此示例最终将依赖于具有唯一整数值的相邻单元格，因此一个好的起点是重新投影由 生成的随机图像ee.Image.random()。 阿尔伯斯投影中的 50 公里网格单元，随机着色。...下一步是在每个网格单元中随机选取一个点。这可以通过使用reduceConnectedComponents()单元格结果加上第二个随机图像来完成（仍然在图像空间中），选择每个网格单元格中的最大随机值。...此示例使用原始网格大小 1/16 的第二个随机图像的网格，这意味着在每个网格单元内生成了 256 个随机点。random == maximum每个网格单元格中的位置被标记为 1 值，其余值被屏蔽。...如果需要“严格”遵守缓冲距离，那么网格中每隔一行和一列的单元格可以使用ee.Image.pixelCoordinates()和一些数学运算来屏蔽掉。...在这种情况下，您可以reduceRegions在random图像上使用最大减速器，按图像分组cells。该max减速机可以让你指定额外的输入：它找到的任何沿最大（如协或像素坐标）来进行。
我决定使用从 3dWarehouse 中得到的模型获取更多数据并创建扩展数据集。这些模型是以 .skp 文件格式存储的，因此必须进行转换。...除马桶外，几乎每个物体类别都包含有近1000个样本。其他物体类型之间的不均衡可通过分类权重进行修正。 数据预处理 在之前的步骤中，我们已经做了几件重要的事情。 阐述问题。...现在开始深入了解数据预处理。 在预处理过程中，数据预处理的最终结果是要用一种新的图像来表示 3D 网格物体。我们将使用圆柱投影来创建图像。 ? 3D网格物体 ?...下一步是从每个单元格的交点中选取离对应的M中的点距离最远的点，并将它们之间的距离写入 M×N 矩阵R。矩阵（或图像）R 称为全景图。 我们为什么要选取最远的点？最远的点通常集中于物体的外表面。...由于图像的合成性质，无法使用ZCA白化。 随机旋转会损失宝贵的物体边角信息，我无法确定这会对3D物体转换产生什么影响。 所以我想不出任何可以应用在这里的数据扩增方法。 ? 现在开始训练模型。 ?
除马桶外，几乎每个物体类别都包含有近 1000 个样本。其他物体类型之间的不均衡可通过分类权重进行修正。 ▌数据预处理 在之前的步骤中，我们已经做了几件重要的事情。 阐述问题。...通过创建.skp - > .off 转换器来转换 3d warehouse.中的模型，数据集变得更加均衡。 现在开始深入了解数据预处理。...在预处理过程中，数据预处理的最终结果是要用一种新的图像来表示 3D 网格物体。我们将使用圆柱投影来创建图像。 ? 3D网格物体 ? 此物体的转换结果 首先，我们需要读入 3D 网格物体并进行存储。...下一步是从每个单元格的交点中选取离对应的 M 中的点距离最远的点，并将它们之间的距离写入 M×N 矩阵 R。矩阵（或图像）R 称为全景图。 我们为什么要选取最远的点？最远的点通常集中于物体的外表面。...由于图像的合成性质，无法使用ZCA白化。 随机旋转会损失宝贵的物体边角信息，我无法确定这会对3D物体转换产生什么影响。 所以我想不出任何可以应用在这里的数据扩增方法。 ? 现在开始训练模型。 ?
