@ 目录 PaddleOCR简介 环境配置 PaddleOCR2.0的配置环境 Docker 数据集 文本检测 使用自己的数据集 文本识别 使用自己的数据集 字典 自定义字典 添加空格类别 文本角度分类 文本检测 训练 模型准备 启动训练 断点训练 指标评估 测试检测效果 文本识别 启动训练 评估 预测 文本角度分类 训练 启动训练 数据增强 训练 评估 预测 配置文件说明 Global Optimizer (ppocr/optimizer) Architecture (ppocr/modeli

C++异常是丢程序运行过程中发生的异常情况(例如被0除)的一种响应.异常提供了将控制权从程序的一个部分传递到另一部分的途径.对异常的处理有3个组成部分:* 引发异常:* 使用处理程序捕获异常:* 使用try块.程序在出现问题时将引发异常.throw语句实际上是跳转,即命令程序跳到另一条语句.throw关键字表示引发异常,紧随其后的值(例如字符串或对象)指出了异常的特征.程序使用异常处理程序(exception handler)来捕获异常,异常处理程序位于要处理问题的程序中.catch关键字表示捕

GNS3使用视频: http://edu.51cto.com/lesson/id-25295.html GNS3 IOU 与VM http://www.mamicode.com/info-detail-605879.html 官方网站文档 https://gns3.com/support/docs/quick-start-guide-for-windows-us     GNS3安装与IOU转换 1.去官网(https://www.gns3.com/software/download)下载GNS

交并比(Intersection-over-Union,IoU): 目标检测中使用的一个概念 是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率 即它们的交集与并集的比值.最理想情况是完全重叠,即比值为1. 基础知识: 交集: 集合论中,设A,B是两个集合,由所有属于集合A且属于集合B的元素所组成的集合,叫做集合A与集合B的交集,记作A∩B. eg: A={1,2,3} B={2,3,4} A n B = {2,3} 并集: 给定两个集合A

设矩形1大小为100x100,矩形2从左上角顶点重合开始,向右滑动250个单位. c++源码(基于opencv3.4.0) float iou(const cv::Rect& r1, const cv::Rect& r2){    return float((r1&r2).area())/float((r1|r2).area());} float giou(const cv::Rect& r1, const cv::Rect& r2){    cv::Rect c=

IoU #include <cstdio> #include <algorithm> #define re(i,a,b) for(int i=a;i<=b;i++) using namespace std; int main(){ int T; scanf("%d", &T); while(T--){ ],y[],w[],h[]; re(i,,) scanf("%d%d%d%d", &x[i],&y[i],&am

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之比.两个边界框的并集是这个区域,就是属于包含两个边界框区域(绿色阴影表示区域),而交集就是这个比较小的区域(橙色阴影表示区域),那么交并比就是交集的大小,这个橙

如何判断对象检测算法运作良好呢? 一.交并比(Intersection over union,IoU) 是产生的候选框(candidate bound)与原标记框(ground truth bound)的交叠率,即它们的交集与并集的比值,理想情况下是完全重叠,即比值为1 一般约定,在计算机检测任务中,如果IoU≥0.5,就说检测正确.当然0.5只是约定阈值,你可以将IoU的阈值定的更高.IoU越高,边界框越精确. 二.非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS) 非极大

Iou 的计算 我们先考虑一维的情况:令 \(A = [x_1,x_2], B = [y_1, y_2]\),若想要 \(A\) 与 \(B\) 有交集,需要满足如下情况: 简言之,要保证 \(A\) 和 \(B\) 的最大值中最小的那个减去它们中的最小值中最大的那个即可获得公共部分,代码实现如下: class Anchor: def __init__(self, base_size=16): self.base_size = base_size # 滑动窗口的大小 if not base_si

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/9043395.html 参考网址: https://github.com/deepinsight/insightface/blob/master/src/align/align_megaface.py中IOU的计算. 理解不对的地方敬请谅解. IOU是两个矩形的交集与两个矩形并集的比值(可以这样理解吧). 如下图所示: 黄色矩形起点坐标(x11,y11),终点坐标(x12,y12) 蓝色矩形起点坐标(

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np def IOU1(A,B): #左上右下坐标(x1,y1,x2,y2) w=max(0,min(A[2],B[2])-max(A[0],B[0])) h=max(0,min(A[3],B[3])-max(A[1],B[1])) areaA=(A[2]-A[0]+1)*(A[3]-A[1]+1) areaB=(B[2]-B[0]+1)*(B[3]-B[1]+1) inter=w*h union=areaA+are

