samtools flagstat /SRA111111/SRR111222/accepted_hits.bam 78406056 + 0 in total (QC-passed reads + QC-failed reads) (1)0 + 0 duplicates78406056 + 0 mapped (100.00%:-nan%)  (2)78406056 + 0 paired in sequencing (3)39915264 + 0 read1 (4)38490792 + 0 read

众多目标检测的知识中,都提到了mAp一值,那么这个东西到底是什么呢: 我们在评价一个目标检测算法的"好坏"程度的时候,往往采用的是pascal voc 2012的评价标准mAP.目标检测的mAP计算方式在2010年的voc上发生过变化,目前基本都是采用新的mAP评价标准,也就是说mAp的定义发生过改变,有3张图如下,要求算法找出face.蓝色框代表标签label,绿色框代表算法给出的结果pre,旁边的红色小字代表置信度.设定第一张图的检出框叫pre1,第一张的标签框叫label1.第二

前段时间看了YOLO的论文,打算用YOLO模型做一个迁移学习,看看能不能用于项目中去.但在实践过程中感觉到对于YOLO的一些细节和技巧还是没有很好的理解,现学习其他人的博客总结(所有参考连接都附于最后一部分“参考资料”),加入自己的理解,整理此学习笔记. 概念补充:mAP:mAP是目标检测算法中衡量算法精确度的一个指标,其涉及到查准率(Precision)和查全率(Recall).对于目标检测任务,对于每一个目标可以计算出其查准率和查全率,多次实验进行统计,可以得到每个类有一条P-R曲线,曲线下

目录 1. 前言 2. go map的数据结构 2.1 核心结体体 2.2 数据结构图 3. go map的常用操作 3.1 创建 3.2 插入或更新 3.3 删除 3.4 查找 3.5 range迭代 3.5.1 初始化迭代器mapiterinit() 3.5.2 迭代过程mapiternext() 4. go map的扩容缩容 4.1 扩容缩容的基本原理 4.2 为什么叫"伪缩容"?如何实现"真缩容"? 5 Q&A关键知识点 5.1 基本原理 5.2 时

deep learning分类 目标检测-HyperNet-论文笔记 06-06 基础DL模型-Deformable Convolutional Networks-论文笔记 06-05 基础DL模型-STN-Spatial Transformer Networks-论文笔记 06-05 目标检测-从RCNN到Mask RCNN两步检测算法总结 06-05 目标检测-R-FCN-论文笔记 06-05 目标检测-SSD-Single Shot MultiBox Detector-论文笔记 06-04

大家好,上期分享了电脑端几个免费无广告且实用的录屏软件,这期想给大家来讲解YOLO这个算法,从零基础学起,并最终学会YOLOV3的Pytorch实现,并学会自己制作数据集进行模型训练,然后用自己训练好的模型进行预测. 话不多说,先上我用VisDrone数据集进行训练的效果图: 在正式制作数据集进行模型训练之前,还是向大家介绍一下YOLO的来源以及其作用效果,我想你们也并不只是想单纯按步骤跑起来这么简单吧,换了一下样子,到时候又不会了,所以重要的是自己能够理解这其中的原理,让我们一起来学习了解一下

[摘要] 除了范围索引之外,点查找的Hash Map在DBMS中起着类似或更重要的作用. 从概念上讲,Hash Map使用Hash函数来确定性地将键映射到数组内的随机位置(参见图[9 ],只有4位开销,但速度降低3-7倍. 摘要: 原文: https://www.arxiv-vanity.com/papers/1712.01208/ 视频:https://www.youtube.com/watch?v=PWv4ROEvqmk 本文是Google的Fellow,Jeff Dean,把机器学习应用到

RTL:寄存器传输级别 LRM:语言参考手册 FSM:有限状态机 EDIF:电子数据交换格式 LSO:库搜索目录 XCF:XST 约束条件 1. par -ol. high  命令总是 '-'开头,参数紧跟其后 2.如果 一个命令被使用两次,请出现两次 3.参数顺序严格按照说明,不能乱序出现 4. 命令认大小写 4.常见命令 -f :执行命令文件 -h help -intstyle : 集成风格 ?  只输出警告和错误 -intstyle ise|xflow|silent     --三个必备条

kibane安装及基础使用 Kibana的安装 Kibana包含前端展示.es操作简化 yum localinstall kibana-7.6.2-x86_64.rpm -y Kibana配置修改kibana.yml,连接es的用户名密码需要正确 server.port: 5601 server.host: "0.0.0.0" elasticsearch.hosts: ["http://xxx:9200", "http://xxx:9200"]

AI中的事件与场景中的事件大致相同,都是由特定的条件触发的.只不过AI的事件与其他事件不同的是,对于AI的事件往往是根据不同的AI类型,和动态的触发条件下才产生的.其实不管AI多么智能,它对应的触发条件在游戏中其实并不是很多,不过触发的条件按照各种组合就形成表现类型不同的AI而已. 游戏截图 事件 1.条件(condition) 1 设置触发事件的条件(set condition) 设置可以触发该事件的条件,一般只是一个枚举标记. 2 检查触发事件的条件(check condition) 根据当

