VC如何获取对话框中控件的坐标 GetWindowRect是取得窗口在屏幕坐标系下的RECT坐标（包括客户区和非客户区），这样可以得到窗口的大小和相对屏幕左上角(0,0)的位置。...GetClientRect取得窗口客户区(不包括非客户区)在客户区坐标系下的RECT坐标,可以得到窗口的大小，而不能得到相对屏幕的位置，它的top和left都为0，right和botton是宽和高，因为这个矩阵是在客户区坐标系下...ClientToScreen把客户区坐标系下的RECT坐标转换为屏幕坐标系下的RECT坐标. ScreenToClient把屏幕坐标系下的RECT坐标转换为客户区坐标系下的RECT坐标. ...我们对同一个窗口先GetWindowRect取得一个RECT，再用ScreenToClient转换到客户坐标系。...引自：http://blog.chinaunix.net/u/25372/showart_304363.html 所以要获得一个控件再对话框中的坐标的实现代码是： CRect lpRec; GetDlgItem
Yolov5损失函数的构成 最佳框单独产生边界框损失 （由于与对象不太完美匹配）和分类损失（由于分类错误），这会推动与这些框相关的网络参数以改善框的位置和分类，同时这些框也会和其他所有非最佳框一起参与置信度损失...Objectness loss 项教会了网络如何预测正确的IoU，而坐标损失则教会了网络如何预测更好的边界框（最终将IoU推向1.0） ```类别置信度 = 类别分数 * objectness loss...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？...为什么在训练过程中要区别对待“最佳边界框”？ 想象一位教授有以下教学策略：在第一次作业中，她寻找表现良好的学生，并努力检查和评分他们的作业，以便他们在该科目中取得优异的成绩。...score_iou 都能保证是最大的 # (小的会被覆盖 因为同一个grid坐标肯定相同)那么从时间顺序的话, 最后一个总是和最大的 iou 去计算 loss b, a, gj, gi
物体检测是一种计算机视觉技术，它通过在对象周围绘制边框并标识给定框也属于的类标签来对对象进行定位和标记。与大型NLP不同，YOLO设计得很小，可以为设备上的部署提供实时推理速度。...YOLO脖子— YOLO脖子（上面选择了FPN）在传递到预测头之前对ConvNet图层表示进行组合和混合。 YOLO头部 —这是网络中进行边界框和类预测的部分。...它由关于类，框和对象的三个YOLO损失函数指导。...在做出是否预测对象的决策时包括IoU意识会提高性能。 网络敏度 旧的YOLO模型不能很好地在锚框区域的边界附近进行预测。定义盒子坐标稍有不同是很有用的，以避免此问题。YOLOv4中也存在此技术。...这意味着随着更多的这些技术被组合和集成在一起，在物体检测领域中仍存在发展的空间。 毋庸置疑，这是实施计算机视觉技术的激动人心的时刻。 我应该从YOLOv4或YOLOv5切换到PP-YOLO吗？
图片 步骤 2：边界框回归-Bounding Box Regression（标识边界框内的对象） 在图像中检测到给定物体后，在其周围绘制一个边界框。...边界框具有中心点、高度、宽度和类（检测到的物体类型）等参数。...这是通过量化两个框的交集度来实现的：实值框（图像中的红色框）和从结果返回的框（图像中的蓝色框）。...在本文的教程部分，我们将 IOU 值确定为 40%，这意味着如果两个框的交点低于 40%，则不应考虑此预测。这样做是为了帮助我们计算预测的准确性。...=14].reset_index(drop = True) 步骤 5：计算 YOLO 边界框的坐标 如前面的“YOLO 算法如何工作”部分（特别是步骤 1 和 2）中所述，YOLO 算法希望数据集采用指定的格式