Torch 两个矩形框重叠面积的计算 (IoU between tow bounding box) function DecideOberlap(BBox_x1, BBox_y1, BBox_x2, BBox_y2, BBox_gt_x1, BBox_gt_y1, BBox_gt_x2, BBox_gt_y2) x1 = BBox_x1; y1 = BBox_y1; width1 = BBox_x2 - BBox_x1; height1 = BBox_y2 - BBox_y1; x2 = BBo

前言 交并比IOU(Intersection over Union)是一种测量在特定数据集中检测相应物体准确度的一个标准. 图示 很简单,IoU相当于两个区域重叠的部分除以两个区域的集合部分得出的结果. 一般来说,这个score > 0.7 就可以被认为一个不错的结果了. 需要注意两个区域的位置,也有可能没有交集. code python版本: # import the necessary packages from collections import namedtuple import nu

Bounding Box的数据结构为(xmin,ymin,xmax,ymax) 输入:box1,box2 输出:IOU值 import numpy as np def iou(box1,box2): assert box1.size()==4 and box2.size()==4,"bounding box coordinate size must be 4" bxmin = np.max(box1[0],box2[0]) bymin = np.max(box1[1],box2[1])

1.IOU=交集/并集 #include<iostream> #include<algorithm> #include<stdio.h> #include <vector> #include<string> #include<sstream> #include<map> #include<set> #include<iomanip> #include <functional> // st

在目标检测的评价体系中,有一个参数叫做 IoU(intersection-over-union),简单来讲就是模型产生的目标窗口和原来标记窗口的交叠率.具体我们可以简单的理解为: 即检测结果(DetectionResult)与 Ground Truth 的交集比上它们的并集,即为检测的准确率 IoU : 如下图所示:GT = GroundTruth; DR = DetectionResult; 黄色边框框起来的是: 绿色框框起来的是: 当然最理想的情况就是 DR 与 GT 完全重合,即 IoU=

http://www.wyzc.com/Course/Course/learnAction/id/14049/center/0#lesson/400847 http://www.mamicode.com/info-detail-605879.html http://edu.51cto.com/index.php?do=lesson&id=52334  iou http://blog.sina.com.cn/s/blog_6064dbd20102wz06.html   iou [Cisco IOU

首先直观上来看 IoU 的计算公式: 由上述图示可知,IoU 的计算综合考虑了交集和并集,如何使得 IoU 最大,需要满足,更大的重叠区域,更小的不重叠的区域. 两个矩形窗格分别表示: 左上点.右下点的坐标联合标识了一块矩形区域(bounding box),因此计算两块 Overlapping 的 bounding boxes 的 IoU 如下: # ((x1[i], y1[i]), (x2[i], y2[i])) areai = (x2[i]-x1[i]+1)*(y2[i]-y1[i]+1)

看完这篇就懂了. IoU intersect over union,中文:交并比.指目标预测框和真实框的交集和并集的比例. mAP mean average precision.是指每个类别的平均查准率的算术平均值.即先求出每个类别的平均查准率(AP),然后求这些类别的AP的算术平均值.其具体的计算方法有很多种,这里只介绍PASCAL VOC竞赛(voc2010之前)中采用的mAP计算方法,该方法也是yolov3模型采用的评估方法,yolov3项目中如此解释mAP,暂时看不明白可以先跳过,最后再

使用软件及版本 地址:https://www.gns3.com/ gns3: 2.1.18 ASA:asa842-initrd asa842-vmlinuz 一.gns3 vm安装 1.安装 注意:启动前把CPU虚拟化启用 确认后可以修改里面的配置信息: vm 安装OK~ 二.gns3配置 1.常规配置 软件路径通过其快捷方式属性查看: 2.设置远程服务器(即GNS3VM服务器地址) 三.IOU配置 gns路由器和交换机 1.路由器配置 上传license到gns3 注意: 新建一个项目,测试

车位检测中,判断多帧图像检测出的车位是否是同一个车位.计算其IOU. 判断一个点是否在一个四边形内 Approach : Let the coordinates of four corners be A(x1, y1), B(x2, y2), C(x3, y3) and D(x4, y4). And coordinates of the given point P be (x, y) Calculate area of the given rectangle, i.e., area of the