具体来说，使用维度集群作为锚框来预测边界框。然后，用独立的逻辑分类器代替软最大分类器对每个边界框输出一个目标得分。与FPN概念相似，通过从这些尺度中提取特征，在三个不同尺度下预测边界框。...邹等利用奇异值解算网络获取类船区域，采用特征池操作和线性SVM分类器对每艘候选船进行检测验证。虽然这个检测框架很有趣，但是训练过程仍然很笨拙和缓慢。...Liu et al.将传统的边界框替换为嵌入到SSD框架中的可旋转边界框(RBox) ，由于其具有估计物体方位角的能力，因此具有旋转不变性。Liu等人设计了一个用于检测任意‐方向船只的框架。...在所提议的DIOR数据集中，目标实例的大小变化范围很大。为了增加目标的尺寸变化，我们收集目标空间分辨率不同的图像，并在我们的数据集中收集同一目标类别和不同目标类别中包含丰富尺寸变化的图像。...如果检测的边界框与地面真实值重叠超过50%，则认为检测是正确的;否则，检测结果将被视为假阳性。
蓝色框：reference box 参考框 ；红色：ground truth ；绿色：预测框 参考框是：假设参考盒顺时针旋转一度，得到 ground truth，同样逆时针旋转，得到预测值。...将精炼阶段(可以多次添加和重复)添加到网络以精炼边界框，并在精炼阶段添加特征精炼模块(FRM)以重建特征图。...在单阶段旋转目标检测任务中，对预测边界框进行连续的精炼可以提高回归精度，因此特征精炼是必要的。应该注意的是，FRM也可以在其他单级检测器如SSD中使用。...他们还提出了一种高效的 GPU-CPU 协同计算优化方案来进一步提高计算资源的利用率和执行速度，并在他们的编译器优化技术的协助下，最终在手机端实现高准确率的实时物体检测。...并且同时准确率（mAP）高于 YOLOv3，并没有牺牲准确率提高计算速度。
在R和D=[dx,dy ,dz]已知的情况下，可以利用下面投影公式，计算T的值。 ?...步骤(3): 3D框被重投影到图像平面，计算表面特征。步骤(4):通过子网络，由重投影特征进行分类学习，得到精化的3D检测框。 ?...(b)观测角度α和全局角度β的图示。这里y轴向下，所以角度正方向是顺时针方向。 第二步：计算粗化的3D框。给定相机内参数K, 2D边界框，以及方位角α，通过射影几何方法计算3D框。...根据具体观测的三个表面，可以对他们进行单应变换，在卷积特征上提取变换这三个表面，按通道拼接到一起。 ? 图6：三个表面特征的映射和提取 这里对3D框的预测采用分类形式，分类目标为离散3D框残差尺寸。...与Faster-RCNN中的RPN相比，stereo-RPN同时计算了可能的2D框，并且对左右视图的2D框进行了配对(association)。
示例数据集USJudgeRatings包含了律师对美国高等法院法官的评分。数据框包含43个观测，12 个变量。...利用函数fa.parallel()，你可以同时对三种特征值判别准则进行评价。该函数绘制的图片如图1。图中虚线表明选择一个主成分即可保留数据集的大部分信息。 图1，判断主成分数目 ?...SS loadings行包含了与主成分相关联的特征值，指的是与特定主成分相关联的标准化后的方差值(本例中，第一主成分的值为10)。...在R语言中，包Rtsne整合了t-SNE算法。下面是两个简单的例子。第一个例子涉及到了数据集irisi。数据集中的五个变量如图7。 图7，数据集irisi中五个变量 ?...测试数据的处理结果 ? 同样的，你的图形可能不太一样。同时，你也会发现，t-SNE算法在数据量增大之后的计算时间显著增加（t-SNE算法的复杂度也是一个不容忽视的问题）。
论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.05612 代码地址：https://github.com/Thinklab-SJTU/R3Det_Tensorflow 研究背景 目标检测是计算机视觉中的基本任务之一...此方法是一个基于RetinaNet的单级旋转目标检测器，命名为R3Det。 将精炼阶段(可以多次添加和重复)添加到网络以精炼边界框，并在精炼阶段添加特征精炼模块(FRM)以重建特征图。...实验 论文使用Tensorflow实现了代码，并在RTX 20180Ti上对航空和文本数据场景进行测试。...论文在Table5和Table6中还给出了在HRSC2016和ICDAR2015数据集上的精度和速度测试结果，可以看到在同等精度下，R3Det的速度也具有竞争力。...同时，论文提出的FRM模块还可以嵌入到其它的单级目标检测框架如SSD中，提升目标检测性能。测试结果如Table7所示。
