CNN -索引6超出了大小为6的轴%1的边界_IndexError:索引6超出了大小为6的轴0的边界_IndexError:索引22超出了大小为22的轴1的边界。 - 腾讯云开发者社区

possible_keys: 表示可能应用于此表的索引。 key: 表示实际使用的索引。 key_len: 使用的索引的长度。在不损失准确性的情况下，较短的索引通常更快。...---+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1...MySQL索引优化 MySQL的索引优化是提高数据库查询性能的关键步骤之一。正确使用索引可以显著减少查询所需的时间和资源。下面是一些关于MySQL索引优化的详细说明和示例： 1....因此，只为经常用于查询条件的列创建索引，并定期评估现有索引的使用情况。 4. 使用短索引如果可能的话，使用较短的索引。较短的索引可以减少磁盘空间的使用，并提高查询性能。...但是请注意，在执行此命令时，表将被锁定，可能会对正在运行的操作造成影响。因此，请在低峰时段执行此操作。 OPTIMIZE TABLE users; 6.

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算法练习(6)-O(1)时间复杂度判断1个正整数是否为2的幂次方

原数(10进制) 原数(2进制) 原数-1(2进制) 1 1 0 2 10 01 4 100 011 8 1000 0111 16 10000 01111 观察上面的表格，如果1个数是2的幂次方，转换成...2进制，必然最高位是1，其它位都是0，同时这个数减1后，所有有效位全是0，利用这个特点，做1次&位运算即可 boolean isPowerOf2(int a) { return (a & (a...- 1)) == 0; }

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地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

例如，每次将新的检测类别添加到检测系统时，都需要选择超参数，例如适当的anchor编号，anchor大小，anchor角度和密度等。...TTFNet 提出了缩短训练时间并提高推理速度的技术。RTM3D 预测图像空间中3D边界框的九个透视关键点，并通过几何规则恢复3D边界框。...因此需要z轴定位head来回归z轴值。使用L1 loss直接回归z值： ? Size regression ?...物体的预测边界框为： ? 3、Backbone and Necks ? backbone部分类似于分类任务中使用的网络，该网络用于提取特征，同时通过不同块对空间大小进行下采样。...neck部分用于对特征进行上采样，以确保来自主干不同块的所有输出具有相同的空间大小，以便可以将它们沿一条轴连接在一起。图2显示了主干backbone和neck的详细信息。

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滑动窗口也能用于实例分割，陈鑫磊、何恺明等人提出图像分割新范式

他们的实验表明，TensorMask 可以生成与 Mask R-CNN 相似的结果（见图 1、2）。 ? 图 1：TensorMask 的输出。 ?...图 2：TensorMask 和以 ResNet-101-FPN 为骨干网络的 Mask R-CNN 的示例结果。二者在定性和定量标准上都非常接近。...1. 长度的单位（unit of length），每一个空间轴的单位对于理解四维张量都非常重要。直观而言，一个轴的单位定义了对应单个像素的长度，不同的轴有不同的单位。...例如，H 和 W 轴的单位表示为σ_HW，它定义为有关输入图像的步辐。 2....它们类似于滑动窗口目标检测器中的边界框回归和分类分支。边界框预测对于 TensorMask 模型并不是必要的，但可以便捷地包含进来。如下图 6 所示，我们考虑了四个基线 Head。

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何恺明、吴育昕最新成果：用组归一化替代批归一化

每个子图显示一个特征图张量，其中 N 为批处理轴，C 为通道轴，( H; w )为空间轴。通过计算这些蓝色像素的和，它们被相同的平均值和方差归一化。...表1：ImageNet 验证集中 ResNet-50 的误差（%）的比较，使用大小为 32 幅图像/GPU 的批次进行训练。误差曲线如图4所示。表2：对批次大小的敏感度。...表5：使用 Mask R-CNN（ ResNet-50 FPN 和 4conv1fc 边界框）在 COCO 中的检测和分割结果。 BN* 表示 BN 被冻结。 3....表6：对 Kinetics 的视频分类结果：ResNe-50 I3D 基线的 top-1/top-5 精度( % )。...然而，我们也注意到，BN 的影响力如此之大，以至于许多最先进的系统及其超参数都是为它设计的，这写对于基于 GN 的模型来说可能不是最佳的。

