前面学习的泛型，特征。它们都只能实现静态多态。它们和类型的绑定发生在编译期。如何让其实现C++中“父类指针指向子类对象”，从而实现运行时的多态。为了解决这个问题，Rust引入了——特征对象。
目录 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 1.2 数据初貌 1.3 关键技术 2 并行处理 2.1 整体并行处理 2.2 部分并行处理 3 流水线处理 4 自动化调参 5 持久化 6 回顾 7 总结 ---- 1 使用sklearn进行数据挖掘 1.1 数据挖掘的步骤 数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在使用sklearn做特征工程中，
Visual grounding是一项定位自然语言表达所指示目标的任务。现有的方法将通用目标检测框架扩展到这个问题上。他们将Visual grounding建立在来自预先生成的proposals或anchors，并将这些特征与文本嵌入融合，以定位文本提到的目标。然而，从这些阶段预定义的位置建模视觉特征可能无法充分利用文本查询中的视觉交叉模态文本和属性信息，这限制了解码器的性能。
众所周知，默认情况下我们可以任意对自己定义的对象进行增删改的。但是，在某些情况下，我们不能让别人去随便修改我们定义的对象的属性，那么我们应该怎么处理呢 ？这就需要了解下对象的属性特征了。
数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。使用sklearn工具可以方便地进行特征工程和模型训练工作，在《使用sklearn做单机特征工程》中，我们最后留下了一些疑问：特征处理类都有三个方法fit、transform和fit_transform，fit方法居然和模型训练方法fit同名（不光同名，参数列表都一样），这难道都是巧合？
YOLOv3没有太多的创新，主要是借鉴一些好的方案融合到YOLO里面。不过效果还是不错的，在保持速度优势的前提下，提升了预测精度，尤其是加强了对小物体的识别能力。
本文分享一篇 ACMMM 2021论文『Discriminative Latent Semantic Graph for Video Captioning』，性能SOTA！用GNN和GAN的方式来强化Video Captioning的学习！
此时，出现了一个模糊的概念：对象； 那什么是对象呢？ 从哲学上说：一切皆对象。 路人甲说：“对象就是看得见摸的着的东西。” 路人乙说：“关于这个东西和对象，有木有更加细致一点的描述呢？” 路人丙说：“对象，就是看得见摸的着的，可能有自己的特征，可能有自己的行为的一种东西。 比如我们都看得见的电脑，电脑有自己的特征<电脑品牌、电脑的尺寸、电脑CPU型号、电脑的硬盘容量等等>，电脑也有自己的行为<播放视频、播放音乐、玩游戏、写文档等等>。
为了讲清楚这个问题，我们需要先看一看「什么是面向对象编程」和「什么是面向对象语言」。
背景 图1 外卖排序系统框架 外卖的排序策略是由机器学习模型驱动的，模型迭代效率制约着策略优化效果。如上图所示，在排序系统里，特征是最为基础的部分：有了特征之后，我们离线训练出模型，然后将特征和模型一
当前生物特征识别能力提供2D人脸识别、3D人脸识别两种人脸识别能力，设备具备哪种识别能力，取决于设备的硬件能力和技术实现。3D人脸识别技术识别率、防伪能力都优于2D人脸识别技术，但具有3D人脸能力（比如3D结构光、3D TOF等）的设备才可以使用3D人脸识别技术。
本文解读的是ECCV 2020 论文《Improving Semantic Segmentation via Decoupled Body and Edge Supervision》，作者来自北京大学、牛津大学、商汤科技以及之江实验室。本论文解读首发于“AI算法修炼营”。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2007.10035.pdf
https://dl.acm.org/doi/abs/10.1145/3372278.3390671
动态环境下的SLAM系统一直都是一项具有挑战的问题，基于学习的方法在动态物体出现大面积遮挡时容易出现漏检，而基于几何的方法对于动态物体的位姿估计不是那么准确。在2022 IEEE RA-L论文"DynaVINS: A Visual-Inertial SLAM for Dynamic Environments"中，作者提出了一种动态环境下的VINS系统，笔者认为最大的创新在于解决了临时静态对象引起的假阳性回环问题。
