如何在Roassal 3中为复合形状添加边界框？ - 腾讯云开发者社区

如果设置为true，则该碰撞器仅用于检测碰撞事件，而不影响物理模拟。...使用复合碰撞器（Composite Collider 2D）：复合碰撞器可以将多个碰撞器合并为单个碰撞器，这在大型地图等情况下尤其有效，因为它可以减少碰撞检测的计算量，从而提高性能。...选择合适的碰撞器类型：可以选择多边形碰撞器（Polygon Collider）或盒形碰撞器（Box Collider），以提供更准确的边界框信息，特别是在将2D角色放入3D场景中时，可以使用物理引擎使角色与...因此，通常推荐使用复合碰撞器（Composite Collider）来简化碰撞检测过程。根据具体需求，可能还需要添加其他物理组件，如关节（Joints）或力（ Forces）。...这意味着，当你为一个物体添加了Rigidbody 2D组件时，Unity的物理引擎会计算并模拟该物体在XY平面上的运动，包括旋转和移动。

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Inverse kinematics tutorial

将一个形状的颜色转移到另一个形状,选择这两个形状、确保最后选定的形状(白色的边界框表示)是一个你想要的颜色,然后在形状的颜色的部分对话框单击apply to selection按钮。...也可以随意调整其他视觉参数，如阴影角度参数、边缘宽度或边缘颜色。完成上色后，可能会出现以下情况: ? 下一步，我们将添加机械手的7个关节。...这个操作保证了边界框与绝对参考系对齐，并且给定当前机械手的配置，表示最小的边界框。点击 [Menu bar --> Add --> Joint --> Revolute]，将一个旋转关节插入场景。...一旦形状被组合成复合形状，您就可以将其边界框与世界重新对齐，但这一步不是必需的(只有一个视觉效果)。对逻辑上属于一起的所有形状重复相同的步骤。...将新添加的球体的位置调整为与“redundantRob_targe”相同(使用坐标和转换对话框)。球体现在出现在机械手的顶端。

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常用的CSS属性大全

3 border-top-left-radius 定义左上角边框的形状。 3 border-top-right-radius 定义右上角边框的形状。...剪裁绝对定位元素 2 cursor 规定要显示的光标的类型（形状） 2 display 规定元素应该生成的框的类型 1 float 规定框是否应该浮动 1 left 设置定位元素左外边距边界与其包含块左边界之间的偏移...2 overflow 规定当内容溢出元素框时发生的事情 2 position 规定元素的定位类型 2 right 设置定位元素右外边距边界与其包含块右边界之间的偏移 2 top 设置定位元素的上外边距边界与其包含块上边界之间的偏移...设置为 justify 时，最后一行的对齐方式。...3 text-overflow 指定当文本溢出包含的元素，应该发生什么 3 text-shadow 为文本添加阴影 3 text-wrap 指定文本换行规则 3 word-break 指定非

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初探HTML之CSS篇(属性)

border-bottom-right-radius 定义边框右下角的形状 border-top-left-radius 定义边框左上角的形状 border-top-right-radius 定义边框右上角的形状...设置列表项标记的放置位置 inside 将列表样式放入content中 outside 默认，列表样式不在content中，一般在psdding内 list-style-type 设置列表项标记的类型复合写法...right 设置定位元素右外边距边界与其包含块右边界之间的偏移 left 设置定位元素左外边距边界与其包含块左边界之间的偏移 top 设置定位元素上外边距边界与其包含块上边界之间的偏移 overflow...规定当内容溢出元素框时发生的事情 cursor 规定要显示的光标的类型 float 规定框是否应该浮动 display 规定元素应该生成的框的类型 vertical-align 设置元素的垂直对齐方式...属性的元素添加样式 ---- CSS 为元素（Pseudo elements）属性描述：first-letter 向文本的第一个字母添加特殊样式：first-line 向文本的首行添加特殊样式

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HTML-CSS基础学习

>文本锚链接文章太长,通过创建锚点方便跳转要指定锚点，如：目录锚点跳转到锚点电子邮件链接 HTML5中新增的表单元素 datalist 可以为文本框提供选择的列表，也可以由用户自己输入，需要绑定文本框的list为datalist的id 添加到被选中的元素 :hover 当鼠标悬浮这元素上方时，向元素添加样式 :link 将样式添加到未访问的元素 :visited 将样式添加到已被访问过的元素 :first-child...文本装饰属性 text-decoration-line 文本装饰线条的位置 text-decoration-color 文本装饰线条的颜色 text-decoration-style 文本装饰线条的形状...right 对象参照相对右边界向左偏移的位置，auto类似top bottom 对象参照相对上边界向左偏移的位置，auto类似top left 对象参照相对左边界向左偏移的位置，auto类似top

