Fusion Charts FusionCharts v3 帮助创建Web或企业应用的动画/交互的图表。企业级图表组件支持PCs, Macs, iPads, iPhones，以及大量其他的手机设备。...11. jqPlot jqPlot是一个jQuery绘图插件，可以利用它制作漂亮的线状图和柱状图。jqPlot支持为图表设置各种不同的样式。提供Tooltips，数据点高亮显示等功能。 12....AM charts Amcharts是一组Flash图表，你可以免费使用在你的网站和基于网络的产品（非开源）。...Amcharts可以从简单的CSV或XML文件提取数据，也可以从动态数据读取生成，比如PHP, .NET, Ruby on Rails和Perl，以及其他许多编程语言。 13.
每个圆圈表示一个数值刻度，而径向分隔线则用作区分不同类别或间隔（如果是直方图）。 条形通常从中心点开始向外延伸，但也可以别处为起点以显示数值范围（如跨度图）。...可是，过多气泡会使图表难以阅读，但我们可以在图表中加入交互性功能来解决这个问题（点击或把鼠标悬停在气泡上以显示隐藏信息），也可选择重组或筛选分组类别。...点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。...流程图以弧形矩形表示流程的开始和结束；线段或箭头用于显示从一个步骤到另一个步骤的方向或流程；简单的指令或动作用矩形来表示，而当需要作出决定时，则使用钻石形状......在绘制记数符号图表时，将类别、数值或间隔放置在同一个轴或列（通常为 Y 轴或左侧第一列）上。每当出现数值时，在相应的列或行中添加记数符号。
条形图 条形图 (Bar Chart) 也称为「棒形图」或「柱形图」，采用水平或垂直条形（柱形图）来比较不同类别的离散数值。 图表其中一条轴代表要比较的具体类别，另一条则用作离散数值的标尺。...堆叠式条形图 跟多组条形图不同，堆叠式条形图 (Stacked Bar Graph) 将多个数据集的条形彼此重迭显示，适合用来显示大型类别如何细分为较小的类别，以及每部分与总量有什么关系。...在量化波形图中，每个波浪的形状大小都与每个类别中的数值成比例。与波形图平行流动的轴用作时间刻度。我们也可以用不同颜色区分每个类别，或者通过改变色彩来显示每个类别的附加定量值。...点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。...流程图以弧形矩形表示流程的开始和结束；线段或箭头用于显示从一个步骤到另一个步骤的方向或流程；简单的指令或动作用矩形来表示，而当需要作出决定时，则使用钻石形状...
多尺度预测 在上面网络结构图中可以看出，Yolo v3设定的是每个网格单元预测3个box，所以每个box需要有(x, y, w, h, confidence)五个基本参数。...Yolo v3用上采样的方法来实现这种多尺度的feature map。在Darknet-53得到的特征图的基础上，经过六个DBL结构和最后一层卷积层得到第一个特征图谱，在这个特征图谱上做第一次预测。...就整个网络而言，Yolo v3多尺度预测输出的feature map尺寸为y1：（13×13），y2：（26×26），y3：（52×52）。...但在一些复杂场景下，一个目标可能属于多个类（有重叠的类别标签），因此Yolo v3用多个独立的Logistic分类器替代Softmax层解决多标签分类问题，且准确率不会下降。...woman，那么你检测的结果中类别标签就要同时有woman和person两个类，这就是多标签分类，需要用Logistic分类器来对每个类别做二分类。
推荐的制作工具有：Amcharts、AnyChart、Google Docs、jChartFX、Online Chart Tool、ZingChart。 桑基图 ?...点示地图共有两种：一对一（每点代表单一计数或一件物件）和一对多（每点表示一个特定单位，例如 1 点 = 10棵树）。...推荐的制作工具有：AnyChart、Amcharts、DHTMLX、GanttPro、Google Charts、Redbooth、RAWGraphs、Smartsheet。 箱形图 ?...推荐的制作工具有：Amcharts、AnyChart、ByteMuse.com、CanvasJS、jChartFX、Plotly、vaadin、Zing Chart。 弦图 ?...流程图以弧形矩形表示流程的开始和结束；线段或箭头用于显示从一个步骤到另一个步骤的方向或流程；简单的指令或动作用矩形来表示，而当需要作出决定时，则使用钻石形状...
