如何在Here Map中为'DomIcon|DomMarker‘设置’锚点‘或’偏移量‘？ - 腾讯云开发者社区

前言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如何在React中实现锚点定位和平滑滚动目录自动高亮的实现思路处理顶部导航遮挡锚点的解决方案服务端渲染下的实现方案...对于锚点定位来说,主要涉及这两个部分: 设置锚点,为页面中的某个组件添加id属性点击链接,跳转到指定锚点处例如: // 锚点组件 function AnchorComponent() {...问题解析遮挡问题有时锚点会被固定的Header遮挡,此时滚动会定位到元素上方,用户看不到锚点对应的内容。...常见的解决方案是: 设置锚点元素margin-top #anchor { margin-top: 80px; /* header高度 */ } 直接设置一个和Header高度相同的margin,来防止遮挡...这是因为在服务端,我们无法获取组件的ref,所以锚点元素不存在,自然无法定位。滚动页面时,目录高亮也失效。服务端渲染的静态HTML中,并没有绑定滚动事件,所以无法自动高亮。

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Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection(文献阅读)

分类子网为每个A锚和K个对象类预测对象在每个空间位置的概率。如果存在，回归子网预测每个A锚到附近实例的4维类无关偏移量。?...同样的，回归子网中的feature map上也附加了一个3×3 conv层，带有四个filter，然后是ReLU函数。它负责预测以无锚定方式编码的框偏移量。...本文分别设置，以车为实例，如下图所示。?(2)如何生成无锚分支的监督信号 ground-turuth对分类的输出是K maps，每个map对应一个类。...Focal loss应用在监督中，超参设置为。图像无锚分支的分类总损失是所有非忽略区域上的Focal loss之和，由所有有效盒区域内的像素总数归一化。 ...这些来自各个级别的顶级预测与基于锚点的分支的box预测合并，然后是阈值为0.5的非最大抑制，得到最终的检测结果。

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Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

RefineDet由两个相互连接的模块组成，即锚点细化模块和目标检测模块。具体来说，前者的目的是(1)过滤掉负锚点，减少分类器的搜索空间，(2)粗调锚点的位置和大小，为后续回归器提供更好的初始化。...后一个模块以改进后的锚为输入，进一步改进回归，预测多类标签。同时，我们设计了一个传输连接块来传输锚点细化模块中的特征，以预测目标检测模块中目标的位置、大小和类标签。...每个锚盒相对于对应单元格的初始位置是固定的。在每个feature map单元格中，我们预测相对于原始平铺锚的改进锚框的四个偏移量，以及表示这些锚框中存在前景对象的两个置信度评分。...Iverson指示函数当条件为正时输出为1(锚不是负的)否则输出为零，指示了回归损失在锚为负时不计算。注意，当时，设置和，并且如果，于是我们设置和。...在输入尺寸为320×320的fed方法中，RefineDet320获得了前78.1%的mAP，甚至超过了使用约1000×600输入尺寸的两阶段方法中的大多数(如速度Faster R-CNN的70.4%

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Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection

为了实现尺度不变性，最先进的探测器构建了特征金字塔或多级特征塔。多尺度的feature map正在并行地生成预测。此外，锚盒还可以进一步处理尺度变化。...锚盒通过人类定义的规则(如盒的大小)与特定级别的功能映射相关联。因此，为每个实例选择的特性级别完全基于特定的启发法。...同样的，在回归子网中，在feature map上附加一个3×3的conv层和4个filter，然后是ReLU函数。它负责预测以无锚方式编码的盒偏移量。...图像无锚分支的总回归损失是所有有效盒区域IoU损失的平均值。在推理期间，很容易从分类和回归输出中解码预测的盒子。在每个像素位置，假设预测偏移量为。然后预测的距离是。...总体的优化损失为，其中控制无锚分支的权重。在所有实验中，我们设置。虽然结果是稳健的确切值。整个网络使用随机梯度下降(SGD)在8个GPU上进行训练，每个GPU有2张图像。

