计算几个x值的y值，使得它们显示时没有重叠(在R中) - 腾讯云开发者社区

当它们与另一个圆重叠时，累加器的值为 2，而它们都在中心重叠时，其值为 4。即高点对应于原始圆或半径的中心r。...下面的图像显示了科罗拉多州南部的一个中心轴农场（左）、它的边缘检测结果（中），以及该边缘在 X 和 Y 方向通过 12 个角度位移相同的距离（右）。...由于该位置的北纬，该投影中的结果肯定是椭圆体，并且中心“热点”已在 Y 方向上展开，使得中心查找更加困难。中心轴场的图像（左）、其边缘（中）和 CHT 累加器的可视化（右）。...墨卡托投影导致该农场纬度的 Y 轴伸长。这就是 Hough 优于其他方法的地方：它允许在 X 和 Y 方向上独立使用不同的半径。实现只需要一个额外的map()来适应额外的半径。...刚接触的圆之间没有边缘，导致拟合值较低。

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3D Object Proposals for Accurate Object Class Detection

然而，这种方法利用了在大量CAD模型渲染视图上训练的目标评分函数，并使用了复杂的基于类的势函数，这使得该方法在训练和推理中运行缓慢。...中定义的能量来进行推理: 由于使用积分累加器计算特征值的效率很高，因此计算每个配置的y花费的时间是常数。尽管如此，在整个网格中进行详尽的评估将是缓慢的。...我们使用GT box集合y(i)与候选y之间的相交-过并(IoU)作为任务损失∆(y(i);我们用两个三维盒子的交集的体积除以它们的并集的体积来计算三维的IoU。...我们的网络建立在Fast R-CNN上，它共享所有提案的卷积特性，并使用ROI池层来计算特定提案的特性。...此外，其他方法使用不确定类的建议来生成候选目标，而我们根据目标类生成它们。这允许我们通过利用为每个类量身定制的大小先验来实现更高的回忆值。图3显示了500份提案的召回作为IoU重叠的函数。

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目标检测-FCOS-ICCV2019

大量的anchor造成训练时正负样本不均衡问题。大量anchor和ground-truth计算IoU加大了计算量。...回归里的exp(S_ix)是什么意思？闫jq师兄：在回归过程中，通常会为了简化训练将回归值转换为指数函数的形式。...而这里的Si是为了解决使用相同结构的头结构在不同大小特征映射图上估计偏移量时存在的问题（特征图步长越大，上面预测得到的偏移量也应该相应的变大，而这会使得头结构参数值的训练变化较大而难以收敛）。...康hk: 通过限制回归范围要满足 mi-1≤max(li, ti, ri, bi) ≤ mi ，使得不同尺寸的框在不同的层级进行回归，减少重叠，少量的重叠则采取 ” 使用面积最小的框 ” 的策略...闫jq师兄：这里mi值的确定是通过之前的实验经验来确定的，在已有的通用物体检测框架上，通常会选择这几个数值来对P3到P7上检测物体的大小进行限定，可以实际计算下，这里可以基本保障物体在对应特征图上（除了

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计算机视觉方向简介 | 图像拼接

当我们考虑到fig3和fig4时，这里的patch并不匹配，因为fig4中有很多类似的patch，它们看起来与fig3中的patch很相似。由于像素强度很相近，所以无法进行精确的特征匹配， ?...通过在不同的方向上移动少量窗口，可以确定强度的平均变化。我们可以通过观察小窗口内的强度值很容易地识别角点。在移动窗口时，平坦区域在所有方向上均不会显示强度的变化。边缘区域在沿边缘方向强度不会发生变化。...计算单应矩阵单应矩阵估计是图像拼接的第三步。在单应矩阵估计中，不属于重叠区域的不需要的角被删除。采用RANSAC算法进行单应。...当输出拼接图像中至少有两幅重叠图像时，我们将使用如下的alpha值来计算其中一个像素处的颜色：假设两个图像 $I1,I2$,在输出图像中重叠；每个像素点$(x,y)$在图像$I_i(x,y)=(alpha...iR,alpha iG,alpha iB,alpha j,)$，其中（R,G,B）是像素的颜色值，我们将在缝合后的输出图像中计算(x, y)的像素值：$$ [(α1R, α1G, α1B, α1)