尽管它们在各类问题上都取得了成功，但我们仍无法直观地理解它们是如何在内部做出决策的。随着人工智能系统被应用到更多重要的场景中，更好地了解其内部决策过程将有助于研究者能够及时发现其中的缺陷和错误。...某层中的一个神经元可能对「狗耳朵」图像块的激活程度更大，而另一层的另一个神经元可能会对高对比度的「垂直线」图像更敏感。 我们从一百万张图像的神经网络的每个层中收集到了内部激活图，并构建了一套激活图集。...为此，我们在之前创建的 2D 布局上提前绘制好了网格。对于网格中的每个单元格，我们对位于其边界内的所有激活取均值，并使用特征可视化来创建图标表示。 ?...左：通过网络输入一组一百万张随机图像，每个图像收集一个随机空间激活图。中间：通过 UMAP 提供激活以将其降维到二维。然后绘制，相似的激活图彼此临近。...右：然后我们绘制一个网格，对一个单元格内的激活取均值，并对平均激活做特征转置。 下面我们可以看到仅一层神经网络的激活图集（请记住，这些分类模型可以有六个或更多层）。
在这篇文章里，我将介绍如何利用 Mathematica 自身提供的和网格区域、图论、哈希表（关联）相关的各种函数，来创建形形色色的迷宫。...要生成这样一个迷宫，首先就是要把这个矩形区域划分成一个个小的单元格，形成一片网格： 每个单元格现在都是互相隔断的，构造迷宫的过程就是"拆墙"，让相邻单元格连通的过程。...从上面这个网格图形出发，我们可以构造一个图。具体构造方法是把每个单元格看作一个顶点，如果两个单元格相邻，也就是有共同的"墙"，那么就在这两个单元格对应的顶点之间添加一条边。...下面的函数里，我们给图的边随机赋值作为长度，得到的总长最小的所谓最小支撑树也就是随机的了： 生成迷宫 我们得到的树的顶点编号刚好是单元格的索引，凭借这个关系及之前生成的相邻信息，可以反向查询出要拆掉的墙的编号...我们可以根据图像内容生成疏密不同的网格。用这样的网格生成的迷宫可以看作是一幅图像的迷宫。
渣土车识别检测系统通过yolo网络架构对现场渣土车进行实时分析检测，一旦渣土车识别检测系统发现渣土车立即抓拍预警，提醒后台人员及时处理。我们使用YOLO(你只看一次)算法进行对象检测。...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。...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YOLOv5中在训练模型阶段仍然使用了Mosaic数据增强方法，该算法是在CutMix数据增强方法的基础上改进而来的。
作者从ImageNet导入预先训练的模型，并使用FCN编码器和解码器的结构模型。当给定图像时，模型创建与原始输入图像大小相同的特征。...该技术首先利用文本检测网络，如CRAFT，来识别输入表图片中的每个字符。接下来，使用动态规划，创建字符配对。...作者使用ADAM优化器随机初始化训练模型，进行大约10^6次权重更新。作者使用批处理大小为1，因为表格图像有不同的空间大小。作者使用0.00075的初始学习率，每进行80K更新就会衰减0.75倍。...例如，将3个网格元素合并在一起形成一个L形单元格，然后将与第4个元素合并，以创建一个跨越2行2列的单元格。...实验还证明了PDF信息，如页面元素是否是文本/路径/图像，可以编码为深度网络的输入，并提高性能。但是，如果这些信息不可用（例如，扫描的文档），该模型只能使用灰度图像作为输入。
例如，在表格布局中，每行都是用 创建的，每个行中的单元格则使用 或 ： 网格 ❝默认情况下，Grid 使用「单列」，并根据子元素的数量动态创建行。...基于百分比的列的宽度大小会按照容器宽度*N%变化，当列宽度小于图像宽度时，图像从列中溢出。 基于fr单位的列无论如何缩小容器宽度，该列也不会收缩到其最小内容大小以下。...main'; } 使用grid-template-areas我们勾勒出了我们想要创建的网格。...到目前为止，我们一直在讨论如何在水平方向上对齐内容。
本文将尝试仅使用卷积神经网络来解决简单的路径规划实例。 数据集 我们的主要问题是（在机器学习中一如既往）在哪里可以找到数据。...虽然没有现成的数据集可用，但是我们可以通过制作随机二维地图创建自己的路径规划数据集。创建地图的过程非常简单： 从一个 100x100 像素的方形空矩阵 M 开始。...位置编码 位置编码是一种通过将数据嵌入(通常是简单的和)到数据本身中来注入关于数据位置的信息的技术。它通常应用于自然语言处理(NLP)中，使模型意识到句子中单词的位置。...也就是说，我们感兴趣的是占用图中每个单元格相对于起点s和目标点g的位置。例如，以坐标(x, y)为单元格。我并不真正关心(x, y)是否等于(45,89)还是(0,5)。...所以我为每个占用网格图创建2个额外的通道，现在它的形状为[3,100,100] 。第一个通道是图像。第二个通道表示一个位置编码，它为每个像素分配一个相对于起始位置的值。第三通道则是相对于结束位置的值。