一.分散聚离(向量) I/O [a] readv / writev #include <sys/uio.h> ssize_t readv(int fd, const struct iovec *iov, int iovcnt) ssize_t writev(int fd, const struct iovec *iov, int iovcnt) /*成功返回已操作的字节数量,出错返回 -1*/ struct iovec { void *iov_base; //缓冲区地址 size_t len;

这是过年的时候自己写的js滚动条插件的源码,做出的效果自己并不满意,正因为做的并不满意所以回头重新巩固和深入学习js,这个插件有如下几个不太满意的地方: 内容的过度效果,可以参阅QQ客户端最近会话列表里的滚动条,它的滚动非常的平滑,简单的说就是缺少动画过渡效果. 并不算完美的兼容性,在IE6.7下的style仍然有点缺憾. 样式的不完美,例如鼠标悬浮才显示滚动条,移除后隐藏这种效果都没有写. 内部结构的混乱,需要调整内容结构. 滚动条那个图片毕竟不是美工,自己切图切的真是恶心到爆了...囧 总体

调用: public ActionResult Vcode()//验证码 { string code = ValidateCode.CreateRandomCode(4); ValidateCode.CreateImage(code); Session["vcode"] = code.ToLower();//存入session供验证用 System.IO.MemoryStream ms = new System.IO.MemoryStream(); return File(ms.Get

论文笔记之:Visual Tracking with Fully Convolutional Networks ICCV 2015  CUHK 本文利用 FCN 来做跟踪问题,但开篇就提到并非将其看做是一个 黑匣子,只是用来提取特征,而是在大量的图像和 ImageNet 分类任务上关于 CNN 的 feature 做了大量的深度的研究.这些发现促使他们设计了该跟踪系统,他们发现: 不同的卷积层会从不同的角度来刻画目标.顶层的 layer 编码了更多的关于 语义特征并且可以作为种类检测器,而底层的

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

1 Map side tuning参数 1.1 MapTask运行内部原理 当map task开始运算,并产生中间数据时,其产生的中间结果并非直接就简单的写入磁盘.这中间的过程比较复杂,并且利用到了内存buffer来进行已经产生的部分结果的缓存,并在内存buffer中进行一些预排序来优化整个map的性能.如上图所示,每一个map都会对应存在一个内存buffer(MapOutputBuffer,即上图的buffer in memory),map会将已经产生的部分结果先写入到该buffer中,这个b

一.集群安装 1.在所有的机器上建立相同的用户名,如:hadoop. $adduser hadoop $passwd hadoop 2.在/etc/hosts中添加机器名和IP hadoop@hadoop23:~/hadoop/hadoop-1.2.1/conf$ cat /etc/hosts 127.0.0.1       localhost #127.0.1.1      hadoop23 # The following lines are desirable for IPv6 capabl

目录 一. 任务说明 二. 重点提示 三. 示例代码 四. 文字淹水效果的实现 五. 关于canvas抗锯齿 六. 小结 示例代码托管在:http://www.github.com/dashnowords/blogs 博客园地址:<大史住在大前端>原创博文目录 华为云社区地址:[你要的前端打怪升级指南] 一. 任务说明 使用原生canvasAPI绘制水球图,这将是一个非常有意思的挑战任务.水球图是一种常见的加载动画,属于扩展图形,在echarts中使用时需要下载扩展库(同为扩展库的还包括文字云

论文链接:https://arxiv.org/abs/1904.08189 github:https://github.com/Duankaiwen/CenterNet 摘要 目标检测中,基于关键点的方法经常出现大量不正确的边界框,主要是由于缺乏对相关剪裁区域的额外监督造成的.本文提出一种有效的方法,以最小的资源探索剪裁区域的视觉模式.本文提出的CenterNet是一个单阶段的关键点检测模型.CenterNet通过检测每个目标物看作是一个三个关键点,而不是一对关键点,这样做同时提高了准确率及召回

论文原址:https://arxiv.org/abs/1901.03278 github:code will be available 摘要 区域anchor是现阶段目标检测方法的重要基石.大多数好的目标检测算法都依赖于anchors机制,通过预定义好的尺寸及大小在空间位置上进行均匀的采样.本文提出了一个可替换的解决方案-Guided Anchoring,该方法利用语义特征对anchor进行引导.该方法预测感兴趣目标物的中心的同时预测不同位置处的长宽尺寸及比例大小.在得到anchor的形状之后,

深入理解LSTM词义消歧 Minh Le,Marten Postma,Jacopo Urbani和Piek Vossen 阿姆斯特丹自由大学语言,文学和传播系 阿姆斯特丹自由大学计算机科学系 摘要 基于LSTM的语言模型已经在Word Sense Disambiguation(WSD)中显示出有效性. 尤其是Yuan等人提出的技术(2016)在几个基准测试中返回了最先进的性能,但是没有发布训练数据和源代码.本文介绍了仅使用公开可用的数据集进行复制研究和分析该技术的结果(Giga Word,Sem