笔者开源了一个Web思维导图mind-map，最近在优化背景图片效果的时候遇到了一个问题，页面上展示时背景图片是通过css使用background-image渲染的，而导出的时候实际上是绘制到canvas...设置重复，但是canvas笔者只找到一个createPattern()方法，且只支持设置重复效果，那么如何在canvas里模拟一定的css背景效果呢，不要走开，接下来一起来试试。...读完本文，你还可以顺便复习一下canvas的drawImage方法，以及css背景设置的几个属性的用法。...background-size 属性用于设置背景图片的大小，可以接受四种类型的值，依次来模拟一下。 length类型 设置背景图片的高度和宽度。第一个值设置宽度，第二个值设置高度。...width、height，也就是图片在canvas中显示的宽高，而在处理background-position时会用到图片的宽高，但是我们传的还是图片的原始宽高，这样计算出来当然是有问题的，修改一下：
Embedding生成的方法 embedding的生成有如下这几类方法，下面会逐类进行介绍 4.1 矩阵分解 矩阵分解，是推荐系统方法的一种常见方法，也可以看做是一种原始的embedding。...训练如词庞大的神经网络需要庞大的数据量，还要避免过拟合。...C语言实现的代码很有意思：首先用索引值填充多次填充词汇表中的每个单词，单词索引出现的次数为P(wi)∗table_size。然后负采样只需要生成一个1到100M的整数，并用于索引表中数据。...深层图模型将图与深层模型结构，一般分成四大类：图卷积网络GCN、图注意力网络GAT、图自编码器GA、图生成网络GGN。...簇召回：先把所有用户的 tag 向量用聚类算法（如 minibatch-kmeans）聚成若干个簇（比如 500 个，根据肘点法确定），然后保存下簇标签，簇中心，每个用户所属的簇（一个用户可以隶属于一个簇或者多个簇
Java中的反射是一种高级特性，它允许程序在运行时动态地加载和创建类、调用类的构造方法和成员变量、以及执行类的方法。...通过反射，开发人员可以轻松地生成Java类的对象，并且可以在运行过程中对其进行操作，从而获得更灵活和可扩展的应用程序。 反射机制使用到了Java语言的特有功能：字节码指令。...为了使Java程序能够执行某些特定任务，在编译之后生成的JAVA代码可能会含有大量的语义信息，例如：类名、方法名、属性等等。...反射的主要作用是在运行时动态生成类和对象，包括以下几个方面： 1、动态创建对象 通过反射机制，可以在运行时动态地创建某个类的实例化对象。这个过程不需要知道类的名称，只需要根据类的全路径名即可。...通过反射机制，可以在运行时动态地获取类的构造函数，进而实现对于类对象的动态创建。
掩模建议技术分类的一般框架 在深度学习流行之前，之前的技术依赖于自下而上的生成mask proposal。随后，被具有更高效结构的新技术所取代，如RCNN。...基于掩模的技术 在这方面最成功的技术之一是Mask RCNN。使用相对简单的Mask predictor扩展了更快的R-CNN检测算法。...Mask RCNN易于训练，具有更好的泛化能力，只会给更快的R-CNN增加很小的计算开销。前者运行速度为5帧/秒。基于Mask R-CNN的实例分割方法在最近的实例分割挑战中显示了良好的结果。...RCNN模型的训练包括以下步骤。第一步涉及计算使用选择性搜索获得的类不可知区域建议。下一步是CNN模型微调，包括使用区域建议微调预先训练的CNN模型，如AlexNet。...RCNN的这些问题激发了其他技术的发展，这导致了改进的检测框架的诞生，例如快速RCNN和更快的RCNN。 Fast RCNN Fast RCNN解决了RCNN的一些问题，从而提高了目标检测能力。
CNN按层次计算特征，因此在默认情况下，特征层中的下采样层会形成一个内建的多尺度金字塔，进而生成不同分辨率的特征图。这会导致一些问题。...掩模建议技术分类的一般框架 在深度学习流行之前，之前的技术依赖于自下而上的生成mask proposal。随后，被具有更高效结构的新技术所取代，如RCNN。...基于掩模的技术 在这方面最成功的技术之一是Mask RCNN。使用相对简单的Mask predictor扩展了更快的R-CNN检测算法。...Mask RCNN易于训练，具有更好的泛化能力，只会给更快的R-CNN增加很小的计算开销。前者运行速度为5帧/秒。基于Mask R-CNN的实例分割方法在最近的实例分割挑战中显示了良好的结果。...RCNN的这些问题激发了其他技术的发展，这导致了改进的检测框架的诞生，例如快速RCNN和更快的RCNN。 Fast RCNN ? Fast RCNN解决了RCNN的一些问题，从而提高了目标检测能力。