在网络训练中，网络在初始锚框的基础上输出预测框，进而和Ground Truth进行比对，计算两者差距，再反向更新，迭代网络参数。...4、坐标变换 对于之前的YOLOv3和YOLOv4，使用的是如下图所示的坐标表示形式： YOLOv3和YOLOv4的坐标表示 、 、 、 分别是即边界框bbox相对于feature...有的话是什么（80类的类别得分）？然后就是这个目标物体在哪里（box坐标位置）？” 其实面对上述的3个输出，也对应YOLOv5的3个分支的，其分别是obj分支、cls分支和box分支。...假设预测框和目标框的大小都确定，只要两个框的相交值是确定的，其IoU值是相同时，IoU值不能反映两个框是如何相交的。...4.3、后处理之DIoU NMS 在上图重叠的摩托车检测中，中间的摩托车因为考虑边界框中心点的位置信息，也可以回归出来。因此在重叠目标的检测中，DIOU_nms的效果优于传统的nms。
2个框，并且都属于同一类；全连接层直接预测bbox的坐标值； YOLOv2 锚框（13*13grids，5 anchors：通过k-means选择先验框） resize（416*416*3）：416/32...（2）预测边界框和类别：对于每个网格，YOLO预测出固定数量（通常为5个或3个） 的边界框。...每个边界框由5个主要属性描述：边界框的位置（中心坐标和宽高）和边界框包含的目标的置信度（confidence）。此外，每个边界框还预测目标的类别。...位置损失衡量预测边界框和真实边界框之间的位置差异。置信度损失衡量边界框是否正确地预测了目标，并惩罚背景框的置信度。类别损失衡量目标类别的预测准确性。...（5）维度聚类。挑选好的Anchor有助于网络学习预测更准确的边界盒。作者对训练中的边界盒进行了k-means聚类，以找到更好的先验。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。...YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。...其位置预测公式为： 其中， 是预测边框的中心， 是先验框（anchor）的中心点坐标， 是先验框（anchor）的宽和高， 是要学习的参数。...我们将一个单神经网络应用于整张图像，该网络将图像划分为不同的区域，因而预测每一块区域的边界框和概率，这些边界框会通过预测的概率加权。我们的模型相比于基于分类器的系统有一些优势。...边框预测 图 2：带有维度先验和定位预测的边界框。我们边界框的宽和高以作为离聚类中心的位移，并使用 Sigmoid 函数预测边界框相对于滤波器应用位置的中心坐标。
上图中bx是预测目标边界框(上图中的蓝色框)的中心点的x坐标，它的计算方法就是将tx传入sigmoid函数 ，再加上cx(当前单元格左上角的x坐标)。...by就是目标边界框中心点的y坐标，它的计算方法就是将ty传入sigmoid函数再加上cy(当前单元格左上角的y坐标)。...scale，这样目标边界框中心点的坐标公式就变为 一般我们会把scale设成2，那么上面的式子就变成 这样我们可以对该函数和sigmoid函数进行一个函数图像上的对比 通过上图，我们可以看到，在相同的...所以改变了目标边界框中心点的坐标公式之后，我们的预测值也就可以到达0和1这些点了，就解决了这个问题了。...在YOLOV4中 我们不仅会把中间的单元格的Anchor 2作为正样本，还会把该单元格上面的单元格和左边的单元格的Anchor 2都作为正样本，之所以能够这么做是因为YOLOV4的目标边界框中心点的坐标公式发生了改变
这个类别分数(有的文章称类别置信度)可以通过下面的公式进行计算： Pr(Object)对应的是该格子中目标的概率，有目标为1，没目标为0，IOU即预测框和真实框的交并比，对每一类分别进行计算，...引入锚框(Anchor) 在YOLOv1中，输入图片最终被划分为7x7网格，每个单元格预测2个边界框。...YOLOv1最后采用的是全连接层直接对边界框进行预测，其中边界框的宽与高是相对整张图片大小的，而由于各个图片中存在不同尺度和长宽比的物体，YOLOv1在训练过程中学习适应不同物体的形状是比较困难的，这也导致...位置宽高计算优化 在YOLOv4中，位置宽高计算已经进行了一轮优化，主要是在坐标计算中添加了缩放因子。在YOLOv5中，又对目标宽高的计算公式进行了优化。...总结 由于YOLOv5没有论文，导致所有创新内容均从均码获取，并且YOLOv5还在不断更新，上面的内容只是一小部分。还有一块比较重要的内容是正负样本匹配方面，我暂时没有研究透彻，在本文中就没涉及。
