在生产中,经常会遇见有图斑重叠这种拓扑错误的矢量,大部分情况下,需要人工比对影像处理.但是如果只需要用到这些矢量的形状.面积,可以在ArcMap中用以下方法,快速消除图斑重叠错误,不必手工处理. 如下图所示,两个图斑存在重叠部分. 首先,使用 Intersect 工具,得到矢量所有相交部分,这时,相交结果矢量里,每一个图斑都有一个或以上形状完全相同的图斑存在.然后,使用 Delete Identical 工具,删除形状相同的其他图斑,删除结果就是矢量里所有相交的部分. 最后,使用 Update

Ant 执行 YUICompressor 任务压缩 JavaScript 和 CSS 文件,解决中文乱码问题,增加源文件字符编码集设定 标签: javascriptantcss任务encodingnull 2012-04-05 10:46 5376人阅读 评论(4) 收藏 举报  分类: Java(14)  Ant 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 发布 JavaScript 的时候,无论从代码保护还是提高性能角度,都应该对代码进行压缩,去除重叠的空白分隔符,混淆变量.雅虎交

snort IP defragment 模型: BSD favors an original fragment with an offset that is less than or equal to a subsequent fragment. BSD-right favors a subsequent fragment when the original fragment has an offset that is less than or equal to the subsequent o

1.R-CNN R-CNN网络架构图 R-CNN网络框架流程 1)原图像经过 selective search算法提取约2000个候选框 2)候选框缩放到同一大小,原因是上图的ConvNet需要输入图片大小一致 3)通过ConvNet提取特征,原文ConvNet使用的是Alexnet,Alexnet需求的图片大小为(227*227),最后获得4096维特征向量 4)使用SVM对ConvNet提取的特征分类 使用4096维特征向量训练k个SVM分类器(k为分类数目),k个SVM分类器组成4096*

论文原址:https://arxiv.org/abs/1902.05093 github:https://github.com/lingtengqiu/Deeperlab-pytorch 摘要 本文提出了一种bottoom-up,single-shot的全景图像分析方法.全景图像分析包含"stuff"形式(类别)的语义分割及“thing”形式(区别不同个体)的实例分割.目前,全景图像分析的经典方法是由语义分割任务及实例分割任务的独立的模块组成,同时其需要进行多次inference操作.

一.Faster-RCNN基本结构 该网络结构大致分为三个部分:卷积层得到高位图像特征feature maps.Region Proposal Network得到候选边框.classifier识别出物体及得到准确bounding box. 二.feature maps 最后一层卷积层输出. 三.RPN 1.RPN(Region Proposal Networks) feature maps再以3x3的卷积核进行卷积得到256xHxW的高维特征图,每个高维像素点对应原图9个anchor boxes

目标检测(object detection)是计算机视觉中非常具有挑战性的一项工作,一方面它是其他很多后续视觉任务的基础,另一方面目标检测不仅需要预测区域,还要进行分类,因此问题更加复杂.最近的5年使用深度学习方法进行目标检测取得了很大的突破,因此想写一个系列来介绍这些方法.这些比较重要的方法可以分成两条主线,一条是基于区域候选(region proposal)的方法,即通过某种策略选出一部分候选框再进行后续处理,比如RCNN-SPP-Fast RCNN-Faster RCNN-RFCN等:另一

<Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks> 论文主要的三个贡献: (1)       揭示了检测和对齐之间的内在联系: (2)       提出了三个CNN级联的网络结构: (3)       提出了一种对于样本的新的hard mining的算法: 整个算法流程如下: Stage 1:采用全卷积神经网络,即P-Net,去获得候选窗体和边界回归向量.同时,候选窗体根据边

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解

1.NMS的原理 NMS(Non-Maximum Suppression)算法本质是搜索局部极大值,抑制非极大值元素.NMS就是需要根据score矩阵和region的坐标信息,从中找到置信度比较高的bounding box.NMS是大部分深度学习目标检测网络所需要的,大致算法流程为: 1.对所有预测框的置信度降序排序 2.选出置信度最高的预测框,确认其为正确预测,并计算他与其他预测框的IOU 3.根据2中计算的IOU去除重叠度高的,IOU>threshold就删除 4.剩下的预测框返回第1步,直

论文:Joint Face Detection and Alignment using Multi-task Cascaded Convolutional Networks 论文链接:https://arxiv.org/abs/1604.02878 官方代码链接:https://github.com/kpzhang93/MTCNN_face_detection_alignment 其他代码实现(MXNet):https://github.com/pangyupo/mxnet_mtcnn_face

