Irradiance Environment Map基本原理 Irradiance Environment Map(也叫Irradiance Map或Diffuse Environment Map),属于Image Based Lighting技术中的一种. Irradiance Map的详细定义可参考GPU Gems2  Chapter 10.“Real-Time Computation of Dynamic Irradiance Environment Maps”.简单说来就是一种用于近似E…

刚刚接触Tensorflow,由于是做图像处理,因此接触比较多的还是卷及神经网络,其中会涉及到在经过卷积层或者pooling层之后,图像Feature map的大小计算,之前一直以为是与caffe相同的,后来查阅了资料发现并不相同,将计算公式贴在这里,以便查阅: caffe中: TF中:…

ap:所有图片某一个类 map:所有图片所有类的ap的平均 以一个score为阈值,大于score的所有框是假定正确输出的所有预测,将这些框和gt匹配(iou大于某一个阈值认为匹配成功),得到当前score下的auccracy和recall,不同的score获得不同的auccracy和recall,这样得到一条曲线,将这个曲线和x.y坐标积分求面积就是最终的ap. auccracy计算:成功匹配gt的框的个数/所有大于score的框的个数(所有大于score的框就是检测器实际的预测输出) rec…

步骤分析 1.给出一串字符串,字符串中可以包含字母.数字.符号等等. 2.创建一个Map集合,key是字符串中的字符,value是字符的个数. 3.遍历字符串,获取每一个字符. 5.使用获取到的字符,去集合Map判断key(字符)是否存在. 6.假如key(字符)存在,那么该key对应的value数值增加1,即该字符的数量加一. 7.假如key(字符)不存在,value的值不变. 8.遍历Map集合,输出每个字符个数的结果. 代码实现 创建一个CharNumber类,在类中定义keyValue方…

对于输出的size计算: out_height=((input_height - filter_height + padding_top+padding_bottom)/stride_height )+1 out_width=((input_width - filter_width + padding_left+padding_right)/stride_width )+1 在以下情况下: 1.四边的padding大小相等.padding_top=padding_bottom=padding_l…

参加郑良博士的代码:  mars_evaluation 其中ap这样算: ap = ap + (recall - old_recall)*((old_precision+precision)/2); 解释:Re-ID中,AP就是对于一个probe查询所有的gallery, PR曲线的面积积分.离散化变成:  对于每个小块,积分逼近就是:thelta*高,其中,高≍(p左+p右)/2,这里thelta=1/4,实际可以不均匀,积分嘛,但通常取相同的.4是因为gallery中gt有4个和probe同…

用手机获取GPS坐标 显示在手机地图偏差大约在100-200米左右,我把坐标放在 Maps.google.com 搜索坐标定位则相当精确. 可能是.....为了安全吧故意加的偏差 不过可以计算偏差使位置精确 代码如下 public class EvilTransform { static double pi = 3.14159265358979324; static double a = 6378245.0; static double ee = 0.00669342162296594323;…

符号表示: $W$:表示当前层Feature map的大小. $K$:表示kernel的大小. $S$:表示Stride的大小. 具体来讲: 整体说来,和下一层Feature map大小最为密切的就是Stride了,因为按照CNN的移动方式,是根据Stride来进行移动的,因此除了最后一个的长度为K之外,前面所有的长度全部为S.当然K=S仅仅是一种特殊情况而已. 正如这幅图片所示(有点丑,将就着看吧),为了直观,故意将重叠的部分给忽略掉,这样可以更清楚的明白到底是怎样一回事. 因此最后的公式就是…

背景   之前在研究Object Detection的时候,只是知道Precision这个指标,但是mAP(mean Average Precision)具体是如何计算的,暂时还不知道.最近做OD的任务迫在眉睫,所以仔细的研究了一下mAP的计算.其实说实话,mAP的计算,本身有很多现成的代码可供调用了,公式也写的很清楚,但是我认为仔细的研究清楚其中的原理更重要.   AP这个概念,其实主要是在信息检索领域(information retrieval)中的概念,所以这里会比较快速的过一下这个在信息…

1. 基本要求 从直观理解,一个目标检测网络性能好,主要有以下表现: 把画面中的目标都检测到--漏检少 背景不被检测为目标--误检少 目标类别符合实际--分类准 目标框与物体的边缘贴合度高-- 定位准 满足运行效率的要求--算得快 下图是从 Tensorflow Object Detection API 的 Model Zoo 中截取的部分模型列表. 算得快这一点通过 Speed 来体现.而其他因素,使用了mAP (mean average Precision) 这一个指标来综合体现. mean…