ValueError: x_max小于或等于bbox的x_min_列出所有小于或等于X的变量_小于或等于集合分析中的日期 - 腾讯云开发者社区

大于，小于，大于或等于，小于或等于 $gt:大于 $lt:小于 $gte:大于或等于 $lte:小于或等于例子： db.collection.find({ "field" : {...db.collection.find({ "field" : { $lte: value } } ); // less than or equal to : field <= value 如查询j大于3,小于...也可以合并在一条语句内: db.collection.find({ "field" : { $gt: value1, $lt: value2 } } ); // value1 < field < value 2) 不等于...，如果想找$size<5之类的，他们建议创建一个字段来保存元素的数量。...mongodb目前没有或(or)操作符，只能用变通的办法代替，可以参考下面的链接： (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});

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一种目标检测任务中图像-标注对增强方法

• pascal_voc: 使用[x_min, y_min, x_max, y_max]描述包围框。...x_min和y_min是包围框左上角的坐标，y_min和y_max是右下角的坐标,如[138, 103, 161, 471] • albumentations: 使用[x_min, y_min, x_max...image""" # x_min, y_min, w, h = bbox # x_min, x_max, y_min, y_max = int(x_min), int(x_min +...w), int(y_min), int( # y_min + h) x_min, y_min, x_max, y_max = bbox print(x_min, y_min..., x_max, y_max) cv2.rectangle(img, (int(x_min), int(y_min)), (int(x_max), int(y_max)),

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【说站】python图像处理是啥

python图像处理是啥 python因为本身包含着丰富的库、模块以及各种函数，所以作用是非常大的，比如只需要利用一个简单的库——Albumentations，便可以轻松实现图像的简单处理，所以经常成为...albumentations as A import random BOX_COLOR = (255, 0, 0) TEXT_COLOR = (255, 255, 255) def visualize_bbox...(img, bbox, color=BOX_COLOR, thickness=2, **kwargs): #height, width = img.shape[:2] x_min, y_min..., w, h = bbox x_min, x_max, y_min, y_max = int(x_min), int(x_min + w), int(y_min), int(y_min + h) cv2....rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=color, thickness=thickness) return img 在图片处理中，使用

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Python的Albumentations库

, w, h = bbox x_min, x_max, y_min, y_max = int(x_min), int(x_min + w), int(y_min), int(y_min + h)..., **kwargs): #height, width = img.shape[:2] x_min, y_min, w, h = bbox x_min, x_max, y_min, y_max..., class_idx_to_name, color=BOX_COLOR, thickness=2): x_min, y_min, w, h = bbox x_min, x_max, y_min...200].pascal_voc 的 bounding box 格式为： [x_min, y_min, x_max, y_max], e.g. [97, 12, 247, 212].def get_aug...box 面积大约是原始 box 的 25%，小于 0.3，故舍弃.# 变换后，cat 的 box 面积大约是原始 box 的 36%，大于 0.3，故保留.4.3 分割 Segmentation 示例example_kaggle_salt.ipynb

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2D和3D数据增强方法和Python代码

6.数据噪声（Noise）对输入图像叠加高斯噪声或椒盐噪声。 ? 7.颜色增强对输入图像的某个颜色空间增加或减少某些颜色分量，或者改变颜色通道的顺序。 ?...reflect’或‘wrap’之一，当进行变换时超出边界的点将根据本参数给定的方法进行处理 cval：浮点数或整数，当fill_mode=constant时，指定要向超出边界的点填充的值 channel_shift_range..., w, h = bbox x_min, x_max, y_min, y_max = int(x_min), int(x_min + w), int(y_min), int(y_min + h)...cv2.rectangle(img, (x_min, y_min), (x_max, y_max), color=color, thickness=thickness) return...=0.35, **kwargs): #height, width = img.shape[:2] x_min, y_min, w, h = bbox x_min, x_max,

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【Faster R-CNN】2. Faster RCNN代码解析第一弹