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深度学习目标检测从入门到精通：第一篇

2.基于区域的卷积神经网络（R-CNN） ---- 由于我们已经将目标检测建模为分类问题，成功取决于分类的准确性。...因此，R-CNN有三个重要部分： 1.运行Selective Search （选择性搜索）来生成可能的目标。 2.将1中得到的这些patch提供给CNN，然后用SVM预测每个patch的类别。...我们应用 bounding box回归来改进每个位置的锚框。因此，RPN给出了各种大小的bounding boxes和其相应每个类的概率。...像Fast-RCNN一样，可以通过应用空间池化来进一步传递不同大小的边界框。剩下的网络与Fast-RCNN相似。 ....如果我们设置一个阈值（如30％的置信度）可以删除其中的大部分，如下面的例子所示 ? 注意，在运行时，我们只在CNN上运行一次图像。因此，YOLO速度超快，可以实时运行。

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【深度学习】卷积神经网络（CNN）

这，就是CNN的原理。二、CNN的基本概念 1.padding 填白从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。...比如，对于(8,8)的输入，我们用(3,3)的filter，如果stride=1，则输出为(6,6); 如果stride=2，则输出为(3,3);（这里例子举得不大好，除不断就向下取整） 3.pooling...我特地画了下面这个图，来展示上面的过程：图中的输入图像是(8,8,3)，filter有4个，大小均为(3,3,3)，得到的输出为(6,6,4)。...一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还包括选择什么激活函数。 2....需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。

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ECCV 2020 oral | CondInst：沈春华团队新作，将条件卷积引入实例分割

但是，这种基于ROI的方法可能具有以下缺点：1）由于ROI通常是轴对齐的边界框，对于形状不规则的对象，它们可能包含过多的不相关图像内容，例如在边界框内包含了背景和其他实例。...3）ROIs通常大小不同。为了在深度学习框架中使用有效的批量计算，通常需要进行大小调整操作以将区域调整为相同大小的patch。...例如，Mask R-CNN将所有裁剪区域的大小调整为14×14（使用反卷积将其上采样为28×28），这限制了实例分割的输出分辨率，因为大型实例需要更高的分辨率才能在边界保留细节。 ?...其中P3、P4、P5由主干CNNs网络的特征层 C3、C4、C5经过一个1*1的卷积得到的，而，P6、P7则是接着P5进行了步长为2的卷积操作得到的（相当于降采样，看注解）。...基于此，作者提出了一个简单而有效的策略center-ness来抑制这些低质量检测到的边界框，且该策略不引入任何超参数。 ?

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NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)

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【DL笔记6】从此明白了卷积神经网络（CNN）

一、引子————边界检测我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8： ?...这，就是CNN的原理。二、CNN的基本概念 1.padding 填白从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。...比如，对于(8,8)的输入，我们用(3,3)的filter，如果stride=1，则输出为(6,6); 如果stride=2，则输出为(3,3);（这里例子举得不大好，除不断就向下取整） 3.pooling...图中的输入图像是(8,8,3)，filter有4个，大小均为(3,3,3)，得到的输出为(6,6,4)。...需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。

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CTPN论文翻译——中文版

然后，我们提出了一种网内循环架构，用于按顺序连接这些细粒度的文本提议，从而允许它们编码丰富的上下文信息。深度卷积神经网络（CNN）最近已经基本实现了一般物体检测[25，5，6]。...明确的垂直坐标是通过提议边界框的高度和yyy轴中心来度量的。...因此，如图1（b）和图2（右）所示，每个预测文本提议都有一个大小为h×16h×16h\times 16的边界框（在输入图像中）。...kkk是边缘锚点的索引，其被定义为在实际文本行边界框的左侧或右侧水平距离（例如32个像素）内的一组锚点。...图6：在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。运行时间。