POI-TL是一个用于生成Office文档的Java库，Configure类是该库中的一个配置类，其作用是提供了一些全局的配置选项，可以用于定制化生成的文档。 的模板引擎，如Freemarker、Velocity等。...配置默认字体：Configure类提供了setDefaultFont方法，可以设置生成文档中的默认字体。...配置图片缩放：Configure类提供了setImageSize方法，可以设置生成文档中图片的缩放比例。...在POI-TL库中，Configure类中的bind方法主要用于绑定模板变量和数据源中的字段。
本文将详细介绍如何在 Linux 中使用命令行生成随机密码。什么是密码生成器？密码生成器是一种工具或算法，用于生成随机且强大的密码。...这些密码通常由字母、数字和特殊字符组成，具有足够的复杂性和长度，以增加密码的安全性。在 Linux 中，我们可以使用命令行工具来生成随机密码，这使得生成密码变得方便和快捷。...例如，要生成一个包含 12 个字符的密码，可以执行以下命令：pwgen 12图片pwgen 还提供了其他选项，如添加数字、大写字母、特殊字符等。...避免常见密码：避免使用容易猜测的密码，如生日、姓名、常见单词等。定期更换密码：定期更换密码以增加账户的安全性。密码管理：使用密码管理器来存储和管理生成的密码，确保其安全性和易用性。...多因素身份验证：启用多因素身份验证以提高账户的安全性。请牢记，生成密码只是密码安全的第一步。确保您的系统和账户具有适当的安全措施，如防火墙、更新的软件和安全的登录措施。
除了计算机视觉任务都存在的不同视角、不同光照条件以及类内差异等之外，还存在目标旋转和尺度变化(如小目标)，如何精确的目标定位，密集和遮挡条件下的目标检测，以及如何加快检测速度等。 2....2.2.2 SPPNet Spatial Pyramid Pooling Networks 背景 RCNN速度慢，且需要固定尺寸的输入（比如AlexNet的224x224） 贡献 引入了空间金字塔池层(...)，几乎没有消耗的生成proposal 从R-CNN到Faster RCNN，一个目标检测系统的大部分独立模块，如proposal生成、特征提取、边界框回归等，都逐渐集成到一个统一的端到端学习框架中。...2.2.5 R-FCN&&Light-head RCNN 解决Faster RCNN的计算冗余 2.2.6 Feature Pyramid Networks（FPN） 背景 在FPN之前的大部分检测模型...challenge 600类 包含两个任务： （1）标准目标检测 （2）视觉关系检测，用于检测特定关系中成对的目标 3.5 其他检测任务数据集 3..5.1 行人检测数据集 3.5.2 人脸检测数据集
鉴于篇幅较长，本次系列文章将分为3篇来说明： 第一篇：faster-RCNN的背景、结构以及大致实现架构 第二篇：faster-RCNN的核心构件——RPN区域推荐网络 第三篇：faster-RCNN的训练以及补充...其实所谓的ROIHead就是对生成的候选框进行处理，这个地方与前面的fast-RCNN是一样的。 4.1 ROIHead的网络结构 ?...最后再接两个全连接层，分别是： FC 21 用来分类，预测RoIs属于哪个类别（20个类+背景） FC 84 用来回归位置（21个类，每个类都有4个位置参数） 4.2 训练 前面讲过，RPN会产生大约...，而Fast RCNN阶段是21分类 4.4 模型架构图 最后整体的模型架构图如下： ?...，多了一个类作为背景） （4）RoI位置回归损失：继续对RoI位置微调 四个损失相加作为最后的损失，反向传播，更新参数。
一般在Eclipse右侧有一个Outline的大纲，可以显示一个类的所有方法（如下图） ? 在intellij Idea中叫Structure（结构体），如下图； ?
