在ReactJs中扭曲带有矩形框的组件可以通过CSS的transform属性来实现。具体步骤如下:
.twisted-box { transform: skewX(30deg); }
需要注意的是,扭曲效果可能会影响组件的布局和位置,可能需要通过调整其他样式属性来适应扭曲后的效果。
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卷积神经网络在检测图像中的物体时优于其他神经网络结构。很快,研究人员改进了 CNN 来进行对象定位与检测,并称这种结构为 R-CNN(Region-CNN)。R-CNN 的输出是具有矩形框和分类的图像,矩形框围绕着图像中的对象。以下是 R-CNN 的工作步骤:
cursor 属性规定要显示的光标的类型(形状),该属性定义了鼠标指针放在一个元素边界范围内时所用的光标形状(不过 CSS2.1 没有定义由哪个边界确定这个范围)。
原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50187029
https://www.zhihu.com/question/35887527/answer/147832196
人脸检测是目前所有目标检测子方向中被研究的最充分的问题之一,它在安防监控,人证比对,人机交互,社交和娱乐等方面有很强的应用价值,也是整个人脸识别算法的第一步。在本文中,SIGAI将和大家一起回顾人脸检测算法的整个发展历史。
Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks NIPS2015 https://github.com/ShaoqingRen/faster_rcnn
在现在每一个软件应用中,用户界面(UI)都是核心的特征。游戏也没有抛弃这一规则。有非常多的游戏都使用 UI 来显示一些信息,比如生命值,技能,地图,武器的弹药,等等。 Unity 3D 提供了许多 UI 组件,你都可以在你的游戏中使用它们。在这篇文章中,我会指导你在 unity 的菜单中如何创建一个简单的暂停菜单。这个暂停菜单将显示一个内容为『Paused』的 text 组件和三个按钮组件:分别是复位按钮『Resume』,重新开始按钮『Restart』,退出按钮『Quit』,并且还是显示游戏从场景加载到现在的时间。在这篇文章的最后,你应该创建出了类似下面的界面:
对于Bounding Box的列表B及其对应的置信度S,采用下面的计算方式。选择具有最大score的检测框M,将其从B集合中移除并加入到最终的检测结果D中。通常将B中剩余检测框中与M的IoU大于阈值Nt的框从B中移除。重复这个过程,直到B为空。
昨天结合代码详细解析了YOLOV1的损失函数,今天AlexeyAB版DarkNet的YOLOV2损失函数代码解析也来了。之前我详细分析过YOLOv2的损失函数目标检测算法之YOLOv2损失函数详解,这一节就不再赘述损失函数本身的细节了,直接上源码注释来进一步理解这一损失函数。
有些Excel用户喜欢在工作表中绘制形状,以实现其目的。例如,如下图1所示,绘制一个矩形方框来强调这些单元格中的数据。
You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection
前言 什么是NMS算法呢?即非极大值抑制,它在目标检测、目标追踪、三维重建等方面应用十分广泛,特别是在目标检测方面,它是目标检测的最后一道关口,不管是RCNN、还是fast-RCNN、YOLO等算法,都使用了这一项算法。 一、概述 非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS),顾名思义就是抑制不是极大值的元素,可以理解为局部最大搜索。这个局部代表的是一个邻域,邻域有两个参数可变,一是邻域的维数,二是邻域的大小。这里不讨论通用的NMS算法(参考论文《Efficient Non-Maximum Suppression》对1维和2维数据的NMS实现),而是用于目标检测中提取分数最高的窗口的。例如在行人检测中,滑动窗口经提取特征,经分类器分类识别后,每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。这时就需要用到NMS来选取那些邻域里分数最高(是行人的概率最大),并且抑制那些分数低的窗口。 NMS在计算机视觉领域有着非常重要的应用,如视频目标跟踪、数据挖掘、3D重建、目标识别以及纹理分析等。本文主要以目标检测中的应用加以说明。
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧,让计算机找出其中所有目标的位置,并给出每个目标的具体类别。对于人类来说,目标检测是一个非常简单的任务。然而,计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵,很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念,也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。与此同时,由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置,目标的形态千变万化,图像或是视频帧的背景千差万别,诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标
RMPE: Regional Multi-Person Pose Estimation ICCV2017 Code is based Caffe and Torch! https://github.com/MVIG-SJTU/RMPE https://github.com/MVIG-SJTU/AlphaPose
上一篇文章《学习|OpenCV图片修复函数inpaint》我们试验了OpenCV的图像修复函数,这篇我们结合鼠标事件使用修复做到想修复哪就修复哪的效果。
Improving Object Detection With One Line of Code https://arxiv.org/abs/1704.04503
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本文提出了一种可扩展的实时目标检测方法,旨在提高目标检测的速度和扩展性。该方法包括两个主要步骤:1)利用角点提取候选区域,并设计一个轻量级的卷积神经网络来学习目标的边界框和类别;2)在目标检测中采用定向稀疏采样技术,以减少计算量和提高检测速度。实验结果表明,该方法在速度和扩展性方面均优于现有的目标检测方法。
写文章用到的图片尺寸都很大,但是放到博客里面就显得比较小,所以每次看图时需要打开新标签页来看大图,有没有什么办法直接在博客里面预览大图呢?有的,CSS的强大功能就可以帮助实现
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