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超越GIoUDIoUCIoUEIoU | MPDIoU让YOLOv7YOLACT双双涨点，速度不减！

3.1、MPDIoU作为边界框回归的损失函数在训练阶段，通过最小化以下损失函数，使得模型预测的每个边界框 B_{prd} = [x_{prd}, y_{prd}, w_{prd}, h_{prd}]^...转换公式如下所示：在上述公式中， |C| 表示覆盖 B_{gt} 和 B_{prd} 的最小外接矩形的面积， (x^{gt}_c, y^{gt}_c) 和 (x^{prd}_c, y^{prd}_c...因此，对于任何预测边界框 B_{prd} = (x^{prd}_1, y^{prd}_1, x^{prd}_2, y^{prd}_2) ∈ R^4 ，其并集面积 U > 0 。...此外，对于任何 B_{prd} = (x^{prd}_1, y^{prd}_1, x^{prd}_2, y^{prd}_2) ∈ R^4 的值，其并集面积总是大于等于交集面积，即U ≥ I。...尽管bbox损失和AP值显示出很大的波动，但作者提出的 L_{MPDIoU} 在训练结束时表现更好。

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Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

分类散点图显示分类变量级别中某些定量变量的值的一种简单方法使用 stripplot()，它会将分散图概括为其中一个变量是分类的： ? 在条纹图中，散点图通常将重叠。这使得很难看到数据的完整分布。...对于其他数据类型，字符串类型的类别将按照它们在 DataFrame 中显示的顺序进行绘制，但是数组类别将被排序： ?...最后，在绘制提琴图的时候有几个选项，包括显示每个人的观察结果而不是总结框图值的方法： ?...当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ? 条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别中的观察次数，而不是计算第二个变量的统计量。...这类似于分类而不是定量变量的直方图。在 Seaborn 中，使用 countplot() 函数很容易绘制：备注：函数将默认使用 count 参数作为 x/y 中未传的一组维度 ?

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URPC 2019 水下目标检测竞赛冠军方案：多图像融合增强

注意，在区域分类和位置回归步骤中是没有共享计算的。而R-FCN提取了空间感知的区域特征，并在分类回归阶段移除了全连接层来共享计算而不会降低性能。...定义经验风险 R_{\delta} 为： R_{\delta}(f) = \frac{1}{n} \sum_{i=1}^{n} l(f(x_i), y_i) 其中 f 代表将 x 映射到 y 的非线性函数...然后就可以用生成的数据 (\tilde{x},\tilde{y}) 来代替原始的训练数据 (x_i,y_i) ，并将期望风险 R_v 近似为： R_v(f) = \frac{1}{n} \sum_...Table1中的第2行和第5行显示，和单个图像混合相比，在多个图像之间混合ROIs可以提升0.41%Map值。...首先，论文观察到在两个训练集中训练结束时，ROIMIX的mAP值均比基准线高得多，在mAP达到最高点之后，随着训练轮次的增加，BaseLine开始面临过拟合。

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10个数据可视化技巧,让你一看就懂！

nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...在图上标注值对于解释图表非常有用。假设现在我们使用 subplots，我们有几个图表，其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...5.使用不同颜色区分标签在某些情况下，在一段时间或一系列的值中，我们可能测量了不同种类的物体。例如，假设我们测量 6 个月以来狗和猫的体重。...7.在数据中包含一行以显示阈值在现实生活中的许多情况下，数据高于或低于某个阈值可能是问题提示信号或错误警告。...9.重叠绘图和更改标签和颜色在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show()'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b=[4,5,6,2,2

