是将类别标签分配给图像。但是有时，除了预测类别之外，我们还感兴趣的是该对象在图像中的位置。从数学的角度来说，我们可能希望在图像的顶部画一个包围框。...然后我们可以在每一点上应用某种回归损失来通过反向训练来训练网络. ---- 目标检测 目标检测的思想是从我们感兴趣的一组固定类别开始，每当这些类别中的任何一种出现在输入图像中时，我们就会在图像周围画出包围框...然后，我们可以将一个巨大的ConvNets应用到从region proposal输出的每个候选框中以获得最终类别。当然，与蛮力滑动窗口算法相比，它最终的计算效率要高得多。...(x，y)坐标表示边框的中心相对于网格单元格的边界，而宽度和高度则是相对于整个图像预测。概率是以包含对象的网格单元为条件的。我们只预测每个网格单元格的一组类概率，而不管方框B的数量。...Confidence score =Pr(Object) * IOU 在测试时，我们将条件类概率和单个边框置信度预测相乘，这给出了每个框的特定类别的置信度分数。

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