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用于类别级物体6D姿态和尺寸估计的标准化物体坐标空间

图1我们提出了一种用于RGB-D图像中多个未见过物体的类别级别6D姿态和尺寸估计的方法。...3 背景和概述类别-级别6D对象姿态和尺寸大小估计：我们关注估计对象实例的3个旋转，3个平移和3个比例参数（尺寸）的问题。这个问题的解决方案可以看成一个围绕对象的紧密包围的边界框（见图1）。...为了克服这个问题，我们提出了一种新的表示形式，它定义了一个共享的对象空间，从而可以为未见过的对象定义6D姿态和尺寸大小。图2.规范化对象坐标空间（NOCS）是包含在单位多维数据集中的3D空间。...给定每个类别的已知对象CAD模型的形状集合，我们通过均匀缩放对象以使其紧边界框的对角线的长度为1并在NOCS空间内居中来对它们的大小进行归一化（请参见图2）。...然后，我们使用NOCS图和深度图来估计度量6D姿态和对象的大小。 5.1. NOCS地图预测CNN 我们的CNN的目标是纯粹基于RGB图像估算对象的类标签，实例蒙版和NOCS映射。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

注意，张量的形状编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...图片的颜色通道（Image Color Channels）下一个轴（第二个轴）代表颜色通道。对于RGB图像，此处的通常值为3；如果使用灰度图像，则通常值为1。此颜色通道的解释仅适用于输入张量。...就访问数据方面而言，我们需要三个索引。我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。图片批次（Image Batches）这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...假设我们有一个张量，其中包含来自单张28 x 28灰度图片的数据。这为我们提供了以下张量形状：[1，1，28，28]。现在，假设此图像传递到我们的CNN并通过第一个卷积层。.../learn/video/k6ZF1TSniYk

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2018-11-26 oracle查询表信息（索引，外键，列等）1、查询出所有的用户表2、查询出用户所有表的索引3、查询用户表的索引(非聚集索引):4、查询用户表的主键(聚集索引):5、查询表的索引6

oracle中查询表的信息，包括表名，字段名，字段类型，主键，外键唯一性约束信息，索引信息查询SQL如下，希望对大家有所帮助： 1、查询出所有的用户表 select * from user_tables...2、查询出用户所有表的索引 select * from user_indexes 3、查询用户表的索引(非聚集索引): select * from user_indexes where uniqueness...='NONUNIQUE' 4、查询用户表的主键(聚集索引): select * from user_indexes where uniqueness='UNIQUE' 5、查询表的索引 select...from user_ind_columns t,user_indexes i where t.index_name = i.index_name and t.table_name='NODE' 6、...select * from role_tab_privs ; 查看索引个数和类别 select * from user_indexes where table_name='表名' ; 查看索引被索引的字段

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何恺明等最新论文：实例分割全新方法TensorMask，效果比肩 Mask R-CNN

，它们的轴有明确定义的 units 和关于图像的几何意义。...与特征金字塔类似，tensor bipyramid 是一个多尺度特征映射列表，它包含一个形状为 2kV、2ku、12kh、12kw 的 4D 张量列表，其中 k≥0 个索引尺度。...最后，我们展示了 TensorMask 与对应的 Mask R-CNN 产生了相似的结果 (见图 1 和图 2)。...图 2：使用 ResNet-101-FPN 骨干的 TensorMask 和 Mask R-CNN 的示例结果 (与图 6中使用的 Mask R-CNN 的图像相同)。...TensorMask 为实例分割研究建立了一个概念互补的方向。（图2答案：第一行是Mask R-CNN的结果，第二行是TensorMask的结果。）

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一文弄懂CNN及图像识别(Python)

一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，激活函数类型，以及padding是“valid”还是“same”。...卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（假设n为输入宽度，d为padding...个数，m为卷积核宽度，在步长为1的情况下，如果保持输出的宽度仍为n，公式，n+2d-m+1=n，得出m=2d+1，需要是奇数），所以一般都用3作为卷积核大小。...它是针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32321，不包含输入层的情况下共有7层。下面逐层介绍LeNet-5的结构： 1、C1-卷积层第一层是卷积层，用于过滤噪音，提取关键特征。...使用5 * 5大小的过滤器6个，步长s = 1，padding = 0。

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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

