这是一个典型的异步编程挑战，您如何选择处理异步调用，在很大程度上，会导致或破坏您的应用程序，并且可能是您的整个启动。
JavaScript主机环境提供了许多函数，允许您调度异步操作。换句话说，我们现在开始的行动，但它们会在稍后结束。
你有没有见过下面这张图像上那种神秘的彩色纹路？我们知道这件灰色衬衣本身应该是光滑的，为什么拍出来的照片上会有这样的纹路呢？
论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection
对于工业应用来说，往往需要用到形状匹配来达到定位功能，VisionPro的PatMax算法，Halcon的形状匹配算法都是基于边缘的模版匹配。halcon中的形状匹配具有良好的鲁棒性，稳定，准确，快速的特点。opencv中虽然也有形状匹配算法，但是，是基于七阶不变矩来计算轮廓相似度，具有旋转缩放不变性。因此，无法求出目标形状的旋转和缩放系数。并且对于形状变换不大的轮廓也很难区分开，比如圆形和正方形。
今日洞见 文章作者/配图来自ThoughtWorks：王健。 本文所有内容，包括文字、图片和音视频资料，版权均属ThoughtWorks公司所有，任何媒体、网站或个人未经本网协议授权不得转载、链接、转贴或以其他方式复制发布/发表。已经本网协议授权的媒体、网站，在使用时必须注明"内容来源：ThoughtWorks洞见"，并指定原文链接，违者本网将依法追究责任。 从一次回顾会议开始 “要不……我们不做……代码审查了……试试？”还记得当有人抛出这个建议时周围同学的表情，那种表情用两个字加两个标点符号就可以形容：“
前言： 这篇文章主要使用特征金字塔网络来融合多层特征，改进了CNN特征提取。作者也在流行的Fast&Faster R-CNN上进行了实验，在COCO数据集上测试的结果现在排名第一，其中隐含的说明了其在小目标检测上取得了很大的进步。其实整体思想比较简单，但是实验部分非常详细和充分。 摘要： 特征金字塔是多尺度目标检测系统中的一个基本组成部分。近年来深度学习目标检测特意回避金字塔特征表示，因为特征金字塔在计算量和内存上很昂贵。所以作者利用了深度卷积神经网络固有的多尺度、多层级的金字塔结构去构建特征金字塔网络。
await/async 是 ES7 最重要特性之一，它是目前为止 JS 最佳的异步解决方案了。虽然没有在 ES2016 中录入，但很快就到来，目前已经在 ES-Next Stage 4 阶段。
在Three.js中，一个可见的物体是由几何体和材料构成的。在这个教程中，我们将学习如何从头开始创建新的网格几何体，研究Three.js为处理几何对象和材质所提供的相关支持。
论文: ESPNet: Efficient Spatial Pyramid of Dilated Convolutions for Semantic Segmentation
现在，用于low-level图像处理任务的神经网络通常是通过堆叠卷积层来实现的，每个卷积层仅包含来自一个小范围的上下文信息。随着更多卷积层的堆叠，卷积神经网络可以探索更多的上下文特征。但是，要充分利用远距离依赖关系较困难并且需要较多的计算量。由此，本文提出了一种新颖的non-local模块：金字塔non-local模块，以建立每个像素与所有剩余像素之间的连接。所提出的模块能够有效利用不同尺度的低层特征之间的成对依赖性。具体而言，首先通过学习由具有全分辨率的查询特征图和具有缩减分辨率的参考特征图所构成的金字塔结构来捕获多尺度相关性，然后利用多尺度参考特征的相关性来增强像素级特征表示。整个计算过程在同时考虑了内存消耗和计算成本。基于所提出的模块，本文还设计了一个金字塔non-local增强网络用于图像恢复任务中边缘保留的图像平滑处理，在比较三种经典的图像平滑算法中达到了最先进的性能。另外，可以将金字塔non-local模块直接合并到卷积神经网络中，以进行其他图像恢复任务，并可以将其集成到用于图像去噪和单图像超分辨率的现有方法中，以实现性能的持续改善。
今天分享一篇发表在MICCAI 2019上的论文：Dual Adaptive Pyramid Network for Cross-Stain Histopathology Image Segmentation (原文链接：[1])。
对用卷积神经网络进行目标检测方法的一种改进，通过提取多尺度的特征信息进行融合，进而提高目标检测的精度，特别是在小物体检测上的精度。FPN是ResNet或DenseNet等通用特征提取网络的附加组件，可以和经典网络组合提升原网络效果。
如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许 OpenSSE 更适合你，欢迎使用。
RCNN首次将卷积操作引入检测领域用于提取特征，然而现有的深度卷积网络需要输入固定尺寸的图片，这个需求可能会导致对于任意scale/size的图片的识别精确度下降。【深度卷积神经网络由卷积层和全连接层组成，卷积层对于任意大小的图片都可以进行卷积运算提取特征，输出任意大小的特征映射，而全连接层由于本身的性质需要输入固定大小的特征尺度，所以固定尺寸的需求来自于FC层，即使对输入图片进行裁剪、扭曲等变换，调整到统一的size，也会导致原图有不同程度失真、识别精度受到影响】SPPNet提出了**“空间金字塔池化”**消除这种需求，不管图像大小是多大，在整张图片上只需要计算一次，就可以得到整幅图像的特征图，经过池化都会输出一个固定长度的表征。