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2024年YOLO还可以继续卷 | MedYOLO是怎么从YOLO家族中一步一步走过来的？

专为照片设计的2D目标检测模型，如YOLO，可以提供按切片精确的边界框。但是，2D模型需要复杂的转换过程，既包括输入，以解决3D输入数据与模型不兼容的问题，也包括输出，以在下游3D任务中使用预测。...从该数据集中，为以下器官生成边界框：左侧肾脏、右侧肾脏、脾脏、胰腺、膈肌、膀胱、子宫、前列腺、主动脉、脊髓、胃和肝。对于这个数据集，还使用额外的预处理步骤生成旋转的训练示例。...对每个图像的分割掩膜应用相同的旋转，然后为旋转示例生成边界框标签。原始未旋转的示例也包含在训练集中，以减轻旋转算法产生的任何伪信号。总共，这为腹部数据集产生了360个训练示例。...MedYOLO使用的是YOLOv5的复合损失函数的版本，该版本已经适应了3D体积。边界框损失组件比较预测和目标边界框的中心之间的交集与 union（IoU）以及距离。...Pipeline 未来可以改进的领域包括添加增强程序，以便在开发高效的3D算法时提高性能，以及将更复杂的插值方法集成到重采样输入数据以达到所需立方体形状中。

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Single Shot MultiBox Detector论文翻译——中文版

我们的方法命名为SSD，将边界框的输出空间离散化为不同长宽比的一组默认框和并缩放每个特征映射的位置。在预测时，网络会在每个默认框中为每个目标类别的出现生成分数，并对框进行调整以更好地匹配目标形状。...对于具有pp通道的大小为m×nm \times n的特征层，潜在检测的预测参数的基本元素是3×3×p3 \times 3 \times p的小核得到某个类别的分数，或者相对于默认框坐标的形状偏移。...我们的SSD模型在基础网络的末端添加了几个特征层，它预测了不同尺度和长宽比的默认边界框的偏移量及其相关的置信度。...在几个特征映射中允许不同的默认边界框形状让我们有效地离散可能的输出框形状的空间。 ? 图1：SSD框架。（a）在训练期间，SSD仅需要每个目标的输入图像和真实边界框。...对于每个实际边界框，我们从默认边界框中选择，这些框会在位置，长宽比和尺度上变化。我们首先将每个实际边界框与具有最好的Jaccard重叠（如MultiBox[7]）的边界框相匹配。

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Michael Bronstein从代数拓扑学取经，提出了一种新的图神经网络计算结构！

与图一样，拓扑学家对空间的那些与其特定形状或几何形状无关的属性感兴趣。...为了构建一个细胞复合体，我们可以通过将一个细胞的边界粘合到其他低维细胞上来进行分层。在特殊情况下，当单元格由单形（如边、三角形、四面体等）构成时，这些空间也称为单形复合体。...将来自边界细胞的信息汇总到一个更粗的表示中，这种计算可以被解释为一种（可微分的）集合形式。...图注：通过将二维封闭圆盘的边界粘合到图中的诱导循环上，可以从图中构造出高维的细胞复合体。高阶特征和结构 GNN通常采用以节点为中心的观点，驻留在边上的数据仅被视为增加顶点间通信的辅助信息。...该图像显示了霍奇拉普拉斯算子的零特征向量是如何在复合体中的洞周围取高值。第一个简单的神经网络模型实际上是基于霍奇拉普拉斯的卷积模型，反之，又受到拓扑信号处理的启发。

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目标检测中的 Anchor 详解

它们在不同细节层次上捕捉重要模式，如边缘、纹理和物体形状。锚框不是放置在原始图像上，而是放置在特征图上，使模型能够更有效地进行预测。为什么锚框应用于特征图而不是图像？ 1....在这一层使用一个小锚框（例如16×16像素）以匹配物体大小。深层 — 检测大物体随着图像深入CNN，特征图变得更小，但它们代表更复杂的特征（如物体的整体形状而不是精细细节）。...该算法将相似形状和大小的物体分组，帮助我们找到最常见的边界框尺寸。通过选择K个锚框模板，我们确保模型在不同物体大小上表现良好。...从锚框到边界框锚框不是最终的边界框；它们只是预定义的参考形状，用于帮助模型预测实际物体位置。为了将锚框转换为最终的边界框，模型根据图像中的物体调整（或“回归”）它们。...新的边界框坐标计算如下：示例：原始锚框在(5,5)位置，大小为64×64像素。模型预测Δx = 0.1, Δy = -0.2, Δw = 0.05, Δh = -0.1。

