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金字塔图angular2的HighCharts错误#17

金字塔图是一种数据可视化图表，用于展示层级结构中各个层级的比例关系。Angular 2是一种流行的前端开发框架，而HighCharts是一个强大的JavaScript图表库。

错误#17可能是指在使用Angular 2和HighCharts时遇到的某个特定错误。具体的错误信息需要提供更多细节才能给出准确的解决方案。以下是一般情况下解决错误的步骤：

检查代码：仔细检查代码，特别是与金字塔图相关的部分。确保代码没有语法错误或逻辑错误。
查看错误信息：查看控制台或日志中的错误信息，以了解错误的具体原因。错误信息通常会提供有关错误的线索，例如错误的行号或错误的类型。
搜索解决方案：使用搜索引擎搜索错误信息或相关关键词，查找是否有其他人遇到过类似的问题，并找到解决方案或建议。
官方文档和社区支持：查阅Angular 2和HighCharts的官方文档，了解它们的用法和常见问题。同时，参与相关的开发者社区，向其他开发者寻求帮助和建议。
更新版本：检查Angular 2和HighCharts的最新版本，并确保使用的是最新版本。有时，错误可能是由于旧版本的bug引起的，通过更新到最新版本可以解决问题。
调试和日志记录：使用调试工具和日志记录来跟踪代码执行过程中的问题。通过打印变量值、调试断点等方式，可以更好地理解代码的执行流程，并找到错误所在。

对于金字塔图的应用场景，它通常用于展示层级结构中各个层级的比例关系，例如组织结构、人口统计数据等。腾讯云提供了一系列与数据可视化相关的产品，例如腾讯云数据可视化分析服务（https://cloud.tencent.com/product/dva）、腾讯云图数据库（https://cloud.tencent.com/product/tgdb）等，可以帮助开发者实现金字塔图的展示和分析。

请注意，以上答案仅供参考，具体解决方案可能因具体情况而异。对于特定的错误和需求，建议参考官方文档和寻求专业开发者的帮助。

相关搜索:node_modules/highcharts/highcharts.d.ts(128972,17) 'PlotNetworkDataLabelsFormatterCallbackFunction'.“中的Angular6，highcharts错误未捕获的错误:使用react创建日出图表时出现Highcharts错误#17 Highcharts错误#17 (Vue.js)，在列范围系列中 fancybox中的Highcharts图带运动的HighCharts热图 Highcharts:使用CSV的热图 Highcharts的流量错误基R中的金字塔图更改angular2中的背景颜色-highcharts 在Highcharts中，如何为多金字塔图表中的每个金字塔设置标题来自django查询的饼图highcharts 来自json的highcharts条形图 Highcharts设置饼图的切片大小带Bokeh的简单金字塔hbar图 R中的可变高度金字塔图线条序列图在调整大小时出现错误- highcharts Highcharts更改单个条形图的颜色多系列的Highcharts列+线组合图用于highcharts热图的php绘图系列 Highcharts -自定义树状图的图例

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FPN详解

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FPN论文阅读笔记

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目标检测算法之FPN（附FPN代码实现）

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测试金字塔实战 | 洞见

这是一篇非常漫长并且艰深的文章的节选（点击文末阅读原文查看全文），它解释了为什么我们需要测试，以及如何对软件进行测试的问题。好消息是，这篇文章提供的信息经得起时间推敲，无论你在构建什么样的软件都能适用。不管你是工作在一个微服务项目上，还是 IoT 设备上，抑或是手机应用或者网页应用，这篇文章提供的观点应该都有章可寻。

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卷积神经网络学习路线（十三）| CVPR2017 Deep Pyramidal Residual Networks

深度残差金字塔网络是CVPR2017年的一篇文章，由韩国科学技术院的Dongyoon Han, Jiwhan Kim发表，改善了ResNet。其改用加法金字塔来逐步增加维度，还用了零填充直连的恒等映射，网络更宽，准确度更高，超过了DenseNet，泛化能力更强。论文原文见附录。

