目标检测 Two Stage Detection（RCNN 系列） 在没有CNN的时期，人们进行目标检测一般选择Sift/Hog/Orb等传统方法提取特征，在检测的时候用SVM等传统的分类器进行分类和选框回归，然而有了CNN之后，只要有输入就可以自动得到结果，使得我们只需要关心CNN模型的搭建，不需要关心如何人工提取
基本概念 camshift（"continuously adaptive mean-shift"的缩写），即连续自适应的 算法。其基本思想是对视频序列的所有图像帧都作MeanShift运算，并将上一帧的结果（即搜索窗口的中心位置和窗口大小）作为下一帧MeanShift算法的搜索窗口的初始值，如此迭代下去。简单点说，meanShift是针对
摘要 最近的研究表明，良好的特征嵌入是获得良好的学习性能的关键。我们观察到具有不同交并比(IoU)分数的目标候选框类似于对比方法中使用的图像内增强。 我们利用这种类比，并结合监督对比学习，以实现更稳健的对象表示在FSOD。 我们提出了通过对比建议编码(FSCE)进行小样本目标检
少样本目标检测任务目的：给定support images，在query image找到所有与support images中种类相同的物体，如下图。 左上角
推送是App应用性价比最高也是最直接的营销运营手段，其细节颇多，非常考验运营人员的功力，本文将从ROI角度来分析怎么提升营销类推送的收益。（非IM类、系统类等功能服务型推送） 以一个日活100万的应用为例，其每日的推送成本≈云端成本+推送平台/自建平台成本+运营/研发人力成本，粗略计算为25
先说明一下这几个词的概念。 做电商离不开数据，而这几个数据是最基础的，也是最直观的，无论是老板还是运营，都必须要知道并且深入了解的。 一、 电商直通车ppc： PPC是英文Pay Per Click的缩写形式，就是 单次点击成本 如果你百度搜索PPC,会显示这个（Paris Peace Conference 1919
「ROI 2016 Day1」人烟之山 题目大意： 有\(n\)段折线，\(m\)个查询点\(A\)（在折线以上），设折线拐点为\(X_i\) 求折线上在查询点投影两边最近的位置\(B\)，且直线\(AB\)与折线有非边缘的交点 (即从\(A\)点看过来会被折线遮住) 题目分析： \(B,C\)点满足的条件就是其旁边的直线\(L\)在\(x_A\)
题目 点这里看题目。 分析 分析一下性质： 如果某一类桌子的覆盖范围被其它桌子包含，那么这类桌子是没用的。 在一个班里，必然是从小到大排序后的相邻两个人坐一张桌子。 在 \(m\) 个班中，必然是从小到大排序后排名相同的一对人坐同一张桌子。 说明：比如 \(m\) 个班中都是最矮的一
「ROI 2019 Day2」模式串查找 (口胡) 设\(S=\sum |w_i|\) 显然我们需要一个树形数据结构来维护题目中添加字符的操作 归纳一下，需要实现的操作就是： 1.添加一个新串 2.在当前串中分裂一段区间\([L,R]\) 3.将一个串复制\(k\)次 将每一个单字符视为一个节点，考虑用一个可持久化的平衡树
「ROI 2019 Day1」运输 20/19 题目大意： 给定一个带权\(DAG\)，\(1\)为起始点，给定小常数\(p\) 每次查询一个点\(u\)，一个权值\(r\)，问是否存在一条路径\(1\ldots u\)，其长度\(x\)满足\(r\leq x\leq \frac{p}{p-1}\cdot r\) 转换一下，\(dp\)每个点是否存在\(r\)，那么对于路径的权值\(x\)，合
「ROI 2018 Day 1」量子隐形传态 题目大意： 在\(N\times M\)的网格上给定\(K\)个点\(1\ldots K\)，定义两点间的距离为\(\displaystyle 2^{\max\{|x_i-x_j|,|y_i-y_j|\}}\) \(N,M,K\leq 10^4\)，求\(1\)到\(k\)的最短路，下文认为\(N,M\)同阶 如何存储距离 显然距离是一个不超过\(10^4\)
文章目录 广告效果的定义广告效果指标广告投放基础费用指标广告投放直接收益指标广告投放间接收益指标 由于自己学识尚浅, 本片内容学习总结自CSDN博主: 贺敏Minbo 广告效果的定义 广告效果有直接效果和间接效果之分 广告获得直接经济效益，即提升直接利益转换（如产品销
「ROI 2018 Day 2」快速排序 Part1 \(O(n\log n)\) 考虑暴力将每个位置应该有的数移动过来 假设要从\(y\)移动到\(x(x<y)\)，那么显然可以选择\([x,y]\)或者\([x,y-1]\)这一段区间进行操作，每次操作之后$x\rightarrow \lfloor \frac{x+y}{2}\rfloor $ 因此至多\(\lceil \log (y-x)\rc