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Michael Bronstein从代数拓扑学取经，提出了一种新的图神经网络计算结构！

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深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD

我们再添加一个池化层、一些全连接层以及最后，一个 softmax 分类层和边界框回归器（bounding box regressor）。...添加一个全卷积层，以生成位置敏感分数图的 score bank。...我们从图像中每个单一位置那里进行分类并画出形状、大小不同的边界框。通过这种办法，我们可以生成比别的模型更多的边界框，但是它们基本上全是负面样本。为了解决这个问题，SSD 进行了两项处理。...换句话说，如果有 4 个形状、尺寸等类似的边界框中有同一只狗，那么 NMS 就会保留信度最高的那个边界框而抛弃掉其它的。...region proposal 与分类同时被执行：假设 p 为目标类别，每个边界框与一个 (4+p)-维度向量相连接，其输出 4 个框偏移坐标和 p 分类概率。

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比当前SOTA小4倍、计算量少9倍，谷歌最新目标检测器EfficientDet

受近期研究 [31] 的启发，研究者提出一种目标检测器复合缩放方法，即统一扩大所有主干网络、特征网络、边界框/类别预测网络的分辨率/深度/宽度。...为解决该问题，研究者提出在特征融合过程中为每一个输入添加额外的权重，再让网络学习每个输入特征的重要性。...然后将融合后的特征输入边界框/类别预测网络，分别输出目标类别和边界框预测结果。 ? 图 3：EfficientDet 架构。...受近期研究 [5, 31] 的启发，研究者提出一种目标检测复合缩放方法，它使用简单的复合系数 φ 统一扩大主干网络、BiFPN 网络、边界框/类别预测网络的所有维度。...研究者使用复合缩放方法，统一扩大主干网络、BiFPN 和边界框/类别预测网络的所有维度——深度/宽度/分辨率。图 6 对比了该复合缩放方法和其他仅扩大其中一个维度的方法。 ?

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Transformers 4.37 中文文档（八十八）

bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的torch.LongTensor，可选）— 每个输入序列标记的边界框。...bbox（torch.LongTensor，形状为(batch_size, sequence_length, 4)，可选）— 每个输入序列标记的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）— 每个输入序列标记的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列标记的边界框。...bbox（形状为(batch_size, sequence_length, 4)的Numpy数组或tf.Tensor，可选）- 每个输入序列令牌的边界框。

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改进YOLOX | Push-IOU+Dynamic Anchor进一步提升YOLOX性能

在本文的工作中，基于 YOLOX 目标检测算法进行改进，提出了 DecIoU 边界框回归损失函数来提高预测框和真实框的形状一致性，并引入 Push Loss 来进一步优化边界框回归损失函数，以检测出更多的遮挡目标...IoU 等损失函数主要从边界框面积之间的差距进行优化，在优化过程中无法保证预测框和真实框形状的相似性。...受 L1 和 L2 损失函数的启发，我们在 IoU 损失基础上对边界框面积进行解耦，添加宽和高惩罚项，在最小化预测框和真实框面积差距的同时优化其形状相似性，这对于遮挡目标和小目标等困难目标检测有重要意义...由此可得如算法 1 所示的 DecIoU 损失函数，以优化边界框回归。...在目标检测算法训练的过程中，我们把预测框和真实框（Groundtruth）进行匹配，当一个预测框和 Ground-truth 匹配后，则该框为正样本；反之，未成功匹配的预测框为负样本。

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计算视觉 | Nat.Methods | 一个用于跨九种模态的生物医学对象联合分割、检测和识别的基础模型

首先，用户必须在图像中手动绘制边界框，这需要领域专业知识来识别目标对象的位置和形状。其次，边界框通常是矩形的，无法准确表示具有不规则或复杂形状的对象。...第三，基于边界框的方法对于包含大量对象的图像（如分割全幅病理图像中的细胞）来说不具备可扩展性，因为用户需要为每个对象提供一个边界框。...Para_04 我们的方法不使用边界框，而先前的最先进方法如MedSAM和SAM通常需要预设的边界框。...总体而言，我们的结果显示，基于边界框的方法在不规则形状的对象上准确性较低，如肿瘤和异常细胞（图2d，e）。相比之下，BiomedParse仍然能够对这类对象进行高度准确的分割。...BiomedParse达到了新的最先进水平，显著优于之前的最佳方法，如MedSAM和SAM，即使这些方法配备了作为输入的最优边界框。当对象具有不规则形状或图像包含大量对象时，改进更为明显。