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器

基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris（大神级人物，写了很多文章）提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚，因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。

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cvpr目标检测_目标检测指标

Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

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目标检测 | 基于扩展FPN的小目标检测方法

摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题，但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能。本文提出了扩展特征金字塔网络（EFPN，extended feature pyramid network），它具有专门用于小目标检测的超高分辨率金字塔层。具体来说，其设计了一个模块，称为特征纹理迁移（FTT，feature texture transfer），该模块用于超分辨率特征并同时提取可信的区域细节。此外，还设计了前景-背景之间平衡（foreground-background-balanced）的损失函数来减轻前景和背景的面积不平衡问题。在实验中，所提出的EFPN在计算和存储上都是高效的，并且在清华-腾讯的小型交通标志数据集Tsinghua-Tencent 100K和微软小型常规目标检测数据集MS COCO上产生了最好的结果。

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学界 | 金字塔注意力网络：一种利用底层像素与高级特征的语义分割网络

在卷积神经网络的近期发展中，根据其丰富的层级特征和端到端的可训练框架，像素级语义分割方面有了可观的进步。但是在编程高维度代表的过程中，原本像素级的环境背景中的空间分辨率会降低。如图 1 显示，FCN 基线无法在细节部分做出精准预测。第二排图片中，在牛旁边的羊被识别到错误分类之中；以及第一排图片中自行车的把手没有被识别成功。对此我们需要考虑两个具有挑战性的问题。

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

翻译 | 林椿眄出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）近日，北京理工大学、旷视科技、北京大学联手，发表了一篇名为 Pyramid Attention Network for Semantic Segmentation 的论文。在这篇论文中，四位研究者提出了一种金字塔注意力网络 (Pyramid Attention Network，PAN)，利用图像全局的上下文信息来解决语义分割问题。与大多数现有研究利用复杂的扩张卷积 (dilated convolution) 并人为地设计解码器网

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北大、北理工、旷视联手：用于图像语义分割的金字塔注意力网络

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Python opencv图像处理基础总结(五) 图像金字塔图像梯度 Canny算法边缘提取

图像金字塔是图像多尺度表达的一种，是一种以多分辨率来解释图像的有效且概念简单的结构。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低

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Android OpenCV（十三）：图像金字塔

参数二：dst，输出下采样后的图像，图像尺寸可以指定，但是数据类型和通道数与src相同，

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图像融合之拉普拉斯融合（laplacian blending）

一、拉普拉斯融合基本步骤　　1. 两幅图像L，R，以及二值掩模mask，给定金字塔层数level。　　2. 分别根据L，R构建其对应的拉普拉斯残差金字塔（层数为level），并保留高斯金字塔下采样最顶端的图像（尺寸最小的图像，第level+1层）：　　　　拉普拉斯残差金字塔构建方法如下，以L图为例：　　　　(1) 对L进行高斯下采样得到downL，OpenCV中pyrDown()函数可以实现此功能。然后再对downL进行高斯上采样得到upL，OpenCV中pyrUp()函数可以实现此功能。

07

Angular2 VS Angular4 深度对比：特性、性能

在Web应用开发领域，Angular被认为是最好的开源JavaScript框架之一。

02

Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图

Tableau数据分析-Chapter01条形图、堆积图、直方图 Tableau数据分析-Chapter02数据预处理、折线图、饼图 Tableau数据分析-Chapter03基本表、树状图、气泡图、词云 Tableau数据分析-Chapter04标靶图、甘特图、瀑布图 Tableau数据分析-Chapter05数据集合并、符号地图 Tableau数据分析-Chapter06填充地图、多维地图、混合地图 Tableau数据分析-Chapter07多边形地图和背景地图 Tableau数据分析-Chapter08数据分层、数据分组、数据集 Tableau数据分析-Chapter09粒度、聚合与比率 Tableau数据分析-Chapter10 人口金字塔、漏斗图、箱线图 Tableau中国五城市六年PM2.5数据挖掘

