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Inverse和Cascade的比较

Cascade:负责控制关联对象的级联操作,包括更新、删除等,也就是说对一个对象进行更新、删除时,其它对象也受影响,比如我删除一个对象,那么跟它是多对一关系的对象也全部被删除。 举例说明区别:删除“一”那一端一个对象O的时候,如果“多”的那一端的Inverse设为true,则把“多”的那一端所有与O相关联的对象外键清空;如果“多”的那一端的Cascade设为Delete,则把“

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论文阅读: Cascade R-CNN

Introduction Cascade R-CNN的本质是 “ Cascade roi-wise subnet ” 。 传统的Faster R-CNN结构如下: ? Innovation 作者的Idea,是设计cascade的bbox cls/reg机制: ? Result 经过试验,发现cascade roi-wise subnet可以逐步过滤非object的bbox,并提升object的bbox质量: ? Thinking 如文中引用文献的情况所示,Cascade R-CNN的灵感很大程度上来自作者的细心观察和face-detection惯用的cascade boostrapping (级联引导) 做法的启发 ---- [1] Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

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    Hibernate @OneToMany 及 @Cascade级联操作

    image.png 由图中可以看出实体间关系:一对多(@OneToMany) 在实际开发场景中,删除员工老板不会被删除,老板被删除了员工肯定要删除 由此,就会使用级联操作,在一对多关系中,@Cascade cascade属性:指定级联操作的行为(可多选) CascadeType.PERSIST:级联新增(又称级联保存):对A对象保存时也会对B对象进行保存。并且,只有A类新增时,会级联B对象新增。 执行的SQL: insert into boss (name) values ('张老板') PERSIST:级联新增(又称级联保存) @OneToMany(mappedBy = "boss", cascade staff (boss_id, name) values (1, '员工二') ” 直接在数据库中执行SQL关系是维护好的 REMOVE:级联删除 @OneToMany(mappedBy = "boss", cascade

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    java之hibernate之 cascade和inverse

    1.Cascade是级联动作,在many_to_one中如果使用cascade可以级联操作关联对象,如下代码可以级联保存Category对象。 Cascade默认值是none,不进行级联动作; Cascade可以为delete, 在many_to_one中cascade不会设置为delete,因为可能会造成异常,除非是基于外键的一对一。 Cascade还可以为all, all表示可以进行所有的级联动作。 在one_to_many中使用cascade: <! -- 双向一对多的设置 --> <set name="books" cascade="save-update"> <! (慎用) 注意:cascade要起作用,那么一定要设置关联对象。如果关联对象不存在,那么cascade不会有作用。建议少用cascade,甚至不用。

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    sparklines迷你图系列12——Composition(Cascade)

    今天继续跟大家分享的sparklines迷你图系列12——Composition(Cascade)。 不知道为啥这个图的名字英文看起来这么怪,但是其实他就是我们之前分享过的瀑布图。

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    Hibernate【inverse和cascade属性】知识要点

    这里写图片描述 ---- cascade属性 cascade表示级联的意思,简单来说就是操作某一属性时,对其他关联字段的影响 casecade属性不像inverse属性只能在“一”的一方设置,它可以在“ 这里写图片描述 ---- cascade和inverse同时使用 上面我们已经把cascade和inverse都介绍一遍了,那么cascade和inverse同时使用会怎么样呢??? 这里写图片描述 inverse的优先级是比cascade的优先级要高的,因此设置了inverse属性为true,那么cascade就无效了。 多对多关系的时候也是一样的,只不过多对多的关联关系是在中间表中 cascade属性 cascade有这么几个值: none 不级联操作, 默认值 save-update 级联保存或更新 和inverse同时设置时: inverse属性优先级是要比cascade要高的,如果inverse属性设置了true,那么cascade就无效了!