数据挖掘通常包括数据采集，数据分析，特征工程，训练模型，模型评估等步骤。显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：
会显示的对象的类,也会去找对象的父类,填写参数是对象,类isinstance(对象,类)如果对象属于后面的类会报Ture,反之False
封装的本质是将具有关联的代码组合在一起，其优势是能够保证代码复用且易于维护，函数是最典型也是最基础的代码封装形式，面向对象思想中的封装仍以函数为基础，但提供了更高级的封装形式。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2004.01888v2.pdf
本节内容开始，讲解企业级项目开发基础部分：面向对象；主要从对象的抽象、对象的创建，对象中特殊的方法，面向对象的封装、继承、多态等各个方面来进行讲解。
（1） 基于对象的场景分类： 这种分类方法以对象为识别单位，根据场景中出现的特定对象来区分不同的场景； 基于视觉的场景分类方法大部分都是以对象为单位的，也就是说，通过识别一些有 代表性的对象来确定自然界的位置。典型的基于对象的场景分类方法有以下的中间步骤：
显然，这不是巧合，这正是sklearn的设计风格。我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手：
SDCNet: Size Divide and Conquer Network for Salient Object Detection
论文链接：https://arxiv.org/pdf/2006.10721.pdf
（1）微观层次的数据挖掘，主要在移动对象轨迹数据内部，从采样点及采样时间的分布上来研究移动对象的活动特征。其包括轨迹的聚类分析、轨迹的分类分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的异常检测分析、轨迹的索引建立。
【导读】近日，CV-Tricks.com发布了一篇文章，使用SSD进行目标检测，SSD是当前最流行的目标检测算法之一。作者从检测的基本概念、滑动窗口检测、减少滑动窗口方法的冗余计算、修改后网络的训练方
我们生活在一个互联的世界中，实体通过各种关系相互联系。例如，网页通过超链接相互关联，社交媒体用户通过社交关系相互关联。对这种关系数据建模是机器学习中的一个重要的研究课题。这一课题涵盖了各种应用，如实体分类，链接预测和链接分类。
本文分享论文『KD-VLP: Improving End-to-End Vision-and-Language Pretraining with Object Knowledge Distillation』，由上科大&Intel&MSRA联合提出基于知识蒸馏的端到端多模态预训练模型《KD-VLP》。
GeoJSON 和 TopoJSON 是符合 JSON 语法规则的两种数据格式，用于表示地理信息。 1. GeoJSON GeoJSON 是用于描述地理空间信息的数据格式。GeoJSON 不是一种新的格式，其语法规范是符合 JSON 格式的，只不过对其名称进行了规范，专门用于表示地理信息。 GeoJSON 的最外层是一个单独的对象（object）。这个对象可表示： 几何体（Geometry）。 特征（Feature）。 特征集合（FeatureCollection）。 最外层的 GeoJSON
模式: 为了能够让机器执行和完成识别任务，必须对分类识别对象进行科学的抽象，建立它的数学模型，用以描述和代替识别对象，这种对象的描述即为模式。
计算机视觉中最基本和最广泛研究的挑战之一是目标检测。该任务旨在在给定图像中绘制多个对象边界框，这在包括自动驾驶在内的许多领域非常重要。通常，这些目标检测算法可以分为两类：单阶段模型和多阶段模型。在这篇文章中，我们将通过回顾该领域一些最重要的论文，深入探讨用于对象检测的多阶段管道的关键见解。
文章“3D Pose Estimation of Daily ObjectsUsing an RGB-D Camera”2012发表在IEEE/RSJInternational Conference on Intelligent Robots and Systems上，这篇文章对原始点对特征（PPF）作了一个很大的改进。
Faster R-CNN 是一种用于对象检测的深度神经网络架构。它是一个多任务学习的网络，在单个神经网络中同时学习目标检测和特征提取。 Faster R-CNN的网络架构包括三个部分：
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