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Angular2学习笔记

阴差阳错，当初在选择写网站的时候选择了使用Angular2+RESTfulｌ，现在想起来，这个选择可能有点轻率了。虽然这套框架我个人觉得可能的确比较适合做移动端Web的开发，但是由于网站开发的经验明显不足，加上这套技术还不是相当的成熟，在学习的过程中走了很多的弯路。而且，功利一点的讲，对于找工作的帮助可能并不是很大，很多Web相关的职务招的都是Java方向的，而我直接跳过这种传统框架直接接触新知识难免会发现基础不牢的情况。不过还好，经过这一段时间的倒腾，好歹把Angular2的东西稍微消化了一点，相比啥都不会，也算是有点收获吧。

01

一个鲁棒实时且无需校准的车道偏离警告系统

文章：A robust, real-time and calibration-free lane departure warning system

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澎思科技资深算法研究员罗伯特：有限算力资源下的深度学习与人脸识别

Robert Lorenz（德国籍），澎思科技资深算法研究员，德国柏林洪堡大学数学系博士，致力于人脸检测、人脸跟踪和人脸质量判断等领域的技术研发，尤其擅长模型构建和模型优化。其研究成果已经应用于澎思科技多种人脸识别软件平台和硬件产品中。同时也致力于视频结构化算法的研究和开发，负责数个子研究课题的攻坚工作。

03

[GO语言基础] 六.循环控制语句、流程控制及编程练习（for、break、continue、goto）

作为网络安全初学者，会遇到采用Go语言开发的恶意样本。因此从今天开始从零讲解Golang编程语言，一方面是督促自己不断前行且学习新知识；另一方面是分享与读者，希望大家一起进步。前文介绍了Golang的顺序控制语句和条件控制语句。这篇文章将详细讲解循环控制语句和流程控制，包括for、break、continue、goto及相关编程练习。

03

图特征金字塔应用在目标检测，最终精度大幅度提升

开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf

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【工程应用一】多目标多角度的快速模板匹配算法（基于NCC，效果无限接近Halcon中........)

愿意写代码的人一般都不太愿意去写文章，因为代码方面的艺术和文字中的美学往往很难兼得，两者都兼得的人通常都已经被西方极乐世界所收罗，我也是只喜欢写代码，让那些字母组成美妙的歌曲，然后自我沉浸在其中自得其乐。而今天，在清明之际，在踏青时节，我还是忍不住停下来歇歇脚，稍微共享一下最近一直研究的一个非常基础的算法和应用 - 多目标多角度的模板匹配。

06

C++ OpenCV图像上采样和降采样

图像金字塔是一种以多分辨率来解释图像的有效但概念简单的结构。应用于图像分割，机器视觉和图像压缩。一幅图像的金字塔是一系列以金字塔形状排列的分辨率逐步降低，且来源于同一张原始图的图像集合。其通过梯次向下采样获得，直到达到某个终止条件才停止采样。金字塔的底部是待处理图像的高分辨率表示，而顶部是低分辨率的近似。我们将一层一层的图像比喻成金字塔，层级越高，则图像越小，分辨率越低。

01

SPPNet（2015）

RCNN首次将卷积操作引入检测领域用于提取特征，然而现有的深度卷积网络需要输入固定尺寸的图片，这个需求可能会导致对于任意scale/size的图片的识别精确度下降。【深度卷积神经网络由卷积层和全连接层组成，卷积层对于任意大小的图片都可以进行卷积运算提取特征，输出任意大小的特征映射，而全连接层由于本身的性质需要输入固定大小的特征尺度，所以固定尺寸的需求来自于FC层，即使对输入图片进行裁剪、扭曲等变换，调整到统一的size，也会导致原图有不同程度失真、识别精度受到影响】SPPNet提出了**“空间金字塔池化”**消除这种需求，不管图像大小是多大，在整张图片上只需要计算一次，就可以得到整幅图像的特征图，经过池化都会输出一个固定长度的表征。