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前端基础知识整理

title> 主体语法特点 html语法相较于xml比较宽松 XML标签可以是如果一个标签只有属性没有标签体可以简写如<...3 边框(Border) 和轮廓(Outline) 属性属性描述 CSS border 复合属性。设置对象边框的特性。 1 border-bottom 复合属性。设置对象底部边框的特性。...2 clear 规定元素的哪一侧不允许其他浮动元素 1 clip 剪裁绝对定位元素 2 cursor 规定要显示的光标的类型（形状） 2 display 规定元素应该生成的框的类型 1 float 规定框是否应该浮动...1 left 设置定位元素左外边距边界与其包含块左边界之间的偏移 2 overflow 规定当内容溢出元素框时发生的事情 2 position 规定元素的定位类型 2 right 设置定位元素右外边距边界与其包含块右边界之间的偏移...3 text-overflow 指定当文本溢出包含的元素，应该发生什么 3 text-shadow 为文本添加阴影 3 text-wrap 指定文本换行规则 3 word-break 指定非CJK文字的断行规则

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Single Shot MultiBox Detector论文翻译——中英文对照

我们的方法命名为SSD，将边界框的输出空间离散化为不同长宽比的一组默认框和并缩放每个特征映射的位置。在预测时，网络会在每个默认框中为每个目标类别的出现生成分数，并对框进行调整以更好地匹配目标形状。...在每个特征映射单元中，我们预测单元中相对于默认边界框形状的偏移量，以及指出每个边界框中存在的每个类别实例的类别分数。...具体而言，对于给定位置处的kk个边界框中的每一个，我们计算cc个类别分数和相对于原始默认边界框形状的44个偏移量。...在几个特征映射中允许不同的默认边界框形状让我们有效地离散可能的输出框形状的空间。 ? 图1：SSD框架。（a）在训练期间，SSD仅需要每个目标的输入图像和真实边界框。...我们首先将每个实际边界框与具有最好的Jaccard重叠（如MultiBox[7]）的边界框相匹配。

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改进YOLOX | Push-IOU+Dynamic Anchor进一步提升YOLOX性能

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通过短文本生成图像

即使没有直接指定，您也可以添加一些细节，如乌鸦、裁判或处于特定位置的球员。所有这些细节都丰富了基本的文本描述，以实现我们对篮球比赛的视觉版本。如果人工智能模型也能做到这一点，那不是很好吗?...该模型接收一个带有一组标记的句子作为输入，然后将其编码为单词向量。在此之后，输入经过三个主要阶段进行处理:框生成、形状生成和图像生成。...Obj-GAN模型的第一步以句子为输入，生成语义布局，即由其边界框指定的对象序列。模型的边框生成器负责生成一个包围边框序列，然后由形状生成器使用。...给定一组边界框作为输入，形状生成器预测相应框中每个对象的形状。由形状生成器产生的形状被图像生成器GAN模型使用。 Obj-GAN包括一个基于两个主生成器的多级图像生成神经网络。...第一个鉴别器尝试评估生成的边界框是否与给定的句子相对应，而第二个鉴别器做同样的工作来评估边界框与形状之间的对应关系。

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卷积神经网络（四） ——目标检测与YOLO算法

2）选出此时最大的pc对应的边界框，输出该边界框，并剔除该边界框。...3）再次选出此时最大的pc对应的边界框，与输出的边界框进行IoU的计算，如果IoU的结果≥0.5，则认为这个边界框和已经输出的边界框相似，则不输出边界框；否则输出边界框。处理完毕后，剔除该边界框。...假设输出结果可能的有两种形状（称为两个anchor box），则先预设这两个形状，然后把输出的y扩充成两倍的长度，分别有pc1和pc2来表示该输出存在物体1的概率和存在物体2的概率，其他参数如bx、by...Anchor box无法解决的问题：超过预设anchor box个物体的重叠（如上图定义了两个anchor box，但是有三个物体重叠），或两个物体的形状非常相似且重叠（如两个人靠的非常近）。...6、YOLO总结 YOLO是一个非常快速的目标检测的算法，实际中通常设置边界框为19*19，设置anchor box 5个左右。

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Unity【Colliders碰撞器】和【Rigibody刚体】的应用——小球反弹效果

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