区域曲线图、柱状图、饼装图、散布图；跨语言：不管是 PHP、Asp.net 还是 Java 都可以使用。...amCharts ? amCharts 无疑是最漂亮的图表库。...amCharts 提供了JavaScript/HTML5 Charts、Javascript/HTML5 Stock Chart、JavaScript Maps 三种图表组件。...提供商业产品常用图表库，底层基于ZRender，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、饼图（环形图）、K线图、地图、和弦图以及力导向布局图...，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现。
目前，它支持6种图表类型（折线图，条形图，雷达图，饼图，柱状图和极地区域区）。而且，这是一个独立的包，不依赖第三方 JavaScript 库，小于 5KB。...amCharts amCharts 无疑是最漂亮的图表库。...amCharts 提供了JavaScript/HTML5 Charts、Javascript/HTML5 Stock Chart、JavaScript Maps 三种图表组件。...提供商业产品常用图表库，底层基于ZRender，创建了坐标系，图例，提示，工具箱等基础组件，并在此上构建出折线图（区域图）、柱状图（条状图）、散点图（气泡图）、饼图（环形图）、K线图、地图、和弦图以及力导向布局图...，同时支持任意维度的堆积和多图表混合展现 资料： 《MeteorCharts》：www.smpeizi.com 《Chartkick》：www.aiidol.com 《ECharts》：www.idiancai.com
在YOLO v3中，物体检测则是通过在网络不同位置、不同尺度的特征图应用1x1卷积核来实现的。...也就是说，YOLO v3预测用的边界框数量比YOLO v2多10倍之多，这也是YOLO v3速度慢的原因所在。在每个尺度，每个cell用3个锚箱，所以 YOLO v3的锚箱总数是9个。...特点8：不再使用softmax进行分类 YOLO v3采用了多标签分类的方法进行目标检测。...YOLO v3则改变了这种方式。 softmax分类假定各个物品的类别是互斥的，也就是说一个物品属于某一类，那么它就不可能属于另一类。...在YOLO v3中，每个类别的分值用线性回归来预测，此外还设置了一个门槛值来实现多标签预测。也就是说，当某个类别的分值高于门槛值，则该类别的标签就被赋予相应的边界框。
算法步骤： 1） 给定输入图像，划分成7x7的网格 2） 每个网格生成2个Bounding box（包含5个预测值）和N个类别概率值 3） 对上一步产生的7x7x2=98个目标窗口，由IOU阈值和NMS...3.2 多尺度预测 YOLO V3提供3种尺度不一的边界框，在每个尺度预测3个box，采用聚类方法得到9个聚类中心，在COCO数据集上，这9个聚类分别是：(10×13)、(16×30)、(33×23)、...YOLO V3也采用了和V2一样的passthrough layer,连接了后面三层的13x13、26x26和52x52特征图，一共三个尺度，每个尺度有3个边界框，当输入图像大小为416x416时，实际共有...3.3 损失函数 YOLO V3对图像中的目标检测执行多分类标签，但没有用softmax，因为softmax依赖于目标分类是相互独立的前提，文章采用的是logistic regression来预测每个类别得分并使用一个阈值来对目标进行多标签预测...比阈值高的类别就是这个边界框真正的类别。 ?
YOLO 创造性的提出one-stage，就是目标定位和目标识别在一个步骤中完成。...C个类别的概率，因此YOLO v3输出层的channel数为S*S*B*(5+ C)。...图：YOLO v3检测原理 YOLO v3网络结构 YOLO v3 的网络结构由基础特征提取网络、multi-scale特征融合层和输出层组成。 特征提取网络。...为了解决之前YOLO版本对小目标不敏感的问题，YOLO v3采用了3个不同尺度的特征图来进行目标检测，分别为13*13,26*26,52*52,用来检测大、中、小三种目标。...图：YOLO v3 预测可视化
YOLO 创造性的提出one-stage，就是目标定位和目标识别在一个步骤中完成。...C个类别的概率，因此YOLO v3输出层的channel数为S*S*B*(5+ C)。...图：YOLO v3检测原理 YOLO v3网络结构 YOLO v3 的网络结构由基础特征提取网络、multi-scale特征融合层和输出层组成。 特征提取网络。...为了解决之前YOLO版本对小目标不敏感的问题，YOLO v3采用了3个不同尺度的特征图来进行目标检测，分别为13*13,26*26,52*52,用来检测大、中、小三种目标。...图：YOLO v3 预测可视化 ? 本文为机器之心发布，转载请联系本公众号获得授权。
在网页设计的初始阶段，原型/线框/模型设计必然是一个关键步骤。如何通过网页模型呈现设计思路，如何设计出优秀的网页模型，如何取得设计灵感？...Amcharts - 工具类网页模型 ?...参考点：登陆界面设计 下载地址：http://doc.mockplus.cn/wp-content/uploads/2018/04/Amcharts.zip 该网站模型的原型是Amcharts公司开发的...作为设计平台类的佼佼者，此网页设计模板很好的展示了如何处理多资源多链接，图文结合，图文链接的网页排版模式，是一个非常值得学习和参考的优秀模板。可以参考的页面有：主页、设计师页面、找工作页面等。 3. ...Moqups - 在线网页模型设计工具 Moqups是一个非常好的、免费的HTML5应用，通过它可以创建朴素的线框图、实体模型和UI概念图。