02

60种常用可视化图表的使用场景——（上）

点阵图表 (Dot Matrix Chart) 以点为单位显示离散数据，每种颜色的点表示一个特定类别，并以矩阵形式组合在一起。

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SAPD：FSAF升级版，合理的损失值加权以及金字塔特征选择 | ECCV 2020

Anchor-free检测方法分为anchor-point类别和key-point类别两种，相对于key-point类别，anchor-point类别有以下有点：1) 更简单的网络结构 2) 更快的训练和推理速度 3) 更好地利用特征金字塔 4) 更灵活的特征金字塔选择，但anchor-point类别的准确率一般比key-point类别要低，所以论文着力于研究阻碍anchor-point类别准确率的因素，提出了SAPD(Soft Anchor-Point Detecto)，主要有以下两个亮点：

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Angular2 初体验

Angular2 已经发布 beta9 ，是时候折腾一下了。 Angular2 和 AngularJS 1.x 相比，可以说是全新的框架，除了名字有延续性之外，能延续的真的不多。

02

ICCV-目标检测：用图特征金字塔提升精度（附论文下载）

开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf

01

ICCV2021目标检测：用图特征金字塔提升精度（附论文下载）

开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf

04

细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）

近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了简单的卷积体系结构来降低图层的复杂性。基于深度卷积神经网络概念设计的VGG网络。VGGNet在对大规模图像进行分类方面取得了巨大的性能。该网络设计了一堆小卷积滤波器，使网络结构非常简单，但网络有一些定位错误。

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PPCNN：细粒度特征提取和定位用于目标检测（附论文下载）

近年来，深度卷积神经网络在计算机视觉上取得了优异的性能。深度卷积神经网络以精确地分类目标信息而闻名，并采用了简单的卷积体系结构来降低图层的复杂性。基于深度卷积神经网络概念设计的VGG网络。VGGNet在对大规模图像进行分类方面取得了巨大的性能。该网络设计了一堆小卷积滤波器，使网络结构非常简单，但网络有一些定位错误。

02

利用增强现实与改进 YOLOv5 检测！

道路运输对于促进城市和国家之间的交流至关重要。此外，道路建设保证了经济发展，这是人们安全旅行的前提，也是一个国家经济发展的不可或缺条件。路面裂缝和损伤是道路上遇到的最常见问题。

01

目标检测：用图特征金字塔提升精度（附论文下载）

开源代码：https://arxiv.org/pdf/2108.00580.pdf

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SEPC：使用3D卷积从FPN中提取尺度不变特征，涨点神器 | CVPR 2020

论文: Scale-Equalizing Pyramid Convolution for Object Detection

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【私人整理】空间金字塔池化网络SPPNet详解

之前的深度卷积神经网络（CNNs）都需要输入的图像尺寸固定（比如224×224）。这种人为的需要导致面对任意尺寸和比例的图像或子图像时降低识别的精度。为什么会降低精度呢？由于输入的图像大小固定，即数据维度固定，但是现实样本中往往很多样本是大小不一的，为了产生固定输入大小的样本，有两种主要的预处理措施：

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深度优化局部拉普拉斯金字塔滤波器。

基于局部拉普拉斯金字塔的Edge-aware滤波器是在2011年由Adobe 公司的研究员Sylvain Paris（大神级人物，写了很多文章）提出的，我在4年前曾经参考有关代码实现过这个算法，但是速度也是非常慢的，所以当时也没有继续做深入的研究，前段时间做另外一个算法时仔细的研究了下高斯和拉普拉斯金子塔的优化，因此又抽时间仔细的分析了算法的论文和代码，由于论文的理论部分还有一些我没有想清楚，因此在这里我只对研读过程中涉及的代码方面的优化做个解读。

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