我们使用一种简单的技术(仿射图像扭曲)来计算每个区域提案的固定大小的CNN输入，而不管该区域的形状如何。图1显示了我们方法的概述，并突出显示了我们的一些结果。...无论候选区域的大小或长宽比如何，我们都将它周围的所有像素弯曲到所需的大小。在拖拽之前，我们将紧边界框放大，这样在扭曲的大小处，原始框周围正好有p个扭曲的图像上下文像素(我们使用p = 16)。...ILSVRC图像的大小范围从非常小到几个百万像素，因此在运行选择性搜索之前，我们将每个图像的大小调整为固定宽度(500像素)。...R-CNN需要三个步骤的训练数据:(1)CNN微调，(2)检测器SVM训练，(3)边界盒回归器训练。使用与PASCAL相同的设置，在val1+trainN上对CNN进行了5万SGD迭代的微调。...所有系统超参数(如SVM C超参数、用于区域整经的填充、NMS阈值、边界盒回归超参数)都固定在PASCAL相同的值上。

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ASF-YOLO开源 | YOLOv5范式永不言败，SSFF融合+TPE编码+CPAM注意力，再战精度巅峰！

输入1为通道注意网络，是经过PANet处理后的特征图，包含TFE的详细特征。...在不对通道维数进行降低的情况下，通过考虑每个通道及其 k 个最近邻，即使用大小为 k 的 1D 卷积来实现局部跨通道交互的捕捉，其中核大小 k 表示局部跨通道交互的覆盖范围，即参与一个通道注意力预测的邻居数量...作者采用了预训练的COCO数据集的初始权重。输入图像大小为640 \times 640。训练数据的批量大小为16。训练过程持续100个周期。作者使用随机梯度下降（SGD）作为优化函数训练模型。...SGD的超参数设置为动量0.9，初始学习率0.001和权重衰减0.0005。...从图6(a)和(b)可以看出，每个模型都有很好的结果，因为细胞图像相对简单。从图6(c)和(d)可以看出，Mask R-CNN由于两阶段算法的设计原理，具有较高的假阳性检测率。

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RecursiveDet | 超越Sparse RCNN，完全端到端目标检测的新曙光

基于anchor的方法严重依赖于anchor大小的超参数。此外，它们需要启发式规则，比如IoU阈值，来确定正负anchor。后处理的NMS操作也比较繁琐。...第t阶段的解码器 Dec^t ，由参数θt参数化，以当前的提议集 Q^t 和边界框集 B^t 为输入，并将它们更新为 Q^{t+1} 和 B^{t+1} 以供下一阶段使用。...基于这个动机，作者提出了基于中心度的PE，它为特征 f 和卷积核 k 编码了边界框 b 的局部坐标。特别地，首先计算由式(6)定义的单通道中心度掩码 m ∈ R^{7×7} 。...这里 (x^∗,y^∗) 表示边界框内的局部坐标，而 x^∗,y^∗ = 0,1,· · ·,6 具有相同的值范围。...它获得了43.6的AP，超过了原始的Sparse R-CNN 0.8的AP。由于第一阶段难以定位目标，作者将初始阶段与其他递归阶段保持独立。请注意，阶段的总数仍为6。

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SIGGRAPH Asia 2023 | Compact-NGP：可学习的哈希搜索的神经图元编码

定义为网格的分辨率。由于占用内存大小固定，该方法不适用于稀疏的数据。 2....{v})]] \quad (6) 由第二个空间哈希稀疏化的索引码本 _ ，学习在 _ 个值上索引特征码本，以实现冲突解决和信息重用。...在超参数的选择上，该方法继承了 Instant-NGP 的超参数，并引入了两个新参数：索引码本大小及其索引范围。...为了找到质量最大化参数，首先，设置 N_=1 ， _=1 ，将方法变成 Instant-NGP。其次，根据所需的压缩大小下限设置特征码本大小 _ 。...消融实验图3 在不同多分辨率级别数下Compact-NGP的性能图4 在不同隐藏神经元下Compact-NGP的性能除了特征码本大小之外，作者对Instant-NGP的默认超参数进行同类比较。

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MySQL技能完整学习列表6、查询优化——1、EXPLAIN命令的使用——2、索引优化

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