这是一篇非常漫长并且艰深的文章的节选（点击文末阅读原文查看全文），它解释了为什么我们需要测试，以及如何对软件进行测试的问题。好消息是，这篇文章提供的信息经得起时间推敲，无论你在构建什么样的软件都能适用。不管你是工作在一个微服务项目上，还是 IoT 设备上，抑或是手机应用或者网页应用，这篇文章提供的观点应该都有章可寻。
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低
图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低
金字塔可用于改善性能。它们是原始栅格数据集的缩减采样版本，可包含多个缩减采样图层。金字塔的各个连续图层均以 2:1 的比例进行缩减采样。如下图所示。从金字塔的底层开始每四个相邻的像素经过重采样生成一个新的像素，依此重复进行，直到金字塔的顶层。重采样的方法一般有以下三种: 双线性插值（BILINEAR）、最临近像元法（NEAREST）、三次卷积法（CUBIC）。其中最临近像元法速度最快，如果对图像的边缘要求不是很高，最适合使用该方法。三次卷积由于考虑的参考点数太多、运算较复杂等原因，速度最慢，但是重采样后图像的灰度效果较好。
在准备将软件上线到生产环境之前需要进行测试。随着软件测试方式日趋成熟，软件开发团队的测试也在取代大量手动测试，逐渐实现自动化测试。通过自动化测试，开发团队可以在短短几分钟内就了解到软件是否存在问题，而不需要等待几天的时间。
这篇论文是CVPR2017年的文章，采用特征金字塔做目标检测，有许多亮点，特来分享。
这是关于创建自定义脚本渲染管道的教程系列的第11部分。它增加了对后处理的支持，目前只支持bloom。
神经网络特征提取过程中，一般底层特征具有良好的空间信息，高层的具有良好的语义信息。原来多数的object detection算法都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。
Javascript 采用回调函数(callback)来处理异步编程。从同步编程到异步回调编程有一个适应的过程，但是如果出现多层回调嵌套，也就是我们常说的厄运的回调金字塔(Pyramid of Doom)，绝对是一种糟糕的编程体验。于是便有了 CommonJS 的 Promises/A 规范，用于解决回调金字塔问题。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】传统的帧插值通常都是在两张极其相似之间生成图像。最近Google提出的FLIM模型能够对动作变化幅度较大的两张照片进行帧插值来生成视频：首次引入Gram损失，不仅锐度提升，细节也拉满！ 帧插值（Frame Interpolation）是计算机视觉领域的一项关键任务，模型需要根据给定的两个帧，来预测、合成平滑的中间图像，在现实世界中也有极大的应用价值。 常见的帧插值应用场景就是对提升一些帧率不够的视频，一些设备都配有专门的硬件对输入视频的帧率进行
Javascript 采用回调函数(callback)来处理异步编程。从同步编程到异步回调编程有一个适应的过程，但是如果出现多层回调嵌套，也就是我们常说的厄运的回调金字塔(Pyramid of Doom)，绝对是一种糟糕的编程体验。于是便有了 CommonJS 的 Promises/A 规范，用于解决回调金字塔问题。 回调金字塔 那么何为回调金字塔呢？简单的讲就是回调里面嵌套回调。例如： asyncOperation(function(data){ // 处理 `data` anotherAsync
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是目标位置比较粗略。另外虽然也有些算法采用多尺度特征融合的方式，但是一般是采用融合后的特征做预测，而本文不一样的地方在于预测是在不同特征层独立进行的。
参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，
Javascript 采用回调函数(callback)来处理异步编程。从同步编程到异步回调编程有一个适应的过程，但是如果出现多层回调嵌套，也就是我们常说的厄运的回调金字塔(Pyramid of Doom)，绝对是一种糟糕的编程体验。于是便有了 CommonJS 的 Promises/A 规范，用于解决回调金字塔问题。本文先介绍 Promises 相关规范，然后再通过解读一个迷你的 Promises 以加深理解。 什么是 Promise 一个 Promise 对象代表一个目前还不可用，但是在未来的某个时间点可
尺度，顾名思义就是说图像的尺寸和分辨率。在我们进行图像处理的时候，会经常对源图像的尺寸进行放大或者缩小的变换，进而转换为我们指定尺寸的目标图像。在对图像进行放大和缩小的变换的这个过程，我们称为尺度调整。
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像素点在二维图像中的运动被定义为光流，其在相邻帧图像中存在有位移运动，即存在像素的光流。我们的目的是计算出光流，计算要满足几个前提假设：1.灰度不变性：同一个像素的灰度值在各个图像中是固定不变的；2. 相邻帧之前像素的位移不能太大；3.运动像素周围的像素具有同样的运动规律。
【导读】本篇博文我们一起来讨论总结一下目标检测任务中用来处理目标多尺度的一些算法。视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类：
Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.