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目标检测算法中检测框合并策略技术综述

其本质思想是其思想是搜素局部最大值，抑制非极大值。非极大值抑制，在计算机视觉任务中得到了广泛的应用，例如边缘检测、人脸检测、目标检测（DPM，YOLO，SSD，Faster R-CNN）等。...作者应该做过对比试验，在训练过程中采用soft-NMS没有显著提高。 3、NMS是Soft-NMS特殊形式，当得分重置函数采用二值化函数时，Soft-NMS和NMS是相同的。...论文同时还提出了Precise ROI Pooling（PrROI Pooling），通过积分方式计算ROI特征，使得前向计算的误差进一步降低，同时反向传播时基于连续输入值计算梯度使得反向传播连续可导，...相比之下ROI Pooling和ROI Align由于采用量化或几个点插值方式求ROI特征，不可避免地带来一些噪声，而且在反向求导时只对特定输入回传梯度。...这种计算方式和ROI Align最大的区别在于计算一个bin的值时不仅仅考虑该bin中4个插值点的均值，而是将bin中的插值看作是连续的，这样就可以通过对该bin中所有插值点求积分得到该bin所包围点的总和

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目标检测涨点小Trick | 回顾Proposal-Based目标检测，启发小改NMS即可带来涨点

作者展示了作者的重新审查方法如何通过多个数据集改进了规范检测和实例分割方法，特别是在评估时的高重叠阈值处。..._{x1},G_{y1},G_{x2},G_{y2}) ，其中 (x1,y1,x2,y2) 分别表示Proposal框的左上角和右下角的 x 和 y 坐标以及真实框的左上角和右下角的 x 和 y 坐标。...为了监督学习，交集的计算如下： I_{x1} =\max(P_{x1},G_{x1})\enspace, \tag{1} I_{y1} =\max(P_{y1},G_{y1})\enspace, (2...任务是学习这个函数，使得它最小化组合框和GT框 G 之间的损失： L=\sum_{i\in\{x1,y1,x2,y2\}}\left|c_{i}(\mathcal{I})-G_{i}\right|\enspace...定性结果：在图5中，作者展示了将作者的方法与Faster R-CNN进行比较以进行物体检测的定性结果，并突出了几个关键优势。

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斯坦福 Stats60：21 世纪的统计学：第十章到第十四章

也就是说，如果我们认为因素 X 导致因素 Y，那么操纵 X 的值也应该改变 Y 的值。在医学上，有一套被称为柯赫氏假说的观念，它们历来被用来确定特定生物是否导致疾病。...图 14.2 显示了将此模型应用于研究时间数据的示例。图 14.2：研究时间数据的线性回归解决方案显示在实线中，截距的值等于当 x 变量等于零时 y 变量的预测值；这用虚线表示。...beta 的值等于线的斜率-也就是说，y 在 x 变化一个单位时的变化量。这在虚线中以示意图的方式显示，显示了学习时间增加一个单位时成绩的增加程度。...线显示了 x 轴和 y 轴相等的点。模型诊断将在后面的章节中更详细地探讨。 14.6 “预测”真正意味着什么？当我们在日常生活中谈论“预测”时，我们通常指的是在看到数据之前估计某个变量的值的能力。...另一种看过拟合效果的方法是看看如果我们随机洗牌权重变量的值会发生什么（在表的第二行显示）。随机洗牌的值应该使得从其他变量预测权重变得不可能，因为它们不应该有系统关系。

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seaborn从入门到精通03-绘图功能实现02-分类绘图Categorical plots

在关系图教程中，我们看到了如何使用不同的可视化表示来显示数据集中多个变量之间的关系。在示例中，我们关注的主要关系是两个数值变量之间的情况。...在本教程中，我们将主要关注图形级接口catplot()。请记住，这个函数是上面每个函数的高级接口，因此我们将在显示每种类型的图表时引用它们，并保留更详细的特定于类型的API文档。...语义变量的每一层的方框都沿着分类轴移动，这样它们就不会重叠: sns.catplot(data=tips, x="day", y="total_bill",hue='smoker', kind="box...此外，箱线图中的四分位值和晶须值显示在小提琴内部。...当每个类别中有多个观测值时，它还使用自举来计算估计值周围的置信区间，该置信区间使用误差条绘制: sns.catplot(data=titanic, x="sex", y="survived", hue

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全新 SOTA backbone | 2024年了，再见ViT系列Backbone，实数难得，不知道效果如何？