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经典神经网络 | Faster R-CNN 论文解析

Anchor 在每个滑动窗口的位置，我们同时预测多个Region Proposal，每个位置最大可能的Proposal设置为k。...RPN默认设置为3 Scale,3 aspect ratios,因此每个位置输出9个anchor。对于大小为W×H(通常为2400)的卷积特征图，总共有W Hkanchor。...在论文的设置中， N_{cls} =256， N_{reg} =2400， \lambda =10。...相反，我们在一张图像中随机抽取256个锚点来计算一个小批量的损失函数，其中抽样的正锚点和负锚点的比例高达1:1。...ROI pooling之前的feature map大小是多少，ROI pooling后得到的feature map大小都是H*W。

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Region Proposal Network (RPN) 架构详解

特征图大小为 WxH 的锚框总数和特征图每个位置的锚点数量 K 可以表示为 WxHxK 。下图显示了在大小为 (600, 900) 的图像的位置 (450, 350) 处的 9 个锚点。...Bounding box Regressor 层学习 x,y,w,h 值相对于被分类为前景的 Anchor Box 的 Ground truth Box 的偏移量（或差异），其中 (x,y) 是框的中心...如果我们将特征图的深度设置为 18（9 个锚点 x 2 个标签），我们将使每个锚点都有一个向量，该向量具有表示前景和背景的两个值（称为 logit 的法线）。...feature map 中的每个位置都有 9 个 anchors，每个 anchor 都有两个可能的标签（background，foreground）。...如果我们将特征图的深度设置为 18（9 个锚点 x 2 个标签），我们将使每个锚点都有一个向量，该向量具有表示前景和背景的两个值（通常称为 logit）。

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深度学习500问——Chapter08：目标检测（1）

应用领域包括人脸检测、行人检测、车辆检测、飞机航拍或卫星图像中道路的检测、车载摄像机图像中的障碍物检测、医学影响在的病灶检测等。...其他深度网络（如VGG或ResNet）可用于更全面的特征提取，但这需要以速度为代价。...相反，它会预测一些与左上角名为锚点的参考框相关的偏移量（如x，y）。我们限制这些偏移量的值，因为我们的猜想仍然类似于锚点。要对每个位置进行k个预测，我们需要以每个位置为中心的k个锚点。...每个预测与特定锚点相关联，但不同位置共享相同形状的锚点。这些锚点是精心挑选的，因此它们是多样的，且覆盖具有不同比例和宽高比的现实目标。...Faster R-CNN使用更多的锚点它部署9个锚点框：3个不同宽高比的3个不同大小的锚点（Anchor）框。

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参数少一半、速度快3倍：最新目标检测核心架构来了

其中 FSAF 在基于锚点的检测器中效果是最好的，它超过了经典的 RetinaNet。...一步检测架构还可以分为两类：基于锚点的检测架构和基于关键点的检测架构。基于锚点的检测架构包含许多锚框，预测每个模板的偏移量和类别，其中最著名的就是 RetinaNet。...因此基于这个特点，MatrixNets 可作为任何目标检测的主架构，包括基于锚点或关键点的一步或两步检测器。...对于每个角来说，CornerNet 可预测热图、偏移量和嵌入。下图 3 为研究者提出的基于关键点的目标检测架构 KP-xNet，它包含 4 个步骤。...(a-b) 步骤使用了 xNet 主干；(c) 步骤使用了共享输出子网络，而针对每个矩阵层，他们预测了左上角和右下角的热图和偏移量，并在目标层内对它们进行中心点预测；(d) 步骤利用中心点预测匹配同一层中的角

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参数少一半、速度快3倍：最新目标检测核心架构来了

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CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

