一、01背包 例子：给你一堆物品，每个物品有一定的体积和对应的价值，每个物品只能选一个，求总体积不超过\(m\)的最大价值 输入 4 5 1 2 2 4 3 4 4 5 输出 8 1、二维 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; const int N = 110; int n, m; int f[N][N]; int main() { cin >
给定M行N列的整数矩阵A，如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素，那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值。本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。 输入格式： 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N（3≤M,N≤20）；最后M行，每行给出A在该行的N个元素的值。数字间
给定M行N列的整数矩阵A，如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素，那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值。本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。 输入格式： 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N（3≤M,N≤20）；最后M行，每行给出A在该行的N个元素的值。数字间
/* 【题目描述】 在一个平面上，如果有两个点(x,y),(a,b),如果说(x,y)支配了(a,b)，这是指x≥a,y≥b; 用图形来看就是(a,b)坐落在以(x,y)为右上角的一个无限的区域内。 给定n个点的集合，一定存在若干个点，它们不会被集合中的任何一点所支配，这些点叫做极大值点。 编程找出所有的极大
就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设从小到大属于车辆的概率 分别为A、B、C、D、E、F。 (1)从最大概率矩形框F开始，分别判断A~E与F的重
彩虹为什么弯？这是个好问题。“阳光折射出现了彩虹”是每个人从小就不断接触的光学知识，但正如其它从小接触的知识一样，人们以为它理所当然而不再愿意深入了解，以至于大多数人信心满满地掌握了一些错误的解释。 在本期节目中，我们会看到彩虹真正的成因是什么，以及在此基础上，那些更加奇
洛谷题面传送门 二项式反演好题。 首先看到“恰好 \(k\) 个极大值点”，我们可以套路地想到二项式反演，具体来说我们记 \(f_i\) 为钦定 \(i\) 个点为极大值点的方案数，那么 \[ans=\dfrac{1}{(nml)!}\sum\limits_{i=k}^{\min(n,m,l)}f_i(-1)^{i-k}\dbinom{i}{k} \]考虑怎么求 \(f_i\)，首
1 交并比（Intersection over union） 如何判断对象检测算法运作良好呢？并交比函数，可以用来评价对象检测算法。在对象检测任务中，你希望能够同时定位对象，所以如果实际边界框是这样的，你的算法给出这个紫色的边界框，那么这个结果是好还是坏？所以交并比（loU）函数做的是计算两个边界框交集和并集
寻找峰值-LeetCode.162 问题 峰值元素是指其值大于左右相邻值的元素。 给你一个输入数组 nums，找到峰值元素并返回其索引。数组可能包含多个峰值，在这种情况下，返回 任何一个峰值 所在位置即可。 你可以假设 nums[-1] = nums[n] = -∞ 。 示例1 输入：nums = [1,2,3,1] 输出：2 解释
作者：云时之间来源：知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/152319787编辑：王萌 非极大值抑制算法（Non-maximum suppression, NMS）是有anchor系列目标检测的标配，NMS主要用于消除多余的检测框，那么消除的标准是什么，我们使用IOU作为标准来进行演示，IOU的原称为Intersection over Union，也就是
文章目录 前言NMS代码实现1.导入必要的库2.人为生成一组位置坐标，模拟候选框3.定义NMS（1）获取位置坐标，本代码用对角坐标表示位置（2）计算每个Bbox的面积（3）对Bbox的置信度得分排序(4)初始化结果集，对应伪代码中D(5)选取最大值，遍历并计算iou5.1 读取置信度最高的框，并直接送入结果集中
7-1 求矩阵的局部极大值 (15分) 给定M行N列的整数矩阵A，如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素，那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值。本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。 输入格式： 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N（3≤M,N≤20）；最后M行，每
理论参考：https://blog.csdn.net/a1103688841/article/details/89711120 源码： import numpy as np def py_cpu_nms(dets, thresh): # 单独获取各个参数，以下参数shape = (5,) x1 = dets[:,0] y1 = dets[:,1] x2 = dets[:,2] y2 = dets[:,3] scores
计算机视觉工程师在面试过程中主要考察三个内容：图像处理、机器学习、深度学习。然而，各类资料纷繁复杂，或是简单的知识点罗列，或是有着详细数学推导令人望而生畏的大部头。为了督促自己学习，也为了方便后人，决心将常考必会的知识点以通俗易懂的方式设立专栏进行讲解，努力做到长期
Link 在\(s\)序列中，极大值对答案的贡献系数为\(2\)，极小值的贡献系数为\(-2\)，中间部分为\(0\)。（若为首尾，则系数为\(\pm1\)）。 设\(f_{i,j,k}\)表示前\(i\)个数，分成\(j\)段，此时状态为\(k\)的答案。总共有四种状态：极大值、极大值到极小值、极小值、极小值到极大值。 转移非常显然，注意
Canny边缘检测 使用高斯滤波器，以平滑图像，滤除噪声。 计算图像中每个像素点的梯度强度和方向。 应用非极大值（Non-Maximum Suppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。 应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。 通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。 高
非极大值抑制（Non-max suppression） 到目前为止你们学到的对象检测中的一个问题是，你的算法可能对同一个对象做出多次检测，所以算法不是对某个对象检测出一次，而是检测出多次。非极大值抑制这个方法可以确保你的算法对每个对象只检测一次. 来，我们吃一颗栗子： 假设你需要在这张图片
IOU和非极大值抑制(转) 原文链接：http://www.cnblogs.com/zyly/p/9245451.html 你如何判断对象检测算法运作良好呢？在这一节中，你将了解到并交比函数，可以用来评价对象检测算法。 一 并交比(Intersection over union ) 在对象检测任务中，你希望能够同时定位
非极大值抑制（NMS）： RCNN会从一张图片中找出n个可能是物体的矩形框，然后为每个矩形框为做类别分类概率： 就像上面的图片一样，定位一个车辆，最后算法就找出了一堆的方框，我们需要判别哪些矩形框是没用的。非极大值抑制的方法是：先假设有6个矩形框，根据分类器的类别分类概率做排序，假设
问题描述：最近再看tensorflow检测的源代码，用了NMS(非极大值抑制)的使用，所以写一个demo记录一下； # -*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np import cv2 import numpy as np def py_nms(dets, scores,thresh): """Pure Python NMS baseline.""" #x1、y1、x2
首先......我是一个很菜很菜的萌新，所以这篇文章写得很详细，有很多我自己的口水话方便我理解，请各位谨慎食用qwq 以前在网上找过很多介绍二分的博客，但都感觉对萌新不太友好，反正我当时连跳石头都没看懂，所以决定自己写一篇！其中有我的想法，也借鉴了书里的很多内容，感谢lyd。 二分答案，顾名思
实验7-2-3 求矩阵的局部极大值 （15 分） 给定M行N列的整数矩阵A，如果A的非边界元素A[i][j]大于相邻的上下左右4个元素，那么就称元素A[i][j]是矩阵的局部极大值。本题要求给定矩阵的全部局部极大值及其所在的位置。 输入格式： 输入在第一行中给出矩阵A的行数M和列数N（3≤M,N≤20）；最后M行
1、非极大值抑制算法提出的目的 在目标检测中，为了消除多余的检测框，找到最佳的物体检测的位置。 2、 非极大值抑制（Non-Maximum Suppresion， NMS） 什么是非极大值抑制 非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以