每个bounding box要预测(x, y, w, h)和confidence共5个值，每个网格还要预测一个类别信息，记为C类。...YOLO对于艺术类作品中的物体检测同样适用。它对非自然图像物体的检测率远远高于DPM和RCNN系列检测方法。...其位置预测公式为： 其中， 是预测边框的中心， 是先验框（anchor）的中心点坐标， 是先验框（anchor）的宽和高， 是要学习的参数。...我们将一个单神经网络应用于整张图像，该网络将图像划分为不同的区域，因而预测每一块区域的边界框和概率，这些边界框会通过预测的概率加权。我们的模型相比于基于分类器的系统有一些优势。...边框预测 ? 图 2：带有维度先验和定位预测的边界框。我们边界框的宽和高以作为离聚类中心的位移，并使用 Sigmoid 函数预测边界框相对于滤波器应用位置的中心坐标。
Faster RCNN 对于每个对象有两个输出，作为类标签和边界框偏移，而 Mask RCNN 是第三个输出（即对象的掩码）的相加。...Yolov5架构 该算法的工作原理如下： 剩余块 边界框回归 并集交集(IOU) 非极大值抑制.a Yolov5更快、更小，并且与以前的版本大致一样准确。...在 coco 数据集上进行训练，它可以很好地处理边界框。 让我们从我们问题案例中 Yolov5 的实现开始；我已经使用 google collab 来运行其中的代码。...对于有划痕的汽车的预测如下： 在这种情况下，精度和召回率都很小，因为在 Yolo 中，我们处理的是边界框，而这些指标取决于实际框和预测框的并集交集 (IOU)。...在使用 Yolov5 进行自定义训练时，除了指标之外，它能够非常好地进行预测，检测样本图像中的所有划痕和损坏。
其中5 55分别对应的是预测框的中心点横坐标、纵坐标、宽度、高度和置信度，这里的置信度表示预测框的可信度。 取值范围为( 0 , 1 ) (0,1)(0,1)，值越大说明该预测框中越有可能存在目标。...目标框回归 YOLOv5的目标框回归计算公式如下所示： 其中( b x , b y , b w , b h )表示预测框的中心点坐标、宽度和高度，( c x , c y )表示预测框中心点所在网格的左上角坐标...4.2 边界框损失 文链接：https://arxiv.org/abs/1911.08287 IoU，即交并比，它的作用是衡量目标检测中预测框与真实框的重叠程度。...此外，IoU无法精确的反映预测框与真实框的重合度大小。因此为了改进IoU，又不断提出了GIoU、DIoU和CIoU等一系列IoU的变种。 YOLOv5默认使用CIoU来计算边界框损失。...5.将归一化后的标注框坐标还原到原图尺寸，然后转换到拼接后的坐标系中，得到新的标注框坐标。
椎体将分成2类：正常和退行性病变，椎间盘分成5类：正常，膨出，突出，脱出，椎体内疝出。标注样例如下图。...预测的坐标和标注坐标距离小于6mm的点如果分类正确将被计数为正确TP，如果分类错误将被计算为误报FP。如果预测的点不落在任何标注点的6mm半径内也将被计数为FP。...1.3、生成yolo目标检测标注数据 标注数据只有每个位置的中心点坐标，缺少boundingbox的宽和高，所以这里通过不同关键点坐标来生成边界框的宽和高，其中椎体根据与其相邻的两个椎间盘的坐标的距离作为边界框的宽和高...，椎间盘根据与其相邻最近的椎体的坐标的距离作为边界框的宽和高，然后将中心点坐标，宽和高按照图像大小比例缩放到0-1范围。...1.4、生成分类ROI图像 为了截图椎体和椎间盘ROI区域图像，其中椎体根据与其相邻的两个椎间盘的坐标的距离作为边界框的宽和高和此椎体的中心点从图像上截取ROI图像，椎间盘根据与其相邻最近的椎体的坐标的距离作为边界框的宽和高和此椎间盘中心点从图像上截取