在R和D=[dx,dy ,dz]已知的情况下，可以利用下面投影公式，计算T的值。 ?...(b)观测角度α和全局角度β的图示。这里y轴向下，所以角度正方向是顺时针方向。 第二步：计算粗化的3D框。给定相机内参数K, 2D边界框，以及方位角α，通过射影几何方法计算3D框。...根据具体观测的三个表面，可以对他们进行单应变换，在卷积特征上提取变换这三个表面，按通道拼接到一起。 ? 图6：三个表面特征的映射和提取 这里对3D框的预测采用分类形式，分类目标为离散3D框残差尺寸。...然后，采用Struct-SVM优化的方法选择3D检测的候选3D框y。最后，通过R-CNN方式，对每个候选框进行分类评估和位置回归。 第一步，产生3D检测的候选框。...与Faster-RCNN中的RPN相比，stereo-RPN同时计算了可能的2D框，并且对左右视图的2D框进行了配对(association)。
图中的圆圈表示因子和误差无法直接观测，但是可通过变量间的相互关系推导得到 14.1 R 中的主成分和因子分析 psych包中有用的因子分析函数 principal() 含多种可选的方差旋转方法的主成分分析...PCA和EFA都根据观测变量间的相关性来推导结果。用户可以输入原始数据矩阵或者相关系数矩阵到principal()和fa()函数中。...若输入初始数据，相关系数矩阵将会被自动计算，在计算前请确保数据中没有缺失值。 (2) 选择因子模型。判断是PCA（数据降维）还是EFA（发现潜在结构）更符合你的研究目标。...数据集USJudgeRatings为例，数据框包含43个观测，12个变量。...14.3.4 因子得分 EFA并不那么关注计算因子得分。在fa()函数中添加score = TRUE选项（原始数据可得时）便可很轻松地获得因子得分。
旋转框检测算法大多从水平框检测算法中改进得到。类似地，旋转框检测算法也可分为一阶段和两阶段的算法以及Anchor-based和Anchor-free的算法。...当前的旋转框检测算法多为Anchor-based的方法，且多使用插值和DCN来对齐卷积特征图和旋转物体，为模型的部署带来了不便。...在DOTA 1.0数据集上，PP-YOLOE-R-l和PP-YOLOE-R-x在单尺度训练和测试的情况下分别达到了78.14mAP和78.28 mAP，这在单尺度评估下超越了几乎所有的旋转框检测模型。...首先，我们利用点与旋转矩形框的几何性质判断点是否在矩形框内部，来筛选Anchor Points。其次，我们计算了预测的旋转矩形框与GT框的旋转IoU，加入metric的计算中。...同时提供了数据集自动分析脚本，只需输入数据集标注文件，便可得到数据集统计结果，辅助判断数据集是否是小目标数据集以及是否需要采用切图策略，同时给出网络超参数参考值。
但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。 R语言中进行主成分分析可以采用基本的princomp函数，将结果输入到summary和plot函数中可分别得到分析结果和碎石图。...旋转又可分为正交旋转和斜交旋转。正交旋转的流行方法是方差最大化，需要在principal中增加rotate='varimax'参数加以实现。也有观点认为主成分分析一般不需要进行旋转。...参考资料：R in Action R语言多元分析系列之三：多维标度分析 多维标度分析(MDS)是一种将多维空间的研究对象简化到低维空间进行定位、分析和归类，同时又保留对象间原始关系的数据分析方法。...下面计算前两个特征值在所有特征值中的比例，这是为了检测能否用两个维度的距离来表示高维空间中距离，如果达到了0.8左右则表示是合适的。 ? 然后从结果中提取前两个维度的座标，用ggplot包进行绘图。...距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。 ?
