两个或多个块级盒子的垂直相邻边界会重合.结果的边界宽度是相邻边界宽度中最大的值.如果出现负边界,则在最大的正边界中减去绝对值最大的负边界.如果没有正边界,则从零中减去绝对值最大的负边界.注意:相邻的盒子可能并非是由父子关系或同胞关系的元素生成.但是边界的重叠也有例外情况: 1.水平边距永远不会重合.2.在规范文档中,2个或以上的块级盒模型相邻的垂直margin会重叠.最终的margin值计算方法如下:a.全部都为正值,取最大者:b.不全是正值,则都取绝对值,然后用正值减去最大值:c.没有正值,则

如果QComboBox下拉框文字重叠,在设置好样式之后,在后面加 setView(new QListView())即可; m_comboRate = new QComboBox(); m_comboRate->setFixedSize(,); m_comboRate->setStyleSheet(QString("QComboBox{border: 1px solid #949494;border-radius:5px;" "font-family:Microso

如图,打印内容压在框线上,但是打印预览是正常的 预览图如下,预览是正常的 预览用PDF!命令,导出PDF,也是正常的,就直接打印有问题,不是打印机的问题,用Adobe PDF打印机也是不行 如果只有一例的话用上述命令保存PDF文件可以解决, 如果大批量的话,调整样式,右缩进0.05CM 让多余的显示在下一行就可以了,哪怕多缩进一些

Faster R-CNN论文翻译   Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将区域推荐换成了神经网络,而且这个神经网络和Fast R-CNN的卷积网络一起复用,大大缩短了计算时间.同时mAP又上了一个台阶,我早就说过了,他们一定是在挤牙膏. F

论文地址:https://arxiv.org/pdf/1504.08083.pdf 翻译请移步:https://blog.csdn.net/ghw15221836342/article/details/79549500 背景问题: 1.R-CNN网络训练.测试速度都很慢:R-CNN网络中,一张图经由selective search算法提取约2k个建议框[这2k个建议框大量重叠],而所有建议框变形后都要输入AlexNet CNN网络提取特征[即约2k次特征提取],会出现上述重叠区域多次重复提取特征

废话不多说,上车吧,少年 paper链接:Fast R-CNN &创新点 规避R-CNN中冗余的特征提取操作,只对整张图像全区域进行一次特征提取: 用RoI pooling层取代最后一层max pooling层,同时引入建议框信息,提取相应建议框特征: Fast R-CNN网络末尾采用并行的不同的全连接层,可同时输出分类结果和窗口回归结果,实现了end-to-end的多任务训练[建议框提取除外],也不需要额外的特征存储空间[R-CNN中这部分特征是供SVM和Bounding-box regres

物体检测论文翻译系列: 建议从前往后看,这些论文之间具有明显的延续性和递进性. R-CNN SPP-net Fast R-CNN Faster R-CNN Faster R-CNN论文翻译   原文地址 Faster R-CNN是互怼完了的好基友一起合作出来的巅峰之作,本文翻译的比例比较小,主要因为本paper是前述paper的一个简单改进,方法清晰,想法自然.什么想法?就是把那个一直明明应该换掉却一直被几位大神挤牙膏般地拖着不换的选择性搜索算法,即区域推荐算法.在Fast R-CNN的基础上将

MOTS:多目标跟踪和分割论文翻译 摘要: 本文将目前流行的多目标跟踪技术扩展到多目标跟踪与分割技术(MOTS).为了实现这个目标,我们使用半自动化的标注为两个现有的跟踪数据集创建了密集的像素级标注.我们的新标注包含了10870个视频帧中977个不同对象(汽车和行人)的65,213个像素掩膜.为了进行评估,我们将现有的多目标跟踪指标扩展到这个任务.同时,我们还提出了一种新的基线方法,该方法通过单个神经网络解决检测,跟踪和分割问题.我们通过在MOTS标注(MOTS annotations)上面训练

论文标题:Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 标题翻译:基于区域提议(Region  Proposal)网络的实时目标检测 论文作者:Shaoqing Ren, Kaiming He, Ross Girshick, Jian Sun 论文地址:https://arxiv.org/abs/1506.01497 Faster RCNN 的GitHub地址:https://gith

​ 前言: 目标检测的预测框经过了滑动窗口.selective search.RPN.anchor based等一系列生成方法的发展,到18年开始,开始流行anchor free系列,CornerNet算不上第一篇anchor free的论文,但anchor freee的流行却是从CornerNet开始的,其中体现的一些思想仍值得学习. 看过公众号以往论文解读文章的读者应该能感觉到,以往论文解读中会有不少我自己的话来表述,文章写得也很简练.但这篇论文的写作实在很好,以至于这篇解读文章几乎就是对论

这篇文章中我们主要来学习一下JavaScipt插件模态框.在学习模态框之前,我们先来了解一下JavaScript插件吧. JavaScript插件概览 插件可以单个引入(使用Bootstrap提供的单个*.js文件),或一次性全部引入(使用bootstrap.js或压缩版的bootstrap.min.js). 不要将两份文件全部引入 bootstrap.js和bootstrap.min.js同样是包含了所有插件.区别是:一个没有压缩,一个进行了压缩. 插件之间的依赖 某些插件和CSS组件依赖于其