聚类算法很多，包括基于划分的聚类算法（如：kmeans），基于层次的聚类算法（如：BIRCH），基于密度的聚类算法（如：DBScan），基于网格的聚类算法等等。...这些算法用不同的网格划分方法，将数据空间划分成为有限个单元（cell）的网格结构,并对网格数据结构进行了不同的处理，但核心步骤是相同的： 1、 划分网格 2、 使用网格单元内数据的统计信息对数据进行压缩表达...如正态分布，均匀分布，指数分布 1）最底层的单元参数直接由数据计算，父单元格统计信息由其对应的子单元格计算，具体计算公式见2）3） 2）父单元格计算公式如下 [1497412609994_864_...） 对于这一个层次的每个单元格，我们计算查询相关的属性值。 ...直到所有网格处理完成，转到步骤8 4、 改变网格标记为“已处理”，若是非稠密网格，则转到步骤2 5、 若是稠密网格，则将其赋予新的簇标记，创建一个队列，将该稠密网格置于队列中 6、 判断队列是否为空
----每个边界框由五部分组成：x，y，w，h和置信度。(x, y)坐标表示box的中心相对于网格单元格的边界。宽度和高度相对于整个图像来预测。...使用和平方误差的原因是它很好优化，这与我们最大化平均精度的目标并不完全一致。它对定位误差等权重，分类误差可能不理想。然而，每个图像中许多单元格不包含目标。...为了避免过拟合，我们使用dropout和广泛的数据增强。在开始的全连接层后面dropout层设置为0.5，以组织层间的协同适配。为了增加数据，引入随机缩放和平移，最大可达原始图像大小的20%。...还在HSV颜色空间中随机调整图像的曝光和饱和度，最高达1.5倍。推断像训练一样，预测测试图像的检测只需要一个网络评估。...网格设计加强了bounding box预测中的空间多样性。通常很清楚一个对象落在哪个网格单元格中，并且网络仅为每个对象预测一个方框。然而，一些大型对象或多个单元边界附近的对象可以被多个单元很好地定位。
视频监控边缘分析盒通过计算机视觉深度学习+边缘计算视频监控分析技术，共同构成了基于边缘计算分析的视频图像识别技术。视频监控边缘分析盒通过对现场多路监控视频图像进行预处理，提高视频分析的速度。...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YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。...主要的改进思路如下所示：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；Mosaic数据增强的作者也是来自YOLOv5团队的成员，通过随机缩放、随机裁剪...、随机排布的方式进行拼接，对小目标的检测效果很不错。
激活值图集是通过从一百万张图像中收集神经网络每个层中的内部激活反应制成的。这些激活由一组复杂的高维向量表示，并通过 UMAP 被投影为有用的 2D 布局。...为此，我们在创建的 2D 布局上绘制网格。对于网格中的每个单元格，我们将该单元格边界内的所有激活平均化，并使用特征可视化来创建图标表征（iconic representation）。 ?...左：随机选取一百万张图像输入至网络中，每张图像收集一个随机空间激活。中：激活被传输至 UMAP，然后降成二维。然后把这些二维激活画下来，相似的激活画在相邻的位置。...右：然后绘制一个网格，将网格中每个单元格内的所有激活平均化，对平均后的激活进行特征反演（feature inversion）。...如果我们聚焦于三层网络在具体分类中的激活图，如卷心菜，我们会看到下图： ? 左：与另外两个相比，前层的激活图看起来非常不具体。中：中间层的图像绝对可以看出是叶子，但却无法确定是哪种植物的叶子。
目前最先进的One-Stage目标检测器的限制是只分别处理每个图像区域，而不考虑目标之间存在的可能关系。这就导致了模型只依赖于高质量的卷积特征来检测目标。...然而，他们缺乏考虑图像区域之间可能的关系的能力。目前的One-Stage目标检测器对每个图像区域进行单独处理。当考虑图像大小时，由于较小的感受野导致他们不知道不同的图像区域。...在高级抽象中，query序列中的单个网格单元格会搜索潜在的关系，并试图通过key将该单元格与序列中的其他单元格关联起来，即图像区域。query对和key之间的比较给这个value的注意力权重。...image.png 为了比较query和key矩阵，使用scaled dot product attention： 每个网格单元，即图像区域，通过取注意力加权值矩阵列的求和来进行编码。...每个head都有一个不同的query、key和value矩阵，因为这些集合都是通过使用单独的和随机初始化的权重矩阵获得的。