接之前教程代码： 提取100 × 100像素的ROI(感兴趣的区域)，输入图像x=320,y=60, x=420,y=160 roi = image[0:100, 320:420] cv2.imshow("ROI", roi) cv2.imwrite("cv_cut_thor.jpg", roi) cv2.waitKey(0) 效果：
Fast-Rcnn学习笔记 Fast-RCNN总览 step1:图片先放进卷积层 step2:再卷积层的特征图谱上回映射出对应的感兴趣区域 step3:集过一层ROI Pooling(后面介绍) step4:每一个ROI变成一维的向量送入两个全连接层 step5:在最后的全连接层再分别将向量送入到分类框/回归框 Fast-RCNN与SPP
为啥要设置ROI来局部显示呢？ 是因为当生产线速度很快时，每张图片只给几毫秒的处理时间，如果把整张图片都传输给计算机，那么时间会浪费在数据传输上，而画一个ROI来减小图像尺寸从而减小传输数据的大小，就可以提升数据的处理速度来适应快速的生产线节拍 首先，先从连续采图的图像中单步采
作者介绍 @花花 曾任职于美团、腾讯、今日头条担任数据分析师。 过上百亿的资源评估，与大家一起成长学习。 1 前言 在前面几期中分享了AB实验、PSM、DID等营销活动ROI评估的方法，这些方法主要是针对老客群体居多，新客作为一类特殊的群体，评估新客ROI时往往会引入一个新的概念LTV，
Deformable Convolutional Networks 1.产生背景2.可变形3.直观效果 1.产生背景 视觉识别中一个挑战是如何适应目标在比例、姿势和部分变形，一种解决方案是扩大数据集到包含所有变化类型的物体，方法有仿射变换。第二种是通过变换不变性特征和算法来提高特征表达的鲁棒性[遇
作者简介 CW，广东深圳人，毕业于中山大学（SYSU）数据科学与计算机学院，毕业后就业于腾讯计算机系统有限公司技术工程与事业群（TEG）从事Devops工作，期间在AI LAB实习过，实操过道路交通元素与医疗病例图像分割、视频实时人脸检测与表情识别、OCR等项目。 目前也有在一些自媒体平台上参与外包
这里以landsat 8的四景镶嵌影像为例： 打开ENVI工具箱中的分类——监督分类——支持向量机，出现如下界面： 选择图像，点击OK，会出现如下的错误提示 这告诉我们需要选取几个ROIs以便于我们用支持向量机来进行分类，ROI（Region of Interest感兴趣区），ROI工具的位置如下图所示 接下来我
Parasoft Jtest的自动单元测试创建技术消除了单元测试的障碍，使单元测试的日常工作自动化，包括创建、隔离、模拟和维护。 大多数开发团队都会同意，尽管他们不喜欢它，但是单元测试实际上是非常有价值的。尽管有许多有助于手动测试创建的工具，但是在将业务逻辑添加到测试之前，创建和维
Parasoft Jtest的自动单元测试创建技术消除了单元测试的障碍，使单元测试的日常工作自动化，包括创建、隔离、模拟和维护。 大多数开发团队都会同意，尽管他们不喜欢它，但是单元测试实际上是非常有价值的。尽管有许多有助于手动测试创建的工具，但是在将业务逻辑添加到测试之前，创建和维护
论文地址：https://www.cv-foundation.org/openaccess/content_iccv_2015/papers/Girshick_Fast_R-CNN_ICCV_2015_paper.pdf 代码地址：https://github.com/rbgirshick/fast-rcnn Fast RCNN是在RCNN的基础上进行的改进，整体的算法思路是一样的，改进之处如以下几点： 引入ROI pooling
做研发的时候，比较习惯单线程作战，甚至一周都在尝试解决一点单点问题，但是转型做产品经理后，接触的事情琐碎繁杂，经常是一天也没闲着但是什么都没干的感觉，就算每天列了待办清单，工作依然混乱。 这段时间得空，反思上半年的工作更多的是疲于应付，缺乏规划，并且一直没有找到适合自己的工
@R星校长 第5关：索引与切片 索引 ndarray的索引其实和python的list的索引极为相似。元素的索引从0开始。代码如下： import numpy as np # a中有4个元素，那么这些元素的索引分别为0，1，2，3 a = np.array([2, 15, 3, 7]) # 打印第2个元素 # 索引1表示的是a中的第2个元素 # 结果为15