SSD将锚框密集放置在多个尺度的feature map上，直接对每个锚盒进行分类和细化。YOLO直接从图像中预测包围框坐标，之后在YOLO9000中改进，切换到锚框。...其中N是图像中目标的数量，α和β是控制每个点贡献的超参数(我们在所有实验中设置α为2，β为4)。使用编码的高斯凸点，项减少了地面真实位置周围的惩罚。...当我们应用焦损失时，我们遵循在卷积层中设置预测角落热图的偏差。在训练过程中，我们将网络的输入分辨率设置为511 × 511，输出分辨率为128 × 128。...式中，α、β、γ分别为拉力损失、推力损失和偏置损失的权重。我们设α和β为0.1，γ为1。我们发现α和β值大于或等于1会导致性能较差。...角点位置由相应的偏移量进行调整。我们计算左上角和右下角的嵌入之间的L1距离。距离大于0.5或包含来自不同类别的角的对将被拒绝。以左上角和右下角的平均得分作为检测得分。

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CurcveLane-NAS：华为&中大提出一种结合NAS的曲线车道检测算法

如何在骨干网络的不同阶段利用其计算成本进行最佳的车道网络设计？...4、 Adaptive Point Blending Search Module 受PointLaneNet 的启发，每个head在其特征图上建议许多锚点，并预测其对应的偏移量以生成候选线，并且最终可以在图像中通过线点和一个终点确定一条车道线...对于每个网格，模型将预测一组偏移量和一个终点位置，其中偏移量是真实车道与预定义的垂直锚点之间的水平距离，如图4所示。...此外，每个网格只能精确地预测其中心周围的偏移量，而离锚点较远的偏移量则不准确。使用普通的Line-NMS对曲线或车道偏僻部分的捕捉不够敏感。...在每组车道中，将得分较低的锚点中好的局部点与得分最高的锚点中的远程点进行迭代交换。对于每个高置信度锚点，再将其部分点替换为好的局部点，成为最终的预测结果。

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FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

在基于锚点的检测器中，锚点盒可以看作是预先定义的滑动窗口或建议，这些滑动窗口或建议被划分为正补丁或负补丁，并通过额外的偏移量回归来细化边界盒位置的预测。因此，这些检测器中的锚盒可视为训练样本。...除了上述描述锚点形状的超参数外，基于锚点的检测器还需要其他超参数将每个锚点盒标记为正样本、忽略样本或负样本。...1)在CNN中，最终feature maps的大跨度(如16×)会导致相对较低的最佳召回率。对于基于锚点的检测器，由于大跨度而导致的低召回率可以通过降低正锚点盒所需的IOU分数得到一定程度的补偿。...结果表明，与基于锚点的检测器相比，基于模糊神经网络的检测器具有更好的性能。在FPN之后，我们在不同层次的feature map上检测不同大小的对象。...接下来，如果一个位置满足或，它被设置为一个负样本，因此不再需要返回一个边界框。这里mi是feature level i需要后退的最大距离。

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从RCNN到SSD，深度学习目标检测算法盘点

其他深度网络（如 VGG 或 ResNet）可用于更全面的特征提取，但这需要以速度为代价。...相反，它会预测一些与左上角名为「锚点」的参考框相关的偏移量（如?x、?y）。我们限制这些偏移量的值，因此我们的猜想仍然类似于锚点。 ?...要对每个位置进行 k 个预测，我们需要以每个位置为中心的 k 个锚点。每个预测与特定锚点相关联，但不同位置共享相同形状的锚点。 ?...Faster R-CNN 使用更多的锚点。它部署 9 个锚点框：3 个不同宽高比的 3 个不同大小的锚点框。...64 个位置在每个位置，我们有 k 个锚点（锚点是固定的初始边界框猜想），一个锚点对应一个特定位置。我们使用相同的锚点形状仔细地选择锚点和每个位置。 ?

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【文本检测与识别-白皮书-3.1】第三节：算法模型 2

对于每个预测，水平位置（x坐标）和锚定位置都是固定的，这可以通过将conv5中的空间窗口位置映射到输入图像上来预先计算。检测器输出每个窗口位置上的k个锚点的文本/非文本分数和预测的y坐标(v)。...为了解决这个问题，CTPN提出了一种侧细化方法，该方法可以准确估计每个锚/方案在左右水平侧的位置（称为侧锚或侧建议）的偏移量。...与y坐标预测相似，计算相对偏移量为:图片其中，xside是距离当前锚点最近的水平侧（例如，左侧或右侧）的预测x坐标。图片是x轴上的真实（GT）边坐标，它是根据GT边界框和锚点位置预先计算出来的。...实验将SWT和ICDAR 2015的图像短边设置为2000，其他三个设置为600。实验将CTPN和最近公布的几种方法进行了比较。如表1和表2所示， CTPN在所有五个数据集上都达到了最佳性能。...SegLink通过估计输入图像上的一组默认框的置信度分数和几何偏移量来检测片段。每个默认框都与一个特征地图位置相关联，它的分数和偏移量可以从该位置的特征中预测出来。