为解决这个问题，有研究者提出了利用定向边界框作为处理旋转目标的anchor。然而，这些方法由于要设计许多具有不同角度、不同比例和纵横比的anchor，计算复杂度高。...分类(a)和回归(b)的动态优化示意图。 每个实心点代表一个sample。 通过训练过程中学习到的一般知识，分类器和回归器在进行预测的同时，还存在缺乏灵活性的问题。...整体结构和计算过程与DRH-C类似： ? 其中R（·;Ψ）为参数Ψ的回归变量。 3、SKU110K-R Dataset SKU110K-R Dataset是对SKU110K数据集的扩展。...然后，通过众包对每个目标实例的定向边界框进行注释，以获得SKU110K-R数据集。 ?...实验与结果 数据集：DOTA、HRSC2016、SKU110K和SKU110K-R 评价指标：对于DOTA和HRSC2016数据集，使用与PASCAL VOC 相同的mAP计算。
然而，这一进展并不仅仅适用于面向对象的检测，因为这些方法是基于水平边界框的。[30,28]设计旋转锚点生成旋转区域方案(R-RoI)，并使用旋转区域翘曲从R-RoI中提取特征。...因此，由于旋转锚的计算cast，[10]提出了一种避免旋转锚计算的方法，利用光全连通层将RoI转化为RRoI。此外，它们还在匹配两个obb的同时增加了一个借据损耗，有效地避免了不对齐的问题。...因此，如FCOS所述，将卷积神经骨干网应用于网络体系结构，在ImageNet[9]上预训练骨干网，并在我们的目标数据集DOTA和HRSC2016中进行微调。...在Textboxes++中，需要在检测模型中增加一个新的任务，通常是直接在框回归或分类分支上增加一个新的卷积层。框回归是一项预测框边界的任务。集合，而分类就是识别对象的类别。...计算OBB借据在训练过程中过于计算，我们为OBB形成不同版本的借据，即内框，计算方式为：\begin{array}{ll}l_{n}=|l-w|, & t_{n}=|t-h|, \\r_{n}=|r-w
遥感影像中的旋转目标检测系列（一） 基于 Transformer 的旋转目标检测框架 D2Q-DETR 01 背 景 图 1：遥感影像中的目标检测 与自然影像数据集不同，遥感影像中的目标通常以任意角度出现...特别是在航空图像中，已经提出了许多设计良好的旋转目标检测器，并在大型数据集上（比如 DOTA-V1.0）获得了较好的结果. 与自然图像相比，航拍图像中的物体通常呈现密集分布、大纵横比和任意方向。...我们的工作重点是简化旋转对象检测，消除对复杂手工组件的需求，包括但不限于基于规则的训练目标分配、旋转 RoI 生成、旋转非最大值抑制 (NMS) 和旋转 RoI 特征提取器。...对第个query, 表示预测的分类概率，表示预测的点集，表示匹配上的旋转目标框的类目标签(可能是),表示匹配上的旋转目标框的四个角点。...核心思想是我们将第一个求解器层的query数量设置为初始值，同时动态减少后续求解器层的query数量，如下式3所示： 其中表示第一层解码器中的query数目， ()表示最后一层解码器中的query数目
数据框的添加： 主菜单——插入——数据框 按图形选择要素 使用“绘图”工具，绘制一个面， 在工具栏中选择——按图形选择 数据组织方式 ArcGIS中主要有Shapfile、Coverage...IDW是一个均分过程，这一方法要求离散点均匀分布，并且密度程度足以满足在分析中反映局部表面变化 Z值字段 选择参加内插计算的字段名称 幂文本框 输入IDW的幂值，幂值是个正实数，其缺省值为2 搜索半径类型...是一个打断表面的线特征悬崖、峭壁或某些障碍 中断线不必具有Z值 他限制了插值计算，使得只能在线的两侧各自进行。而落在中断线上的点同时参与两侧的计算。...包括计算数值取值范围、最大值、最小值、标准差 一个分类区就是在栅格数据中拥有相同值的所有栅格单元，而不考虑他们是否邻近 分类区统计是在每一个分类区的基础上运行操作的。...分类区统计操作注意 区域字段——选择表示分类区类别的字段，若是栅格数据则默认为value，即栅格单元值 在计算中忽略NoData——可选项，标示是否允许栅格数据中的空值参与运算，选中表明允许包含空值的单元参与运算