我用的是CM这个框架做的WPF,在用企业库的验证的时候,我用标签的方式给一个属性加了不能为空的验证,但整个页面的所有控件的外面框都变红了.原因是CM框架的绑定方式是直接X:Name="你的属性名",他更企业库的验证冲突了,把他改成WPF的原始绑定就可以了,直接写成Text＝{Bindg 你的属性名就可以}

Bootstrap3.0学习第十七轮(JavaScript插件——模态框)   前言 阅读之前您也可以到Bootstrap3.0入门学习系列导航中进行查看http://www.cnblogs.com/aehyok/p/3404867.html 本文主要来学习一下JavaScipt插件模态框.在学习模态框之前,我们先来了解一下JavaScript插件吧. JavaScript插件概览 插件可以单个引入(使用Bootstrap提供的单个*.js文件),或一次性全部引入(使用bootstrap.js或

Bootstrap入门(二十三)JS插件1:模态框 1.静态实例 2.动态实例 3.模态框的尺寸和效果 4.包含表单的模态框 模态框经过了优化,更加灵活,以弹出对话框的形式出现,具有最小和最实用的功能集. 但是千万不要在一个模态框上重叠另一个模态框.要想同时支持多个模态框,需要自己写额外的代码来实现. 首先我们要引入CSS文件和JS文件(bootstrap需要jQuery的支持) <link href="bootstrap.min.css" rel="styleshee

一.问题 在项目里忽然新加了一个需求,在原本弹出的模态框里,点击模态框里面的按钮再弹出一个模态框,出来另个模态框来展示详细信息.此时就存在两个模态框在这个需求没加之前有一个弹出的模态框也是需要继续点击(大致示意图如下),那个是时候去查过bootstrap的这个modal,官网上写着: 不支持同时打开多个模态框 千万不要在一个模态框上重叠另一个模态框.要想同时支持多个模态框,需要自己写额外的代码来实现. 于是就没打算同时打开多个模态框,因为第二个模态框打开后不再需要第一个模态框,于是就将这个功能改

转载链接:https://blog.csdn.net/csdn_yudong/article/details/101271214 ElementUI 通知组件(notification) 多个时会重叠问题的解决方案问题场景问题分析解决方案方案一 Promise方案二 setTimeout解决后效果最后 - 示例问题场景使用 ElementUI 时,当你在一次触发事件中,调用了两次或更多的 相同位置 的 $notify 时,这时候,弹出的通知框会重叠.比如: doNotify() { this.$

模态框经过了优化,更加灵活,以弹出对话框的形式出现,具有最小和最实用的功能集. 不支持模态框重叠 千万不要在一个模态框上重叠另一个模态框.要想同时支持多个模态框,需要自己写额外的代码来实现. 模态框的 HTML 代码放置的位置 务必将模态框的 HTML 代码放在文档的最高层级内(也就是说,尽量作为 body 标签的直接子元素),以避免其他组件影响模态框的展现和/或功能. 对于移动设备的附加说明 Due to how HTML5 defines its semantics, the autofoc

总结: 一.R-CNN 摘要: 在对象检测方面,其性能在前几年就达到了一个比较稳定的状态.性能最好的方法是一种复杂的整体系统,它将多个图片的低级特征通过上下文组合起来. 本文提出了一种简单.可扩展的算法,它在mAP上比VOC2012的最佳算法的结果高30%,达到53.3%. 这个方法包含两个方面: 1.利用大容量的CNN来提供自底向上的区域建议. 2.当带标签的训练数据不足时,使用附加任务提供监督的预训练,后面跟上特定区域的微调,这样产生一个显著的性能提升. 我们将R-CNN于OverFeat做

最近在实验室和师兄师姐在做有关RCNN的研究,发现这里面坑很深呀,在网上找了一个大牛的博客,准备下来继追OPENCV同时,再来追一个RCNN的学习笔记的博文,博文地址如下:http://blog.csdn.net/column/details/ym-alanyannick.html,真的很感谢原作者提供这么好的学习资料,我就站在巨人的肩膀上总结学习下. ------------------------------------------------------------ 二次编辑: 继上次对R

BFC全称是Block Formatting Context,即块格式化上下文.它是CSS2.1规范定义的,关于CSS渲染定位的一个概念.要明白BFC到底是什么,首先来看看什么是视觉格式化模型. 视觉格式化模型 视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制,它也是CSS中的一个概念. 视觉格式化模型定义了盒(Box)的生成,盒主要包括了块盒.行内盒.匿名盒(没有名字不能被选择器选中的盒)以及一些实验性的盒(未来可能添加到规范中).盒的

什么是BFC BFC全称是Block Formatting Context,即块格式化上下文.它是CSS2.1规范定义的,关于CSS渲染定位的一个概念.要明白BFC到底是什么,首先来看看什么是视觉格式化模型. 视觉格式化模型 视觉格式化模型(visual formatting model)是用来处理文档并将它显示在视觉媒体上的机制,它也是CSS中的一个概念. 视觉格式化模型定义了盒(Box)的生成,盒主要包括了块盒.行内盒.匿名盒(没有名字不能被选择器选中的盒)以及一些实验性的盒(未来可能添加到