YOLO-Pose不需要对自底向上的方法进行后处理，以将检测到的关键点分组到一个骨架中，因为每个边界框都有一个相关的姿态，从而导致关键点的固有分组。...YOLOv5主要关注于80个类COCO目标检测，Box head预测每个Anchor的85个元素，分别对应于80个类的边界框、目标分数和置信度得分。...对应于每个边界框，存储整个姿态信息。因此，如果一个GT边界框在位置 和scale s上与Anchor相匹配，将预测相对于Anchor中心的关键点。...与top-down的方法相比，YOLO-Pose的优势之一是:关键点没有限制在预测的边界框内。因此，如果关键点由于遮挡而位于边界框之外，它们仍然可以被正确地识别出来。...因此，整个模型可以导出到ONNX中，这使得它很容易跨平台部署。这个独立的ONNX模型可以使用ONNXRUNTIME执行，以图像为输入，并推断图像中每个人的边界框和姿势。
而yolov5的5.0版本给我们提供了几个预训练权重，我们可以对应我们不同的需求选择不同的版本的预训练权重。可以预料的到，预训练权重越大，训练出来的精度就会相对来说越高，但是其检测的速度就会越慢。...首先区分定位误差和分类误差。对于定位误差，即边界框坐标预测误差，采用较大的权重λcoord=5λcoord=5。...然后其区分不包含目标的边界框与含有目标的边界框的置信度，对于前者，采用较小的权重值λnoobj=0.5λnoobj=0.5。其它权重值均设为1。...然后采用均方误差，其同等对待大小不同的边界框，但是实际上较小的边界框的坐标误差应该要比较大的边界框要更敏感。...河道水位自动监测预警算法为了保证这一点，将网络的边界框的宽与高预测改为对其平方根的预测，即预测值变为(x,y,w−−√,h−−√)(x,y,w,h)。
在这个架构中，原始图片被分成 S x S 个单元格（最初 7 x 7），每个单元格（cells）预测 B 个边界框（bbox）和这些边界框中任何对象存在的置信度，以及对象所属分类C的概率。...而置信度值表示模型对给定的边界框包含某个对象的置信度以及边界框预测其位置的准确度。其实这是IoU(truth, pred)对一个物体存在的概率的乘积。如果单元格中没有对象，则置信度为零。...每个单元格还预测对象类别的 C 的条件概率。无论 bbox B 的数量如何，每个单元格只预测一个分类。 所以在一次前向传播中预测出S*S*B个边界框。...这是非常符合逻辑的，因为现在所有类别的所有边界框都可以在一次传播中预测出来，这就是You Only Look Once的由来。...获取边界框 因为与物体中心相邻的cells也会产生bboxes，导致会出现很多的结果，所以需要从中选出最好的。所以这里使用了非最大抑制技术，其工作原理如下。
我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行裸露土堆识别检测。6月9日，Ultralytics公司开源了YOLOv5，离上一次YOLOv4发布不到50天。...该算法将单个神经网络应用于完整的图像，然后将图像划分为多个区域，并预测每个区域的边界框和概率。这些边界框是由预测的概率加权的。要理解YOLO，我们首先要分别理解这两个模型。...图片YOLO算法- YOLO算法是一种基于回归的算法，它不是选择图像中有趣的部分，而是预测整个图像中的类和包围框运行一次算法。要理解YOLO算法，我们首先需要了解实际预测的是什么。...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。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
边界框损失(box_loss)：该损失用于衡量模型预测的边界框与真实边界框之间的差异，这有助于确保模型能够准确地定位对象。 这些损失函数在训练模型时被组合使用，以优化模型的性能。...通过使用这些损失函数，YOLOv5可以准确地识别图像中的对象，并将其定位到图像中的具体位置。 1....通过 build_targets 筛选的 GT 中的正样本和 pred 筛选出的对应位置的预测样本 进行计算损失。...)[None]: [1, 555, 2] off[:, None]: [5, 1, 2] => [5, 555, 2] # 得到所有筛选后的网格的中心相对于这个要预测的真实框所在网格边界...score_iou 都能保证是最大的 # (小的会被覆盖 因为同一个grid坐标肯定相同)那么从时间顺序的话, 最后一个总是和最大的 iou 去计算 loss
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