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标签分配 | GGHL,面向旋转目标检测的标签分配策略

#遥感 #标签分配 #旋转目标检测 数据集 #DOTA #DOTAv2 #SKU10-R #SSDD 目的 解决旋转目标检测任务中,采样策略没有考虑目标的形状和方向特性的问题。...Anchor的标签分配策略。...因此一个上述标签分配策略都没有考虑目标的旋转和形状特性,故而存在很多不足。此外,即便得到了更好的训练样本空间,还需要一个合适的目标函数来引导模型学到更高质量的特征。...主要工作 针对上述问题,作者提出了通用高斯热力图标签分配策略(GGHL),其主要包括三个部分: 一个目标自适应的采样策略(OLA),基于2D旋转高斯热力图,使得采样策略更能反映目标的尺寸和方向特性。...实对称矩阵C正交对角分解为:其中Q为实对称矩阵,\Lambda代表由降序特征组成的对角矩阵。

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必会算法:在旋转有序的数组中找最小

大家好,我是戴先生 今天给大家介绍一下如何利用玄学二分法找出最小 想直奔主题的可直接看思路2 这次的内容跟 必会算法:在旋转有序的数组中搜索 有类似的地方 都是针对旋转数据的操作 可以放在一块来学习理解...##题目 整数数组 nums 按升序排列,数组中的互不相同 在传递给函数之前,nums 在预先未知的某个下标 k(0 <= k < nums.length)上进行了 旋转,使数组变为 [...[4,5,6,7,0,1,2] 关于这段描述还有另外一种容易理解的说法: 将数组第一个元素挪到最后的操作,称之为一次旋转 现将nums进行了若干次旋转 找到数组中的最小,并返回结果...n次之后就是这样的 所以我们的目标就是在这样的数组里边找目标值 可以非常清晰的看到 第二段的所有都是小于第一段的 所以最小就是在二段的第一个元素 还有一种极端的情况就是 经过多次旋转之后 数组又变成了一个单调递增的数组...此时的最小就是第一个元素 我们用数组[1,2,3,4,5,6,7,8,9]举例说明 3次旋转之后是这个样子 此时我们还不知道这个数组是分了两段 还是单调递增的 使用二分查找的话,首先还是先找到中位数

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图像几何变换(缩放、旋转)中的常用的插算法

在图像几何变换的过程中,常用的插方法有最邻近插(近邻取样法)、双线性内插和三次卷积法。...最邻近插: 这是一种最为简单的插方法,在图像中最小的单位就是单个像素,但是在旋转个缩放的过程中如果出现了小数,那么就对这个浮点坐标进行简单的取整,得到一个整数型坐标,这个整数型坐标对应的像素就是目标像素的像素...双线性内插: 对于一个目的像素,设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v),其中i、j均为非负整数,u、v为[0,1)区间的浮点数,则这个像素得 f(i+u,j+v) 可由原图像中坐标为...1-v)f(i+1,j) + uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素。...双线性内插法计算量大,但缩放后图像质量高,不会出现像素不连续的的情况。由于双线性插具有低通滤波器的性质,使高频分量受损,所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。

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寻找旋转排序数组中的最小

描述: 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 ( 例如,数组 [0,1,2,4,5,6,7] 可能变为 [4,5,6,7,0,1,2] )。 请找出其中最小的元素。...示例 1: 输入: [3,4,5,1,2] 输出: 1 示例 2: 输入: [4,5,6,7,0,1,2] 输出: 0 2.分析 期望:请找出其中最小的元素 第一次尝试: 直接遍历 描述: 最小和每个元素比较一遍...Find Minimum in Rotated Sorted Array的C++提交中击败了2.89% 的用户 第二次尝试:减少比较次数 对一个数组进行折半拆分(至少3个元素) 如果是升序,第一就是最小...寻找旋转排序数组中的最小 假设按照升序排序的数组在预先未知的某个点上进行了旋转。 请找出其中最小的元素。期望:请找出其中最小的元素 拦路虎: 1....如果是完全升序 第一数字就是 , 旋转数值是升序(相邻的元素都是递增), 根本不知道抄那个方向移动?炸锅了。 肯定没有那么容易赛。 2.

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深度学习基础之-2.6标签归一化

解决问题 标签也归一化公式如下: (1) y n e w = y − y m i n y m a x − y m i n = y − y m i n y r a n g e y_{new} = \frac..._{max}-y_{min}} = \frac{y-y_{min}}{y_{range}} \tag{1} ynew​=ymax​−ymin​y−ymin​​=yrange​y−ymin​​(1) 将标签归一化之后进行训练其他操作保持不变...所以要把预测出来的也要做反归一化。...如果结果收敛,也可以不归一化,如果不收敛(数值过大),就必须归一化 如果Y归一化,先沿袭第2步的做法,对得出来的结果做关于Y的反归一化 标签归一化 标签不归一化 Loss初始只有0.04 oss.../05.6-归一化标签.md 版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。

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