为0-255 def preprocess(img, min_size=600, max_size=1000): # 图片进行缩放，使得长边小于等于1000，短边小于等于600（至少有一个等于）...进行与对应图片同样的水平翻转 bbox = util.flip_bbox( bbox, (o_H, o_W), x_flip=params['x_flip'])...bbox H, W = size #缩放后图片的size bbox = bbox.copy() if y_flip: #进行垂直翻转 y_max = H - bbox...: #进行水平翻转 x_max = W - bbox[:, 1] x_min = W - bbox[:, 3] #计算水平翻转后左下角和右上角的坐标 bbox...[:, 1] = x_min bbox[:, 3] = x_max return bbox def random_flip(img, y_random=False, x_random

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【目标检测】数据增强：DOTA数据集

= min(x_min, x1, x2, x3, x4) y_min = min(y_min, y1, y2, y3, y4) x_max = max(x_max, x1...3)) + "__" + str(round(abs(y), 3)) + extension) M = np.float32([[1, 0, x], [0, 1, y]]) # x为向左或右移动的像素值...= min(x_min, x1, x2, x3, x4) y_min = min(y_min, y1, y2, y3, y4) x_max = max(x_max, x1...= min(x_min, x1, x2, x3, x4) y_min = min(y_min, y1, y2, y3, y4) x_max = max(x_max, x1...= min(x_min, x1, x2, x3, x4) y_min = min(y_min, y1, y2, y3, y4) x_max = max(x_max, x1

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目标检测入门和实现思路！

(x_min, y_min, x_max, y_max) to center-size coordinates (c_x, c_y, w, h)...., y_min, x_max, y_max)....IOU计算示意图图中可以看到，分子中黄色区域为红bbox和绿bbox的交集，分母中黄+红+绿区域为红bbox和绿bbox的并集，两者之比即为iou。那么具体怎么去计算呢？...这里min=0，意思是如果面积小于0,那么面积取0（排除异常）。...最后介绍了bbox和IoU这两个目标检测相关的基本概念。

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目标检测中AP和mAP计算详解（代码全解）

= obj.find( bndbox ) obj_struct[ bbox ] = [int(bbox.find( xmin ).text),...获取函数指定类的bbox等 class_recs = {} # 保存的是 Ground Truth的数据 npos = 0 for imagename in imagenames...如果预测输出的是(x_min, y_min, x_max, y_max)，那么不需要下面的top,left,bottom, right转换 2....计算只能使用[left, top, right, bottom],对应lable的[x_min, y_min, x_max, y_max] bb = BB[d,...:].astype(float) # 转化为(x_min, y_min, x_max, y_max) top = int(bb[1]-bb[3]/2)

5.4K2 1

使用TensorFlow一步步进行目标检测(2)

Bosch数据集的标签全部存储在单个.yaml文件中，其片段如下所示： - boxes: - {label: Green, occluded: false, x_max: 582.3417892052..., x_min: 573.3726437481, y_max: 276.6271175345, y_min: 256.3114627642} - {label: Green, occluded:...false, x_max: 517.6267821724, x_min: 510.0276868266, y_max: 273.164089267, y_min: 256.4279864221}...(xmaxs), 'image/object/bbox/ymin': dataset_util.float_list_feature(ymins), 'image/object/bbox...在包含TFRecord脚本的文件夹中，并将数据（图像）放在.yaml（或包含图像路径的其他文件）中列出的相同位置，运行以下命令。

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将Cityscape转换为PASACAL VOC格式的目标检测数据集

1、将Cityscape中的json格式的标注转换为.txt格式的标签# convert cityscape dataset to pascal voc format dataset# 1. convert...def position(pos): # 该函数用来找出xmin,ymin,xmax,ymax即bbox包围框 x = [] y = [] nums = len(pos)...for i in range(nums): x.append(pos[i][0]) y.append(pos[i][1]) x_max = max(x) x_min...= min(x) y_max = max(y) y_min = min(y) # print(x_max,y_max,x_min,y_min) b = (float(x_min...), float(y_min), float(x_max), float(y_max)) # print(b) return b# pascal voc 标准格式# 174