，找出不同很容易，而不同中找相同却不太容易所以不可观测)，而特殊因子则与公共因子无关，抓住这些特殊因子就可以起到降维和分析的作用，原始变量可以分解成少数几个不可观测的公共因子的线性函数和特殊因子之和 将原始变量代入因子计算每种因子得分...，根据得分将变量进行分类划分 分为两种，研究变量间的相关关系(R型)和研究样本间的相关关系(Q型)，处理起来没太大差别 模型过程 约定 有n个样本，每个样本有p个观测指标，指标间有较强的相关性(只有相关性较强才能提取出公共因子...)，并进行数据标准化，使得标准化后的变量均值为0，方差为1，消除量纲的影响 X为可观测的(因为是原始变量)，根据公式 计算变量间的协方差矩阵为R(在这里选用协方差矩阵和相关系数矩阵R一样，因为标准化后方差都是...，一般是用回归的思想求出线性组合系数的估计值，即公共因子是因变量，原始变量为自变量的回归方程，即 由上述公式综合得到 A是载荷矩阵，R是原始相关系数矩阵，这样就估计出公共因子的得分，将一组数据X(含...），而因子分析是可以通过旋转获得不同的因子的 如果将 看成是与 等价的话，则因子分析中的因子载荷和主成分分析因子符合矩阵是一致的(忽略F为不可测变量的差距)
数据集 DOTA1.0；DOTA1.5；HRSC2016；UCAS-AOD; 目的 解决遥感图像中旋转特征不对齐以及正负样本不平衡的问题 方法 提出旋转特征精炼，类感知上下文聚合以及软标签分配策略...，即采样范围为Bounding Box; 目标框表示方法为d=(l,t,r,b,\theta)，如下图所示： 损失函数如下: 其中分类损失为focal loss，回归损失包括HBB损失（使用的GIoU...输出为特征f_i^{o}\in\mathbb{R}^{d_f}的计算如下：3.3 类感知上下文聚合（CCA）CCA模块包括一个辅助分类分支和特征增强处理。...同时为了计算每个位置的上下文特征，挖掘分类和位置的联系，使用每个位置i的特征f_{i}和类别c^{\ast}以及聚合特征v _ {cls}，计算两者的相似性：并且希望f_{i}和其他类的相似性低于f_{...其中R代表旋转矩阵，\Lambda代表特征值的对角矩阵。特征值\lambda_{1}和\lambda_{2}分别是椭圆半轴的平方，将OBB内切椭圆外的位置的G_{n}(x)值设为0。
#标签分配 数据集 #DOTA #HRSC2016 #UCAS-AOD #DIOR-R 目的 设计面向航拍图像的旋转目标检测器 方法 基于RepPoint实现 2....但是这种简单的转换函数只产生垂直-水平边界框，无法精确估计航拍图像中旋转物体的方位。...同时RepPoint在忽略学到的点集的质量的同时只根据语义特征回归关键点集，会导致旋转的、密集分布的和复杂背景下的目标精度较差。 3....(R_i^{cls}(\theta),b_j^{cls})其中分别代表第一阶段和第二阶段的空间定位损失，对于每一阶段定位损失计算为：L_s=L_{loc}+L_{s.c.}其中分别代表基于转换后边界框的定位损失...Chamfe距离计算如下： CD(R^v,R^g)=\frac{1}{2n}\sum_{i=1}^nmin_{j}||(x_i^v,y_j^v)-(x_i^g,y_j^g)||2+\frac{1}{2n