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    图像目标检测之cascade-rcnn实践

    其中表现比较好的模型中有cascade-rcnn,因此也趁这个机会具体了解一下这个模型的发展脉络。 那么cascade-rcnn的重点就是在解决这个IOU参数设置的问题,他设置了一个级联检测的办法来实现。如下图的d子图所示: ? 如mmdetection中的cascade-rcnn的配置如下: rcnn=[ dict( assigner=dict( type

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    关于drop user的cascade选项解惑(52天)

    在数据库中,有时候需要删除用户,大多数时候都需要使用cascade选项,有些时候却不需要,想知道在这个简单的命令之后数据库倒底在干什么, 这时候给一些指定的操作加上trace就跟把那层纱窗揭开一样,可以很清楚看到数据库倒底在干些什么 SQL> drop user jeanron; User dropped. ########################### 可以看到删除是不需要cascade选项的。 如果想加cascade选项,会不会有问题呢。 SQL> create user jeanron identified by jeanron; User created. SQL> drop user jeanron; drop user jeanron * ERROR at line 1: ORA-01922: CASCADE must be specified to 如果有返回结果,说明需要cascade选项。

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    级联人脸检测--A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection

    A Convolutional Neural Network Cascade for Face Detection CVPR2015 https://github.com/anson0910/CNN_face_detection https://github.com/mks0601/A-Convolutional-Neural-Network-Cascade-for-Face-Detection https://github.com

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    主外键关联删除(on delete set null和on delete cascade)

    对于3,需要使用on delete cascade建立外键约束。 table emp_test add constraint fk_emp_dept_test foreign key(dept) references dept_test(deptno) on delete cascade

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    【人脸检测】Compact Cascade CNN和MTCNN算法

    1、Compact Cascade CNN ? github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment 这是2016年中国科学院深圳先进技术研究院的文章,同样用于人脸检测任务,跟上文所述Compact Cascade

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    人脸检测对齐--Joint Cascade Face Detection and Alignment

    Joint Cascade Face Detection and Alignment ECCV2014 https://github.com/kensun0/Joint_Cascade_Face_Detection_And_Alignment brute force and too slow 3 A Unified Framework for Cascade Face Detection and Alignment 这里我们的目标是提出一个统一的框架来完成 级联人脸检测和对齐 首先来看看级联检测 Cascade Detection 级联检测使用了若干个弱分类器组合,对于一个测试图像块 X,弱分类器是 sequentially evaluated, Therefore, the cascade detection is very fast because most negative image windows are rejected after Cascade Alignment 级联人脸对齐 文献【19】提出一个 pose regression framework,后来用于人脸对齐效果很好。

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    CASCADE特别慢怎么办?

    CASCADE删除用户时执行特别慢怎么办? 方法: 使用DROP USER ... CASCADE删除用户时,如果目标用户有太多表等对象的话,执行可能会非常慢。 = '<USER_NAME>';SQL> spool off 2.执行删除语句脚本(drop.sql)SQL> @drop.sql 3.删除用户SQL> DROP USER <USER_NAME> CASCADE

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    目标检测 | 经典算法 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection

    Cascade R-CNN在每一个stage结束后,都会马上进行计算这些均值/方差 Cascaded Detection   产生Cascade R-CNN的启发点主要有两个: 如图4的1st stage 从Table3的第一行看出,cascade能够提升baseline的性能,这表明使用不同的stage优化不同的输入分布的重要性。 ]   Detection Performance: 在所有的baseline detector上,使用Cascade R-CNN均有2~4%的提升,这表明Cascade R-CNN能广泛适用于多种检测器架构中 此外,由于detector head的计算耗时相对于RPN是非常小的,Cascade R-CNN的额外计算开销比较小 Conclusion ***   论文提出一个高质量的多阶段目标检测架构Cascade Cascade R-CNN适用于各种detector baseline,带来可观的性能提升 写作不易,未经允许不得转载~

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    目标检测算法之CVPR 2018 Cascade R-CNN