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目标检测 | ATSS：自适应选择正负样本，消除Anchor-based和Anchor-free算法之间的性能差异

Anchor-free的检测：可以首先找到几个预定义或自学习的关键点，然后限制目标对象的空间范围。或者使用目标对象的中心点或区域定义正样本，然后预测从正样本到对象边界的四个距离。...（4）回归子网络：回归子网络与分类子网络平行，预测每一个预选框的偏移量，最终输出特征大小为4A×W×W。与当前主流工作不同的是，两个子网络没有权重的共享。...将retinanet的anchor数量设置为1，每个location仅预测一个格子，和anchor-free预测一个样本对应。...首先将groundtruth框内的anchor point视为候选正样本，然后根据为每个金字塔等级定义的比例范围从候选样本中选择最终的正样本，最后那些未选择的锚点为负样本。 ?...，由于标准差低，各层的IOU分布均匀，则设定较低的阈值来从各层中筛选正样本。若anchor box的中心点不在GT区域内，则其会使用非GT区域的特征进行预测，这不利于训练，应该排除。

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IJCAI 2021｜美团提出车道线检测新框架SGNet，精准且快速

基于R与L_center，可以对不同的车道线标注方式（如点、掩码、标记、网格等）进行统一的表示。 ? 图 3：基于外接框 - 中心线 - 偏移量的车道线表示方式。...中心线L_center可以使用直线的一般式表示为： ? 。当中心线上一个点的y坐标是y_i时，相应的 x 坐标为： ? 。容易得到，车道线实例L_Lane与中心线L_center在x上的偏移量 ?...为： ? 因此，基于中心线L_center和偏移量 ? ，可以方便地表征车道线实例L_Lane。 2、消失点引导的锚生成机制为了正确预测中心线L_Lane和车道线偏移量 ?...其中，为了验证消失点引导的锚生成机制的有效性，研究者设置了三个实验：特征提取 + 朴素分类回归模型(Base)、特征提取 + 消失点引导的锚生成机制 + 分类回归模型(Base+V)、特征提取 + 车道线关键点拟合的到的消失点引导的锚生成机制...从表 2 中可以看出，消失点引导的锚生成机制可以有效提升车道线检测的性能，同时基于外接框 - 中心线 - 偏移量的表示方法更有利于表征车道线并且获得更好的性能。

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深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

最新的网络结构如 DenseNet，可以在提高准确度的同时缩减参数数量。 VGG 在讨论网络结构孰优孰劣之前，让我们先以 VGG-16 为例来尝试理解 Faster-RCNN 是如何工作的。 ?...如果我们在特征图上每个空间位置上都定义一个锚点，那么最终图片的锚点会相隔 r 个像素，在 VGG 中，r=16。 ?...然后，我们对这些锚点随机采样，构成大小为 256 的 mini batch——维持前景锚点和背景锚点之间的平衡比例。...为了计算回归的目标，我们使用前景锚点和最接近的真实目标，并计算将锚点转化为目标所需的正确 Δ。论文中建议使用 Smooth L1 loss 来计算回归误差，而不是用简单的 L1 或 L2 loss。...我们用随机梯度下降的动量算法训练，将动量值设置为 0.9。你可以轻松的用其他任何优化方法训练 Faster R-CNN，而不会遇到任何大问题。

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深度 | 像玩乐高一样拆解Faster R-CNN：详解目标检测的实现过程

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React项目中如何实现一个简单的锚点目录定位

Feature Selective Anchor-Free Module for Single-Shot Object Detection(文献阅读)

Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection

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