前言 行业项目设计提案的难点 设计提案是设计稿思维和过程的呈现。在行业的项目中，我们常常通过设计提案，在签单前助力项目达成，或者在签单后说服客户接受设计稿。然而，根据笔者和同组伙伴的经验，输出行业项目设计提案并不容易。它的难点包括： 如何应对这些难点？ 采用结构化思维组织提案，可以有效的提高输出效率、稳定输出质量。那么何种结构化思维能应用在设计提案场景中呢？ 金字塔原则是一种层次性、结构化的思考和沟通技巧，旨在帮助使用者高效的编写简明扼要的报告。这种技巧由芭芭拉·明托提出，经过多年的发展传播，常出现在各大
一个非常经典的案例：用go语言来实现空心金字塔的输出 打印矩形 打印半个金字塔 打印整个金字塔 金字塔镂空 package main import "fmt" // 1. 打印矩形 /* *** *** *** */ // 2. 打印半个金字塔 /* * ** *** */ // 3. 打印金字塔 /* * 1层1个 规律：2 * 层数 - 1 空格2:总层数-当前层数i *** 2个3个 ****
花了一点时间用Python和seaborn绘制了全国人口年龄结构图以及31个省市的人口年龄结构图，也被称为人口金字塔。
在计算机视觉领域，图像金字塔是一种强大的技术，可用于在不同尺度下对图像进行分析和处理。金字塔的概念借鉴了古埃及的金字塔形状，其中每一级都是前一级的缩小版本。本篇博客将深入探讨如何构建图像金字塔，以及如何在实际应用中利用金字塔来解决各种计算机视觉问题。我们将使用 OpenCV 库和 Python 编程语言进行实际演示。
👨🎓学生HTML静态网页基础水平制作👩🎓，页面排版干净简洁。使用HTML+CSS页面布局设计,web大学生网页设计作业源码，这是一个不错的旅游网页制作，画面精明，排版整洁，内容丰富，主题鲜明，非常适合初学者学习使用, 这个实例比较全面，有助于同学的学习,本文将介绍如何通过从头开始设计个人网站并将其转换为代码的过程来实践设计。 @TOC 一、网站题目👨🎓 🚀 旅游景点介绍、旅游风景区、家乡介绍、等网站的设计与制作。 二、网站描述✍️ 旅游景点介绍、旅游风景区是一个介绍简介、行政区划、
特征金字塔是不同尺度目标识别系统的基本组成部分。但最近的深度学习对象检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们需要大量的计算和内存。本文利用深卷积网络固有的多尺度金字塔结构构造了具有边际额外成本的特征金字塔。提出了一种具有横向连接的自顶向下体系结构，用于在所有尺度上构建高级语义特征图。该体系结构称为特征金字塔网络(FPN)，作为一种通用的特征提取器，它在几个应用程序中得到了显著的改进。在一个基本的Fasater R-CNN系统中使用FPN，我们的方法在COCO检测基准上实现了最先进的单模型结果，没有任何附加条件，超过了所有现有的单模型条目，包括来自COCO 2016挑战赛冠军的条目。此外，我们的方法可以在GPU上以每秒6帧的速度运行，因此是一种实用而准确的多尺度目标检测解决方案。
动机 尽管两阶段检测器取得了成功，那么问题就是:一个简单的单阶段能达到类似的精度吗?单阶段应用于目标位置、尺度和纵横比的常规、密集采样。最近在YOLO和SSD等单阶段上的研究显示出了很有前景的结果，与
2.1 在 Vue 应用的单元测试中，对不同 UI 组件的单元测试有何不同？颗粒度该细到什么样的程度？
不务正业预警 眼看着一个学期又告一段落，几个月来拢共还是没写几篇博客。不过手头上倒是还积累着不少资料值得一写，趁着新春得闲可以好好梳理梳理了。
深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。
图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的结构，通过对原始图像进行多尺度像素采样的方式，生成N个不同分辨率的图像。把具有最高级别分辨率的图像放在底部，以金字塔形状排列，往上是一系列像素（尺寸）逐渐降低的图像，一直到金字塔的顶部只包含一个像素点的图像，这就构成了传统意义上的图像金字塔。
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