前言 之前无论是传统目标检测,还是RCNN,亦或是SPP NET,Faste Rcnn,Faster Rcnn,都是二阶段目标检测方法,即分为“定位目标区域”与“检测目标”两步,而YOLO V1,V2,V3都是一阶段的目标检测. 从R-CNN到FasterR-CNN网络的发展中,都是基于proposal+分类的方式来进行目标检测的,检测精度比较高,但是检测速度不行,YOLO提供了一种更加直接的思路: 直接在输出层回归boundingbox的位置和boundingbox所属类别的置信度,相比于R-

作业从JobClient端的submitJobInternal()方法提交作业的同时,调用InputFormat接口的getSplits()方法来创建split.默认是使用InputFormat的子类FileInputFormat来计算分片,而split的默认实现为FileSplit(其父接口为InputSplit).这里要注意,split只是逻辑上的概念,并不对文件做实际的切分.一个split记录了一个Map Task要处理的文件区间,所以分片要记录其对应的文件偏移量以及长度等.每个split

转载▼ Hadoop中在计算一个JOB需要的map数之前首先要计算分片的大小.计算分片大小的公式是: goalSize = totalSize / mapred.map.tasks minSize = max {mapred.min.split.size, minSplitSize} splitSize = max (minSize, min(goalSize, dfs.block.size)) totalSize是一个JOB的所有map总的输入大小,即Map input bytes.参数map

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

需求说明 用Map&Reduce计算几个班级中,每个班级10岁和20岁之间学生的数量: 需求分析 学生表的字段: db.students.insert({classid:1, age:14, name:'Tom'}) 将classid随机1和2.age在8-25岁之间随机,name在3-7个字符之间随机. 数据写入 数据写入java脚本 往mrtask库中students写入1000万条数据: package org.test; import java.util.ArrayList; impor

6.2 诊断性能瓶颈 有的时候作业的执行时间会长得惊人.想靠猜也是很难猜对问题在哪.这一章中将介绍如何界定问题,找到根源.涉及的工具中有的是Hadoop自带的,有的是本书提供的. 系统监控和Hadoop任务 在Hadoop的0.20.x版本中,并没有提供MapReduce任务的CPU和内存的性能指标的抽取方法.不过在0.22版本中,CPU和内存性能指标将会被写道作业的历史信息文件中.并且可以通过Hadoop的用户界面来查看这些. 6.2.1 理解MapReduce作业性能的影响因子 从大的方面来

/** * An object that maps keys to values. A map cannot contain duplicate keys; * each key can map to at most one value. * * <p>This interface takes the place of the <tt>Dictionary</tt> class, which * was a totally abstract class rather t

在机器学习领域,对于大多数常见问题,通常会有多个模型可供选择.当然,每个模型会有自己的特性,并会受到不同因素的影响而表现不同. 每个模型的好坏是通过评价它在某个数据集上的性能来判断的,这个数据集通常被叫做“验证/测试”数据集.这个性能由不同的统计量来度量,包括准确率( accuracy ).精确率( precision ).召回率( recall )等等.选择我们会根据某个特定的应用场景来选择相应的统计量.而对每个应用来说,找到一个可以客观地比较模型好坏的度量标准至关重要. 在本文,我们将会讨论

一.IOU的概念 交集和并集的比例(所谓的交集和并集,都是预测框和实际框的集合关系).如图: 二.Precision(准确率)和Recall(召回率)的概念 对于二分类问题,可将样例根据其真实类别和预测类别组合划分为真正例(true positive).假正例(false positive).真反例(true negative).假反例(false negative) 记为TP.FP.TN.FN,显然有TP + FP + TN + FN = 样例总数.这里着重提一下真正例的含义:预测是正例,实际

目标检测模型中性能评估的几个重要参数有精确度,精确度和召回率.本文中我们将讨论一个常用的度量指标:均值平均精度,即MAP. 在二元分类中,精确度和召回率是一个简单直观的统计量,但是在目标检测中有所不同的是及时我们的物体检测器在图像中检测到物体,如果我们仍无法找到它所在的图像中的哪个位置也是无用的.由于我们需要预测图像中的目标的发生和位置,所以在计算精确度和召回率与普通的二分类有所不同. 一.目标检测问题目标检测问题是指: 给定一个图像,找到其中的目标,找到它们的位置,并且对目标进行分类.目标检测

go中的map我们都知道在进行遍历的时候我们知道他是无序的.对于map[int]interface{}类型的,我们可以通过计算map的长度,通过定长的for循环,进行顺序的输出. 那么如果map的类型是map[string]interface{}类型的呢,我们只能使用range来进行map的无顺序的输出.如果我们想要进行顺序的输出呢,可以使用切片map []map[][],当我们使用这个map的时候,如果需要输出其中的一个也就值只要在前面按照切片的操作,定位到具体的map就好了 crm_chan

常见指标 precision 预测出的所有目标中正确的比例 (true positives / true positives + false positives). recall 被正确定位识别的目标占总的目标数量的比例(true positives/(true positives + true negatives)). 一般情况下模型不够理想,准确率高.召回率低,或者召回率低.准确率高.如果做疾病监测.反垃圾,则是保准确率的条件下,提升召回率.如果是做搜索,那就是保证召回的情况下提升准确率.1