为13*13，还有2个上采样的eltwise sum，Feature map分别为26*26和52*52，也就是说，V3的416版本已经用到了52的Feature map，而V2把多尺度考虑到训练的data...简单分析：YOLO V2是一个纵向自上而下的网络架构，随着通道数目的不断增加，FLOPS是不断增加的，而V3网络架构是横纵交叉的，看着卷积层多，其实很多通道的卷积层没有继承性，另外，虽然V3增加了anchor...YOLO V3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。 速度对比如下： ? 改进之处： 多尺度预测； 更好的基础分类网络和分类器。...尺度3：与尺度2类似,使用了32x32大小的特征图。...分类器-类别预测： YOLO V3不使用Softmax对每个框进行分类，主要考虑因素有两个： Softmax使得每个框分配一个类别（score最大的一个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签
为13*13，还有2个上采样的eltwise sum，Feature map分别为26*26和52*52，也就是说，V3的416版本已经用到了52的Feature map，而V2把多尺度考虑到训练的data...简单分析： YOLO V2是一个纵向自上而下的网络架构，随着通道数目的不断增加，FLOPS是不断增加的，而V3网络架构是横纵交叉的，看着卷积层多，其实很多通道的卷积层没有继承性，另外，虽然V3增加了anchor...YOLO V3的模型比之前的模型复杂了不少，可以通过改变模型结构的大小来权衡速度与精度。 速度对比如下： ? 改进之处： 多尺度预测； 更好的基础分类网络和分类器。...尺度3：与尺度2类似,使用了32x32大小的特征图。...分类器-类别预测： YOLO V3不使用Softmax对每个框进行分类，主要考虑因素有两个： Softmax使得每个框分配一个类别（score最大的一个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签
具体步骤如下所示： 1. 过滤掉 confidence score 低于阈值的 bounding box 2. 遍历每一个类别 1....多尺度融合 13×13的输出特征图，可以很好的预测较大尺寸的目标，但是对于小尺寸的目标，可能并不太好。...因此，在 YOLO v2 中，除了使用13×13的特征图，还使用其之前层尺寸为26×26和52×52的特征图，并进行多尺度融合。不同尺寸之间，通过如下形式，进行特征融合。 ?...Yolo V3 Yolo V3 只是对 Yolo v2 进行了一次较小的优化，主要体现在网络结构上，提出了 darknet-53 结构，作为特征提取网络。...最后，Yolo V3 在小目标的识别上改善较大，但是中等目标和大目标的识别方面，表现略微下降。 网络结构如下所示： ? ? 最后附上一张性能表现图： ?
heightwidth1）作为输入，输出的是分割图，其中每一个像素包含了其类别的标签（heightwidth1）。...图片 最后，可以通过argmax将每个深度方向像素矢量折叠成分割图，将它覆盖在原图上，可以区分图像中存在不同类别的区域，方便观测（也叫mask/掩码）。...SegNet 的新颖之处在于解码器对其较低分辨率的输入特征图进行上采样的方式。 解码器使用了在相应编码器的最大池化步骤中计算的池化索引来执行非线性上采样。 这种方法消除了学习上采样的需要。...为了解决多尺度目标的分割问题，DeepLab V3 串行/并行设计了能够捕捉多尺度上下文的模块，模块中采用不同的空洞率。...此外，DeepLab V3 增强了先前提出的空洞空间金字塔池化模块，增加了图像级特征来编码全局上下文，使得模块可以在多尺度下探测卷积特征。
以下是YOLO v3的一些关键特点和工作原理的简要介绍：实时性能: YOLO v3采用了一种单阶段（single-stage）的检测器，通过在一次前向传递中同时预测边界框和类别，从而实现实时目标检测。...相对于传统的两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLO v3具有更高的速度。多尺度预测: YOLO v3提供了多个预测层，可以在不同的尺度上检测目标。...这种多尺度预测能够更好地处理不同大小的目标物体。通过在网络中引入不同大小的特征图，YOLO v3可以有效地检测大、中、小尺寸的目标。...通过在预测时调整锚框的形状，YOLO v3可以准确地预测各种尺寸的目标。类别预测: YOLO v3使用softmax激活函数来预测目标的类别。...这种方法会根据置信度得分对边界框进行筛选，同时考虑了重叠度和类别概率。 YOLO v3在目标检测方向取得了很高的精度和实时性能。它广泛应用于各种场景，如人脸检测、车辆检测、行人检测等。
2、多标签预测 每个bounding box可能含有多类物体，也就是多标签预测。...其实就是针对logits中每个分类计算的结果分别作用一个sigmoid分类器，分别判定样本是否属于某个类别。在训练期间，使用二元交叉熵损失函数进行类别预测。...接下来，从前面的两个图层中提取特征图，并将其向上采样2倍。从早期的网络中获取一个特征图，并使用串联将其与上采样特征合并。...6、损失函数 在训练期间，使用二元交叉熵损失函数进行类别预测。...YOLO v2损失函数的后三项是平方误差，而YOLO v3则更改为交叉熵误差项，也就是说YOLO v3的物品置信度和分离预测使用的是逻辑回归算法。
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