CSS盒子模型 CSS盒子模型介绍 盒子模型解释 元素在页面中显示成一个方块,类似一个盒子,CSS盒子模型就是使用现实中盒子来做比喻,帮助我们设置元素对应的样式. 盒子模型示意图如下: 把元素叫做盒子,设置对应的样式分别为:盒子的边框(border).盒子内的内容和边框之间的间距(padding).盒子与盒子之间的间距(margin). 设置边框 设置一边的边框,比如顶部边框,可以按如下设置: border-top-color:red; /* 设置顶部边框颜色为红色 */ border-top-

深度剖析YOLO系列的原理 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/12072225.html 目录 1. YOLO的作用 2. YOLO(v1,v2,v3)的技术演化 1. YOLO的作用 yolo是当前目标检测最顶级的算法之一,v1版本是2016年提出来的,v2是2017年提出来的,v3是2018年提出的. 官网地址:https://pjreddie.com/darknet/yolo/ 说它最牛掰,有

找到一个总结很好的blog. 具体训练的过程会在后续的随笔中给出. 转载自: https://blog.csdn.net/lff1208/article/details/77328357 以下是内容: 论文链接: https://kpzhang93.github.io/MTCNN_face_detection_alignment/, 本文是根据自己的理解翻译的如有错误,还请见谅,评论提出,立马修改. 摘要:由于姿势.光照或遮挡等原因,在非强迫环境下的人脸识别和对齐是一项具有挑战性的问题.最近的研

FaceNet算法-理论学习篇 @WP20190228 ＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝目 录＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝ 一.LFW数据集简介 二.FaceNet算法简介 FaceNet算法=MTCNN模型+FaceNet模型 三.FaceNet算法理论 3.1 MTCNN人脸检测与对齐模型 3.2 FaceNet人脸比对模型 四.FaceNet的基本使用 4.1 FaceNet环境安装 4.2 使用1-评估预训练模型的准确率 4.2.1 处理数据集(对齐数据集) 4.2.2 解压下载已训练模型 4.

作者: Panagiotis Bouros ∗Department of Computer ScienceAarhus University, Denmarkpbour@cs.au.dkNikos Mamoulis †Dept. of Computer Science & EngineeringUniversity of Ioannina, Greecenikos@cs.uoi.gr 翻译:陈祥春 摘要 区间连接是在时间,空间和不确定数据库中查找应用程序的基本操作.尽管已经提出了许多用于区间连接

一.引言 使用谷歌提供的object detection api图像识别框架,我们可以很方便地重新训练一个预训练模型,用于自己的具体业务.以我所使用的ssd_mobilenet_v1预训练模型为例,训练所需参数都在training文件夹下的ssd_mobilenet_v1_coco.config中预先配置了,只需对少量路径参数做修改即可. 但是这种“傻瓜式”的训练参数配置方法有很大不足.一是无法理解训练参数背后的原理,不利于技术积累:二是一旦遇到需要优化的问题时,不知道如何调整训练参数.例如,我

本篇博客已停更 本篇博客已停更 本篇博客已停更 吐槽区: 2020.04.15: 从今天起我做过的题目都记录一下,想不想写题解就另说了 2020.04.17: 写了两天之后真实的发现这是博主的摸鱼日记... 2020.04.22: 从清单中移除了 loj#6612,魔鬼树分块是不可能写的,这辈子都不可能写的 2020.04.22: 上了一下 bzoj 突然发现(通过抄代码和膜题解)过的题马上 500 道了,看了一下发现神 \(hjk\) 各大 OJ 过题量都是我的两倍,自闭了... 2020.0

力扣上也有一道类似的题 几乎是一样 输出不同 → 力扣leetcode 435. 无重叠区间 区间贪心是比较经典的 就拿洛谷P1803来举例 题目大意 n个比赛 [开始时间,结束时间] 问一个人最多能参加几个(不能同时参加两个且必须有始有终) 题解 首先考虑最简单的情况,如果区间L1被区间L2包含(图a),那么显然选择L1是最好的,也符合局部贪心思想. 然后把所有区间按左端点(此例子就是开始时间)从大到小排序,如果把重叠的区间去除了,必然得到的是y1>y2>...>yn(图b) 所以选择

深度剖析目标检测算法YOLOV4 目录 简述 yolo 的发展历程 介绍 yolov3 算法原理 介绍 yolov4 算法原理(相比于 yolov3,有哪些改进点) YOLOV4 源代码日志解读 yolo 发展历程 采用卷积神经的目标检测算法大致可以分为两个流派,一类是以 R-CNN 为代表的 two-stage,另一类是以 YOLO 为代表的 one-stage, R-CNN 系列的原理:通过 ROI 提取出大约 2000 个候选框,然后每个候选框通过一个独立的 CNN 通道进行预测输出. R

​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性,同时也对模型做了微调,并且优化了模型大小,减少了模型的参数量.那么这样,就更加适合移动端了. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3.YOLOv4 不同,v3.v4