1） 提出了一种基于学习的用于实时实例分割的蛇算法，介绍了用于轮廓学习的圆形卷积。
✔上一篇Java零基础系列文章中我们说到了Java中的方法，今天是Java的核心内容——面向对象。
论文题目：SilhoNet:An RGB Method for 3D Object Pose Estimation and Grasp Planning
早期传统的对象检测方法都是基于滑动窗口的特征分类，自从深度学习来了之后就产生很多基于深度神经网络效果特别好的对象检测网络模型，比如SSD、YOLO、Faster-RCNN等，但是这些模型都有个缺陷就是依赖anchor设置，总的来说anchor设置对模型最终精度有比较明显的影响。本文中作者通过深度神经网络提取高级抽象语义描述把对象检测中图像上各个对象抽象为BLOB对象检测的中心特征点，同时通过卷积神经网络预测每个中心特征点尺度范围，这样就实现了anchor-free的对象检测网络构建，在几个benchmark对象检测数据集上都取得跟anchor-base网络相同甚至更好的效果。而且针对交叉数据集验证表明该方法有杰出的泛化能力。
OpenCV4.0发布以来，其依靠良好的接口代码、系统级别的优化、更加通用易学的函数调用，集成OpenVINO与tensorflow、caffe等模型加速推断、实现了从传统的图像处理到基于深度学习的视觉处理路线图的完整拓展。OpenCV4毫无疑问是一个OpenCV发展历史的一个重要里程碑之作。
为什么 JavaScript（直到 ES6）有对象的概念，但是却没有像其他的语言那样，有类的概念呢？
机器之心专栏 机器之心编辑部 本月初，Meta 推出的「分割一切（Segment Anything Model，SAM）」模型引起了广泛的关注。最近，来自南洋理工大学 MMLab 团队、伦敦国王学院和同济大学 VisCom 实验室的研究者们联合推出了一款名为 「Relate-Anything-Model（RAM）」的新模型。RAM 模型赋予了 Segment Anything Model（SAM）识别不同视觉概念之间的各种视觉关系的能力。该模型由同学利用闲暇时间合作开发。 演示程序链接：https://hu
特征描述子是用来描述每个关键点特征的唯一数据，它必须能够显著区分各个特征关键点的不同之处，SURF特征描述子是基于Haar小波响应理论的，可以通过积分图进行快速计算，描述子首先要选取关键点周围的像素块（ROI），通常ROI区域的大小为20个像素，分为4×4的网格区域，如下图：
除了设置对象的属性特征，对属性进行控制，系统也提供了一些简化的 API 来进行属性控制
本文介绍论文『LGD: Label-guided Self-distillation for Object Detection』，由旷视孙剑、张祥雨团队等提出标签引导的自蒸馏技术：《LGD》，被称为涨点神器！助力目标检测！（AAAI 2022 接收论文）
ORB 是 Oriented Fast and Rotated Brief 的简称，可以用来对图像中的关键点快速创建特征向量，这些特征向量可以用来识别图像中的对象。 其中，Fast 和 Brief 分别是特征检测算法和向量创建算法。ORB 首先会从图像中查找特殊区域，称为关键点。关键点即图像中突出的小区域，比如角点，比如它们具有像素值急剧的从浅色变为深色的特征。然后 ORB 会为每个关键点计算相应的特征向量。ORB 算法创建的特征向量只包含 1 和 0，称为二元特征向量。1 和 0 的顺序会根据特定关键点和其周围的像素区域而变化。该向量表示关键点周围的强度模式，因此多个特征向量可以用来识别更大的区域，甚至图像中的特定对象。 ORB 的特点是速度超快，而且在一定程度上不受噪点和图像变换的影响，例如旋转和缩放变换等。
大多数哈希表不能将相同的键映射到不同的值。 因此在现实生活中, 不会在哈希表中对基本键(1.0,0.0)和(-1.0,0.0)进行编码。
【新智元导读】 Medium 用户 Đặng Hà Thế Hiển 制作了一张信息图示，用专业、简洁并且最有吸引力的方式——信息图示，讲述计算机视觉（CV）物体识别的现代史。不仅总结了CV 6 大关键技术和目标识别的重要概念，整个信息图示从 2012年 AlexNet 赢得了 ILSVRC（ImageNet大规模视觉识别挑战赛）说起，总结了至今关键的 13 大模型及其概念，比如 VGGNet、ResNet、Inception 到最近的 Mask RCNN。作者特别强调，所有参考文献都精挑细选，以便读者能够
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