但是在处理观测数目小于变量数目时无法发挥作用，例如基因数据。...在R中通常使用disk函数得到样本之间的距离。MDS就是对距离矩阵进行分析，以展现并解释数据的内在结构。 在经典MDS中，距离是数值数据表示，将其看作是欧氏距离。...距离判别思想是根据已知分类的数据计算各类别的重心，对未知分类的数据，计算它与各类重心的距离，与某个重心距离最近则归于该类。...下面我们用iris数据集来进行聚类分析，在R语言中所用到的函数为hclust。首先提取iris数据中的4个数值变量，然后计算其欧氏距离矩阵。...在R中使用kmeans函数进行K均值聚类，centers参数用来设置分类个数，nstart参数用来设置取随机初始中心的次数，其默认值为1，但取较多的次数可以改善聚类效果。
RPN本质上是一个全卷积网络，这个网络有两层，第一层是一个3x3的卷积，256个输出通道，第二层是两个1x1的卷积，两个输出分支，一个输出分支，一个输出通道是4k，输出是矩形框的offset，另一个框输出是分类值...对应的公式变化如下：没有Dropout的网络计算公式：?采用Dropout的网络计算公式：?上面公式中Bernoulli函数是为了生成概率r向量，也就是随机生成一个0、1的向量。...(3)、贝叶斯决策理论的理解机器学习可以理解为通过观测数据（X）推测结果（y）。同时学习推断规则（c），使得推断结果? 与真实值y误差尽可能的小。...通常，我们应该对我们的数据做一些初步的假设，并在我们的模型中为训练数据中没有看到的波动留出空间。总结到目前为止：偏差是指我们忽略了多少数据，而方差是指我们的模型对数据的依赖程度。...即根据现有的模型，计算各个观测数据输入到模型中的计算结果。这个过程称为期望值计算过程，即E过程。M-Step:M的全称是Maximization，即最大化的意思。M-step也是期望最大化的过程。
函数介绍 在R中，用于完成因子分析的函数是factanal()，该函数从样本、样本方差或样本协方差出发对数据做因子分析，采用极大拟然法估计参数，还可以直接给出方差最大的载荷因子矩阵，其基本书写格式为：...参数介绍： x：指定一个因子分析的对象，可以为公式、数据框和矩阵； factors：指定因子的个数； data：数据框，当参数x为公式时使用； Covmat：指定祥本协方矩阵或样本相关矩阵； N.ods...：指定特殊方差的初始值，可以为NULL或一个矩阵， 默认值是NULL; Sores：字符串,指定因子得分的计算方法，"none"表示不计算因子得分,"regression"表水用回归方法计解因子得分，"...Bartlett"表示用Bartlett法计算因子得分，默认值为none; Rotution：字符串，指定因子载荷矩阵的旋转方法，"varimax"表示方差最大旋转法，若为"none"则表示不做旋转;...此外，也可以利用其他函数来提取因子分析的结果，函数varimax()可用于完成因子载荷矩阵的旋转变换，其返回值为一个列表，其中包括旋转后的因子载荷阵和旋转矩阵；函数promax()用于完成斜交变化，返回值与函数
参数介绍: TmX:指定训练集的数据对象，可以为矩阵或数据框; TrnG:一个因子类的向量，用于指定已知的训练样本的分类; Tweight:指定权重，若没有进行指定，则软件默认使用主成分分析中的相应贡献率作为权重...，默认值为NUll,表示不进行加权，采用传统的马氏距离判别法; TstX: 指定测试集的数据对象，可以为向量、矩阵或数据框，若为向量，则将被识别为单个案例的行向量，默认值为NULL，表示直接对训练集进行判别...需要注意的是，函数wmd()中训练集的样本量与测试集的样本量相等，否则R语言会报错。...，其中函数colMeans()表示按列计算均值;训练集中每一个观测样本分别对应三个马氏距离，然后利用函数cbind()将三个马氏距离值与原始数据集中测试样本对应的分类合并在一起，输出结果如上所示。...函数wmd()的输出结果中，第一部分表示对150个观测值进行分类的结果(由于函数中没有指定测试集和训练集，故软件默认训练集和测试集均为同一个); "num of wrong judgement"表示判别错误的样本编号
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