    Cascade R-CNN原理 基于上面的出发点,Cascade R-CNN横空出世。 为什么Cascade R-CNN要这样来设计呢? Cascade R-CNN网络结构 下面的Figure3展示了和Cascade R-CNN有关的几种经典检测网络结构的示意图。 ? Figure2 那么Cascade R-CNN是否可以改善上述问题呢?下面的Figure4展示了Cascade R-CNN在不同阶段预测得到的候选框的IOU值分布情况。 Cascade R-CNN在不同阶段预测得到的候选框的IOU值分布 6. 实验结果 下面的Table1展示了Figure3中几种模型和Cascade R-CNN的结果对比。 ?

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    NeurIPS 2019 Spotlight | Cascade RPN,结构的艺术带来极致的提升

    精调的好处并且保持特征和anchor对齐,Cascade RPN使用自适应卷积来精调每个stage的anchor,自适应卷积可以当作是个轻量级的RoI Align层   Cascade RPN简单但有效 因此,Cascade RPN在stage1使用anchor-free标准,即中心点在GT center内即为正,而往后的stage则使用anchor-base标准,根据IoU进行判断 Cascade RPN Cascade RPN比原始的RPN提升了13.4%AR,由于遵守了对齐规则,Cascade RPN比其它的方法性能都要优异 [1240]   Detection Performance.Table2展示了集成进 为了进一步了解Cascade RPN性能,进行了component-wise的实验。 在Cascade R-CNN上,Cascade RPN能提升0.8%AP Conclusion ***   论文提出优化版的Cascade RPN,该架构能够有效地解决RPN中anchor和feature

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    Cascade RetinaNet:保持单级物体检测的一致性

    原文标题:Cascade RetinaNet: Maintaining Consistency for Single-Stage Object Detection 原文链接:https://arxiv.org

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    oracle 数据库问题:ORA-01922: 必须指定 CASCADE 以删除...,原因及解决办法

    错误报告 - ORA-01922: 必须指定 CASCADE 以删除 'AUTO_NCC_NEW' 01922. 00000 - "CASCADE must be specified to drop 解决方法: 在后面加一个 cascade 就可以了。 需要联级删除用户名下所有的表和视图。 原因: 因为这个数据库只有这一个用户,删了就没有用户关联了,所以需要用 cascade,把没有关联的整个数据库也删掉。 注:如果数据比较多得话就会比较慢。 ?

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    Cascade R-CNN升级!目标检测制霸COCO,实例分割超越Mask R-CNN

    前天,arxiv上新出一篇论文《Cascade R-CNN: High Quality Object Detection and Instance Segmentation》,目标检测算法Cascade Cascade R-CNN 是什么? Cascade R-CNN 是2017年末出的目标检测算法,它的核心思想是: 使用不同的IOU阈值,训练多个级联的检测器。 Cascade R-CNN 网络结构 网络结构如下图b, ? 公式表示就是这样的: ? Cascade Mask R-CNN 网络结构 受Mask R-CNN发,作者将Cascade R-CNN推广到实例分割很简单,作者提供了三种策略,分别对应下图中b、c、d中将分割头S放在不同的位置。 : https://github.com/zhaoweicai/Detectron-Cascade-RCNN(Detectron版)

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    使用dbms_stat采集统计信息时estimate_percent和cascade的默认值

    dbms_stat.gather_table_stats(ownname=>'xxx', tabname=>'xxx', estimate_percent=>xxx, method_opt=>'xxx', cascade 再查询dba_indexes表,看到索引IDX_T2的相关统计列已经有值了,说明索引也进行了分析,即CASCADE默认值是TRUE。 再次查询dba_ind_columns表,看到列已经有了值,例如:COLUMN_POSITION、COLUMN_LENGTH等,也证明了CASCADE默认值是TRUE。 2、CASCADE默认值是TRUE,即会对表、索引和列都会进行分析采集统计信息。

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