首先提取由其原点（即 x 和 y 坐标）和角度表示的细节点，然后可以在输入的指纹对中建立并可视化细节点的对应关系。...尽管上述研究能够提供特征点的像素级可解释对应关系，但它们在匹配过程中没有与学习固定长度的指纹表示相集成，这限制了降低计算复杂性和在其他下游任务（例如加密）中的应用性。...它们是使用蛮力算法获得的，这需要大量的计算资源，使得过程耗时。还考虑使用预测输出的梯度来识别输入图像的部分，这些部分对指纹匹配结果产生最大影响。...具体来说，作者引入了Sobel算子来计算指纹图像强度的水平（ G_{x} ）和垂直（ G_{y} ）方向的梯度，然后根据公式（7）计算每个像素的梯度大小 |G| 。...当考虑所提出的密集配准模块建立的像素级特征点对应关系时，对齐的指纹在原始指纹对的ROI和对齐增强指纹对提取的重叠区域中显示出最低的EER，涵盖不同数据集。

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Python 数据可视化之密度散点图 Density Scatter Plot

密度散点图能更好地揭示数据的集中趋势和分布模式，尤其是在数据量非常大时，避免了散点图中点重叠导致的可视化混乱问题。...当数据量庞大时，很多点会重叠在一起，使得无法清晰看到数据的分布。核密度估计（Kernel Density Estimation，KDE）：一种用于估计随机变量概率密度函数的非参数方法。...在处理包含上万个数据点的大型数据集时，传统散点图可能会导致严重的过度绘制（overplotting），即不同数据点在图表上的位置重叠，使得无法清晰地看到数据分布。...y_fit = polyfit(x, y, 7) y_fit_1d = np.poly1d(y_fit) y_hat = np.polyval(y_fit, x) # 计算相关系数和 R^2 print...最后，它计算了相关系数和 R^2 值，并设置了各种图形属性，如坐标轴刻度、颜色条、网格等。最后，它将图像保存为一个 .png 文件并显示出来。

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让老板和客户一看就懂，赞不绝口的10个数据可视化技巧

nrows=2，我们将创建一个由 x，y 轴组成的图形，其中只有两个图表，分布在两个不同的行中。...在图上标注值对于解释图表非常有用。假设现在我们使用 subplots，我们有几个图表，其中一个是位于 ax[0] 位置的 seaborn 的 barplot。...7.在数据中包含一行以显示阈值 ---- 在现实生活中的许多情况下，数据高于或低于某个阈值可能是问题提示信号或错误警告。...如果没有，你应该遵循与前一点相同的逻辑： g = sns.scatterplot(x=month, y=weight, hue=hue, legend=False) g.axvline(2,c=’r’)...重叠绘图和更改标签和颜色 ---- 在同一轴上重叠图表很容易：我们只需要为所有想要的绘图编写代码，然后，我们可以简单地调用'plt.show（）'将它们全部绘制在一起： a=[1,2,3,4,5] b

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卷积神经网络-目标检测

如何定义目标标签：当Pc=1时，表示图片中存在物体前三类；当Pc=0时，表示图片中不存在物体，那么此时，输出y的其他值为多少均没有意义，也不会参与损失函数的计算。...；当Pc=0时： L(y^,y)=(y^1−y1)2 此时，我们只关注神经网络对背景值的准确度。...假如你想构建一个汽车检测算法，步骤是：训练模型：首先创建一个标签训练集：训练集X：将有汽车的图片进行适当的剪切，剪切成整张几乎都被汽车占据的小图（正样本）或者没有汽车的小图；训练集Y：对X...我们以2为大小的步幅滑动窗口，分别与卷积核进行卷积运算，最后得到4幅10×10×16大小的特征图，然而因为在滑动窗口的操作时，输入部分有大量的重叠，也就是有很多重复的运算，导致在下一层中的特征图值也存在大量的重叠...利用卷积的方式实现滑动窗口算法的方法，提高了整体的计算效率。 3. Bounding Box 预测前面一节的卷积方式实现的滑动窗口算法，使得在预测时计算的效率大大提高。