这些问题中的一个很大的问题是，如果我们要分批处理图像（批处理图像可以由GPU并行处理，从而提高速度），我们需要拥有固定高度和宽度的所有图像。...B表示每个单元格可以预测的边界框的数量。根据本文，这些B边界框中的每一个都可以专门用于检测某种对象。每个边界框都有5+C属性，这些属性描述每个边界框的中心坐标，尺寸，置信度得分和C类置信度。...然后将输入图像划分为13 x 13细胞。 ? 然后，将包含对象地面真值框中心的单元格（在输入图像上）选择为负责预测对象的单元格。在图像中，标记为红色的单元格包含地面真值框的中心（标记为黄色）。...现在，红色单元格是网格第7行中的第7个单元格。现在，我们将特征图上第7行中的第7个单元格（特征图上的对应单元格）分配为负责检测狗的那个单元格。 现在，该单元格可以预测三个边界框。...请注意，我们在此讨论的单元格是预测特征图上的单元格。我们将输入图像划分为一个网格只是为了确定预测特征图的哪个单元负责预测。
但为了让事情变得更容易，我创建了一个名为 Grid Trainer 的小应用程序。该应用程序可让您以交互方式使用所有这些网格参数。当您更改网格时，该应用程序还将向您显示生成您创建的网格的代码。...如您所知，没有框架修饰符的形状喜欢增长以填充父级提供的所有空间。在这种情况下，网格将增长以填充其父级提供的所有空间。 在下面的示例中，绿色单元格在其水平维度上不受限制，因此它使用了所有可用空间。...我们每行有 4 个单元格。除了第一行的第二个单元格和第二行的第三个单元格之外，每个单元格都是 50.0 pt 宽。这些将尽可能地增长（不扩大网格）。这两个单元格也分别跨越两列。...蜂窝再访 在文章 Impossible Grids 中，我们是否探索了Lazy Grid，我写了一个示例，说明如何使用这些网格来呈现蜂窝中的单元格。...从方形到六边形的步骤 我们必须从某个地方开始，所以我们将创建一个方形图像网格，然后逐渐添加代码将我们的简单网格转换为蜂窝。 到现在为止，您应该具备实现转换所需的所有知识。
多视图扩散模型 创建多视图图像的过程类似于视频生成的设计的我们通过使用相机姿势调节文本到图像模型，将它们微调为姿势感知多视图扩散模型。...在训练过程中，他们同时使用自然2D图像以及随机数量（1、4和8）的视图的3D对象渲染图进行联合训练。使用 参数对损失进行训练，与基础模型训练中使用的方法一致。...关于视图数量扩展的消融研究 在训练过程中，研究者会对每个训练对象抽取1、4或8个视图，为每个视图分配不同的抽样比例。...神经网络SDF通过等值面提取转换为3D网格。PBR属性通过UV映射烘焙到纹理和材质图中，包括漫反射颜色和如粗糙度和金属通道等材质属性。 研究团队使用大规模图像和3D资产数据来训练重建模型。...他们采用多种采样技术来处理相机参数。一半的图像以固定的仰角和一致的内参进行渲染，而剩余的图像则使用随机的相机姿态和内参进行渲染。这种方法既适用于文本到 3D 用例，也适用于图像到 3D 用例。
在Spread中每个单元格都可以被看作一个独立的对象，开发人员不仅可以设置单元格的类型，而且可以为每个单元格设置不同的外观属性。 设置单元格的颜色 你可以为一个或多个单元格设置背景色和前景（文本）色。...创建这些单元格颜色的代码也在下面给出。 ? 你可以通过使用代码中单元格的BackColor属性来为该单元格指定背景颜色，使用ForeColor属性来指定文本颜色。...你可以通过添加一幅图形图像来自定义单元格的背景。...如果你想要为表单中的所有单元格显示边界，你可以通过设置表单属性HorizontalGridLine和VerticalGridLine为None来关闭网格线显示。...你可以决定内容如何在一个或多个单元格中对齐。
如果对象的中心位于单元格的感受野内，你会希望特征图的每个单元格都可以通过其中一个边界框预测对象。（感受野是输入图像对于单元格可见的区域。）...如之前所述，特征图的维度会是 13×13。随后，我们将输入图像分为 13×13 个网格。 ? 输入图像中包含了真值对象框中心的网格会作为负责预测对象的单元格。...在图像中，它是被标记为红色的单元格，其中包含了真值框的中心（被标记为黄色）。 现在，红色单元格是网格中第七行的第七个。我们现在使特征图中第七行第七个单元格（特征图中的对应单元格）作为检测狗的单元。...请注意，我们在这里讨论的单元格是预测特征图上的单元格，我们将输入图像分隔成网格，以确定预测特征图的哪个单元格负责预测对象。...先决条件 阅读本教程前两部分； PyTorch 基础知识，包括如何使用 nn.Module、nn.Sequential 和 torch.nn.parameter 创建自定义架构； 在 PyTorch 中处理图像
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