2.3K1 0

妙啊！MMDetection 训练自定义数据集

image_id": int, "category_id": int, "segmentation": RLE or [polygon], "area": float, "bbox...[(x+0.5, y+0.5) for x,y in zip(px,py)] poly = [p for x in poly for p in x] x_min..., y_min, x_max, y_max = ( min(px), min(py), max(px),max(py)) data_anno...= [x_min, y_min, x_max-x_min, y_max-y_min], area = (x_max - x_min)*(y_max - y_min),...work_dirs/mask_rcnn_r50_caffe_fpn_mstrain-poly_1x_balloon.py/latest.pth --eval bbox segm ?

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【深度学习 | 数据可视化】视觉展示分类边界: Perceptron模型可视化iris数据集的决策边界

让我们来详细解释一下np.meshgrid()函数的具体用法： xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max), np.arange(y_min,y_max))...np.arange(x_min, x_max)：这是一个 NumPy 函数，用于创建一个从 x_min 到 x_max - 1 的连续整数序列。...：通过调用np.meshgrid(np.arange(x_min, x_max), np.arange(y_min,y_max))可以得到 xx 和 yy 这两个变量。...它会按照 C 风格（行优先）的顺序来展开数组。 np.c_()用于按列连接两个或多个数组。它可以将一维数组沿着列方向进行拼接，生成一个新的二维数组。...Y：表示 y 坐标点的二维数组或网格矩阵。 Z：表示对应于 (X, Y) 网格点位置处某种属性（例如，高度、温度等）的数值。

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支持向量机简介

因此，使用logistic函数（或称作sigmoid函数）将自变量映射到(0,1)上，映射后的值被认为是属于y=1的概率。 ? ? ? ?...这个超平面可以用分类函数表示，当f(x) 等于0的时候，x便是位于超平面上的点，而f(x)大于0的点对应 y=1 的数据点，f(x)小于0的点对应y=-1的点，如上图所示。...on h: stepsize for meshgrid, optional Returns ------- xx, yy : ndarray """ x_min..., x_max = x.min() - 1, x.max() + 1 y_min, y_max = y.min() - 1, y.max() + 1 xx, yy = np.meshgrid...(np.arange(x_min, x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) return xx, yy

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多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）

less=0;%y'的目标函数值小于个体的目标函数值数目 equal=0;%y'的目标函数值等于个体的目标函数值数目 greater=0;%y'的目标函数值大于个体的目标函数值数目...(j)) off_1(j)=x_max(j); elseif(off_1(j)<x_min(j)) off_1(j)=x_min...(j)) off_1(j)=x_max(j); elseif(off_1(j)<x_min(j)) off_1(j)=x_min...for j=1:x_num chromo(i,j)=x_min(j)+(x_max(j)-x_min(j))*rand(1); end chromo(i,x_num+1:...%目标函数个数 x_num=30;%决策变量个数 x_min=zeros(1,x_num);%决策变量的最小值 x_max=ones(1,x_num);%决策变量的最大值 load('ZDT1

6.3K4 2

用实例告诉你什么叫“过拟合”与“欠拟合”

= np.arange(x_min, x_max, 0.1) b = np.arange(y_min, y_max, 0.1) # build a grid of each unique combination...该模型并不擅长绘制决策边界，它无法利用特征来确定示例的类型。过拟合根据维基百科释义：过于紧密或完全对应于特定数据集的分析结果，由此可能无法拟合其它数据或可靠地预测未来的观察结果。...= np.arange(x_min, x_max, 0.1) b = np.arange(y_min, y_max, 0.1) # build a grid of each unique combination...又一个糟糕的模型。它在目标示例的周围绘制了边界，但是其发现的模式毫无意义，很可能在新的示例。让我们拟合数据、寻找乐趣吧！...= np.arange(x_min, x_max, 0.1) b = np.arange(y_min, y_max, 0.1)# build a grid of each unique combination