建立文本数据数学描写叙述的过程分为三个步骤:文本预处理.建立向量空间模型和优化文本向量. 文本预处理主要採用分词.停用词过滤等技术将原始的文本字符串转化为词条串或者特点的符号串.文本预处理之后,每个文本的词条串被进一步转换为一个文本向量,向量的每一维相应一个词条,其值反映的是这个词条与这个文本之间的类似度.类似度有非常多不同的计算方法.所以优化文本向量就是採用最为合适的计算方法来规范化文本向量,使其能更好地应用于文本分类和文本聚类等方面. TFIDF算法 TF-IDF使得一个单词能尽量与文本在语

Java并发包——线程安全的Map相关类 摘要:本文主要学习了Java并发包下线程安全的Map相关的类. 部分内容来自以下博客: https://blog.csdn.net/bill_xiang_/article/details/81122044 https://www.cnblogs.com/zhaojj/p/8942647.html 分类 参照之前在学习集合时候的分类,可以将JUC下有关Map相关的类进行分类. ConcurrentHashMap:继承于AbstractMap类,相当于线程安

jdk 集合大家族之Map 前言: 之前章节复习了Collection接口相关,此次我们来一起回顾一下Map相关 .本文基于jdk1.8. 1. HashMap 1.1 概述 HashMap相对于List的数据结构而言,它是键值对的集合.主要通过提供key值来取相对应的value的值.而不是通过遍历来查找所需要的值. key值允许一个为null value不限制 key通常使用String Integer这种不可变类作为key 通过数组加链表加红黑树来实现,如下图所示 1.2 源码分析 成员变量

Go 程序运行时,有些场景下会导致进程进入某个"高点",然后就再也下不来了. 比如,多年前曹大写过的一篇文章讲过,在做活动时线上涌入的大流量把 goroutine 数抬升了不少,流量恢复之后 goroutine 数也没降下来,导致 GC 的压力升高,总体的 CPU 消耗也较平时上升了 2 个点左右. 有一个 issue 讨论为什么 allgs(runtime 中存储所有 goroutine 的一个全局 slice) 不收缩,一个好处是:goroutine 复用,让 goroutine

PPT 可以说是讲得相当之清楚了... deepsystems.io 中文翻译: https://zhuanlan.zhihu.com/p/24916786 图解YOLO YOLO核心思想:从R-CNN到Fast R-CNN一直采用的思路是proposal+分类 (proposal 提供位置信息, 分类提供类别信息)精度已经很高,但是速度还不行. YOLO提供了另一种更为直接的思路: 直接在输出层回归bounding box的位置和bounding box所属的类别(整张图作为网络的输入,把 O

首先介绍一下ArcGIS10.0的缓存机制: 切片方案 切片方案包括缓存的比例级别.切片尺寸和切片原点.这些属性定义缓存边界的存在位置,在某些客户端中叠加缓存时匹配这些属性十分重要.图像格式和抗锯齿等其他属性也会写入切片方案,但对于客户端应用程序能否成功叠加切片没有影响. 切片方案原点 切片方案原点是指切片方案格网的左上角,默认原点为地图文档定义的坐标参考的左上点.原点不一定代表创建切片的起始点:只有在达到地图全图范围时才是这样.进行缓存时使用公用切片方案原点可确保所创建的缓存能够在 Web 应

本文由 ImportNew 欢迎阅读我编写的Java 8介绍.本教程将带领你一步一步地认识这门语言的新特性.通过简单明了的代码示例,你将会学习到如何使用默认接口方法,Lambda表达式,方法引用和重复注解.看完这篇教程后,你还将对最新推出的API有一定的了解,例如:流控制,函数式接口,map扩展和新的时间日期API等等. 允许在接口中有默认方法实现 Java 8 允许我们使用default关键字,为接口声明添加非抽象的方法实现.这个特性又被称为扩展方法.下面是我们的第一个例子: 1 2 3 4

Hash,我们在说HashMap的时候,已经知道Hash是散列,Map是映射了. 那么Set又是什么呢 ? 先来看看Set的翻译是什么 n. [数] 集合:一套:布景:[机] 装置 这里Set所取的含义是集合.而且是数学概念上的集合.数学概念上的集合有什么特点呢?那就是Set中所有的元素不能重复.所以HashSet的意思就是以散列的形式维持一套不会有重复元素的集合. 接下来我们看看HashSet是怎么被Jdk实现的吧.(其实逻辑非常简单.) 类的声明: hashSet 继承自AbstractSe

接着上篇来说.hadoop首先调度辅助型task(job-cleanup task.task-cleanup task和job-setup task),这是由JobTracker来完成的:但对于计算型task,则是由作业调度器TaskScheduler来分配的,其默认实现为JobQueueTaskScheduler.具体过程在assignTasks()方法中完成,下面来一段一段的分析该方法. public synchronized List<Task> assignTasks(TaskTrac