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Python之pygame学习矩形区域（5）

任何需要Rect参数的pygame函数也接受这些值中的任何一个来构造Rect。这使得动态创建Rects更容易作为函数的参数。官网说的不是很懂。。...在不执行pygame.init()方法同样能够直接使用 Rect对象有几个虚拟属性，可用于移动和对齐Rect： x,y top, left, bottom, right topleft, bottomleft...contains（）测试一个矩形是否在另一个矩形内 contains（Rect） - > bool 当参数完全在Rect内部时返回true。...collidepoint（）测试一个点是否在矩形内 collidepoint（x，y） - > bool collidepoint（（x，y）） - > bool 如果给定的点在矩形内，则返回true...如果 use_values为0（默认值），则dict的键将用于碰撞检测，否则将使用dict的值。注意 Rect对象不能用作字典中的键（它们不可清除），因此必须将它们转换为元组/列表。

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人类大脑皮层折叠的遗传结构

(A)多变量GWAS对沟道深度的曼哈顿图，观察到的每个SNP的−log10(P值)显示在y轴上。x轴表示相关基因位置，按染色体分组，红色虚线表示全基因组显著性阈值（5×10−8）。...y轴在−log10(P值)=150处被裁剪。(B)皮层的外侧图，描述了15号染色体在探索样本（顶部）和两个验证样本（中间和底部）中rs4924345的z值。左列对应左半球，右列对应右半球。...(C)Power图显示了全基因组显著命中值(y轴)和样本容量(x轴)解释变异之间的关系。图中发现的命中数和解释的遗传变异的百分比显示在图例的括号之间。...(B)基于基因的P值散点图，y轴为脑沟深度P值，x轴为皮层表面积P值，颜色表示皮层厚度P值。请注意，−log10(P值)的最大值为40。...(C)脑沟深度的10个最显著的基因功能通路，如y轴所示，x轴上表示三个指标的−log10(P值)。(D)每个指标的基因表达随时间的变化。灰色阴影表示95%的置信区间。

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【算法分析】动态规划详解+范例+习题解答

递归地定义最优值。以自底向上的方式计算出最优值。根据计算最优值时得到的信息，构造最优解。...如何确定计算矩阵连乘积的计算次序，使得依此次序计算矩阵连乘积需要的数乘次数最少。 2.2.1 基本思想矩阵连乘计算次序问题的最优解包含着其子问题的最优解。这种性质称为最优子结构性质。...算法所占用的空间显然为O(n2) 2.3 重叠子问题递归算法求解问题时，每次产生的子问题并不总是新问题，有些子问题被反复计算多次。这种性质称为子问题的重叠性质。...Y，当另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列时，称Z是序列X和Y的公共子序列。...2)若xm≠yn，则Z是 Xm-1和Y的最长公共子序列，X和Yn-1的最长公共子序列，中较长的序列最长公共子序列 c表示最长匹配数 2.5.1公共子序列例子若给定序列X={x1

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End-to-end people detection in crowded scenes

我们的方法中主要计算流水线仅涉及前馈处理，这使得其能够被快速实现。在现代GPU上，该方法在640×480图像上以每秒6帧的速度运行。...在每次重复时，LSTM输出一个对象边界框b = {b_pos，b_c}，其中b_pos =（b_x，b_y，b_w，b_h）∈R^4 是边界框的相对位置，宽度和高度，b_c∈[ 0,1]是置信度的真值。...连带地，这允许对实例生成预测，即使它们在图像中明显重叠。 4. Experimental results 数据集和评估指标：　我们在两个数据集上评估我们的方法。...顶行显示了在应用非极大值抑制之前的Faster R-CNN的输出。图6：人物检测方法在TUD交叉数据集上的比较。...图8显示了我们的模型和OverFeat-GoogLeNet获得的检测的几个例子。箭头突出显示我们的模型即使在强闭塞的情况下也可以检测到人。我们模型失败的例子如图9中的红色箭头所示。

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3D Object Proposals for Accurate Object Class Detection

目标检测-FCOS-ICCV2019

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