1.5K2 0

从编程实现角度学习 Faster R-CNN（附极简实现）

2 详细实现 2.1 数据对与每张图片，需要进行如下数据处理：图片进行缩放，使得长边小于等于 1000，短边小于等于 600（至少有一个等于）。...，形如（Y_min,X_min, Y_max,X_max）, 第 Y 行，第 X 列。...随机选择和gt_bbox重叠度小于 0.3 的 anchor 作为负样本。负样本和正样本的总数为 256。...选择的规则如下： RoIs 和 gt_bboxes 的 IoU 大于 0.5 的，选择一些（比如 32 个）选择 RoIs 和 gt_bboxes 的 IoU 小于等于 0（或者 0.1）的选择一些（...loc： bbox，anchor 和 RoI，本质上都是一个框，可以用四个数（y_min, x_min, y_max, x_max）表示框的位置，即左上角的座标和右下角的座标。

2.5K5 0

利用ArcGIS_Python制作考虑路况的交通等时圈

此工具共包含 11 个参数，您最好将这些参数分成不同的四组：渔网的空间范围渔网的行数与列数以及各像元的高度与宽度渔网的旋转角度定义输出要素类名称和类型（面或线）的参数以及包含各像元质心的可选点数据集...x_max = polygon[2][0] # 纬度 y_min = polygon[0][1] y_max = polygon[1][1] x_min, y_min, x_max, y_max #...arcpy.Polygon(arcpy.Array([arcpy.Point(x_min, y_min), arcpy.Point(x_min, y_max), arcpy.Point(x_max, y_max...extent = " ".join([str(coord) for coord in [x_min - offset, y_min - offset, x_max + offset, y_max +...des = str((y_min + y_max) / 2) + "," + str(round((x_min + x_max) / 2, 4)) # 中心点 # 获取渔网中心点的字典

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机器学习决策树：sklearn分类和回归

clf = tree.DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) # 绘制决策边界 x_min, x_max = X[:, 0].min(),...因此，让我们看下对未经剪枝的决策树，进行剪枝操作后，得到的决策边界是不是会好些，设置每个分裂点的最小样本数不能小于10，clf = tree.DecisionTreeClassifier(max_depth...取树的最大深度等于5，看下模拟结果，部分降低了过拟合，但是还是考虑了某些噪音点，考虑继续减小树的深度， ? 取树的最大深度等于2时的模拟结果，可以看到所有噪音点都被排除在外，不再过拟合。 ?...4. max_depth: 树的最大深度 5. min_samples_split：如果节点的样本数小于min_samples_split，则不再对这个节点分裂，这个值是在样本数很大时才用的。...决策树用于分类的优点如上文所述，我们可以解释它，比如在某个特征取值小于多少的时候，它一分为二了哪两个类，这些我们可以通过graphviz模块可视化地观察到，而不像复杂的神经元网络那样，只能得到参数，而无法解释每个参数为什么取这个值

1.6K8 0

Uber LaneGCN-训练数据准备

获取指定范围(self.config['pred_range'])的所有高精地图Lane； x_min, x_max, y_min, y_max = self.config['pred_range']...radius = max(abs(x_min), abs(x_max)) + max(abs(y_min), abs(y_max)) lane_ids = self.am.get_lane_ids_in_xy_bbox...- data['orig'].reshape(-1, 2)).T).T x, y = centerline[:, 0], centerline[:, 1] if x.max() x_max or y.max() y_max: continue else: """Getting...lane依赖关系，在训练数据中，会将沿着Lane的前驱(Pre)和后继(Suc)方向的Multi Scale的Node的关系计算出来。

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mongodb查询的语法（大于，小于，大于或等于，小于或等于等等）

一种目标检测任务中图像-标注对增强方法

【说站】python图像处理是啥

Python的Albumentations库

2D和3D数据增强方法和Python代码

【Faster R-CNN】2. Faster RCNN代码解析第一弹

【目标检测】数据增强：DOTA数据集

目标检测入门和实现思路！

目标检测中AP和mAP计算详解（代码全解）

使用TensorFlow一步步进行目标检测(2)

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支持向量机简介

多目标优化算法（一）NSGA-Ⅱ（NSGA2）

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