由于光学图像是从各种成像仪器中收集的，因此可以对多种质量进行可视化。这些图像的颜色、背景和质量各不相同。这些图像中显示了多个比例。...检测模型中使用的预设锚点无法生成足够的目标检测建议，从而导致检测性能不佳。由于图像的空间分辨率范围较大，各种场景中的车辆尺寸变化较大。一些小型车辆拥挤不堪，很难被速度更快的RCNN的预设锚检测到。...检测模型中使用的预设锚点无法生成足够的目标检测建议，从而导致检测性能不佳。由于图像的空间分辨率范围较大，各种场景中的车辆尺寸变化较大。一些小型车辆拥挤不堪，很难被速度更快的RCNN的预设锚检测到。...4MVD中的汽车变化很大，颜色为灰色，清晰度较低。汽车是各种远程场景中车辆检测的一个硬例子。与双FCOS相比，更快的RCNN生成具有更多锚的提案，这在卡车检测中具有积极作用。...然而，更快的RCNN忽略了微小或微弱的目标，如汽车和MV。由于我们提出的双FCOS在三类中获得了最好的性能，因此双FCOS的mAP得分最高，这是检测模型的一个重要指标。
介绍 计算机视觉的进步带来了许多有前途的应用，如自动驾驶汽车或医疗诊断。在这些任务中，我们依靠机器的能力来识别物体。...我们经常看到的与目标识别相关的任务有4个：分类和定位、目标检测、语义分割和实例分割。 ? 在分类和定位中，我们感兴趣的是为图像中目标的分配类标签，并在目标周围绘制一个包围框。...我们从一组固定的目标类别开始，我们的目标是分配类标签，并在每次这些类别中的一个目标出现在图像中时绘制边界框。...Mask-RCNN是在2017年Mask-RCNN论文中提出的，是同一作者对Faster-RCNN的扩展。Faster-RCNN被广泛应用于目标检测，模型在被检测物体周围生成包围盒。...在建议区域上运行分类网络，得到正样本的检测，生成类概率和边界框回归。 ? 在得到边界框并对其进行细化后，实例分割模型为每个检测到的目标生成mask。
背景 R-FCN论文的发表时间比YOLO,SSD出来的都晚一些，并且这个算法更像是针对Faster-RCNN的一种改进，并且扔属于two-stage算法。那个R-FCN具体要解决什么问题呢？...faster-rcnn解决了候选框搜索耗时过多的问题，提出RPN全卷积网络用于学习提取候选框，速度更快且精度更高。...可以看到整体结构和Faster-RCNN比较像，都有RPN网络来训练生成候选框，而ROI Pooling是不一样的，接下来就仔细讲讲。...然后假设目标检测数据集的目标类别一共有类，同时加上一个背景类就是类，最后我们希望网络对每个类别都有各自的位置响应。...这里假设Figure3中的Person类对应的是第一个分类，那么Figure3的处理过程就是对下表对应的特征图进行操作： ?
image.png在具体的代码实在具体的代码实现时，lib/model/rpn下的anchor_target_layer.py与 proposal_layer.py在类的初始化中均生成了所需的Anchor...image.png image.png 在具体的代码实现时，lib/model/rpn下的anchor_target_layer.py与 proposal_layer.py在类的初始化中均生成了所需的Anchor...因此， 网络阶数也是一个值得探讨的问题，如单阶是否可以使网络的速度更快，更多阶的网络是否可以进一步提升网络的精度等。...增加了Mask分支后，损失函数变为了3部分，如式（4-8）所示。 image.png 公式中前两部分Lcls、Lbox与Faster RCNN中相同，最后一部分Lmask 代表了分割的损失。...这里的c代表物体类别，一般需要再加上背景这一类别。k的含义是将RoI划分为k*k个区域，如图4.17分别展示了k为1、3、5的情况。
对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...这就引出了一个问题： 是否可以为图像中的每个对象生成一个MASK，从而允许我们从背景分割前景对象？ 这样的方法可能吗？ 答案是肯定的：我们只需要使用Mask R-CNN架构执行实例分割。...语义分割算法要求我们将输入图像中的每个像素与一个类别标签(包括一个用于背景的类标签)关联起来。 注意关注我们语义分割的可视化——注意每个目标是如何分割的，但每个“cube”目标都有相同的颜色。...虽然语义分割算法能够对图像中的所有目标进行标记，但它们无法区分同一类的两个对象。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 ---- 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.
为了解决这个问题，我们可以训练一个多标签分类器来预测这两个类（狗和猫）。但是，我们仍然不知道猫或狗的位置。在图像中识别目标（给定类）位置的问题称为定位。...每个窗口作为一个样本，使用分类器进行预测，该分类器预测窗口中的目标的类别（如果什么都没有则为背景）。因此，我们知道图像中的目标的类别和位置。 听起来很简单！ 那么还有一些问题。...选择性搜索使用局部关键特征，如纹理，强度，颜色和/或内部度量等来生成目标的所有可能的位置。现在，我们可以把这些产生的区域喂给我们的基于CNN的分类器。...它是如何实现更快的？Fast RCNN中最慢的部分是Selective Search或 Edge boxes。...你可以通过结合两个类的方法来计算每个类出现在预测框中的概率。 预测出了SxSxN个 boxes。然而，这些框中的大部分都具有低置信度分数。
对象检测器，如yolo、faster r-cnn和ssd，生成四组（x，y）坐标，表示图像中对象的边界框。...这就引出了一个问题： 是否可以为图像中的每个对象生成一个MASK，从而允许我们从背景分割前景对象？ 这样的方法可能吗？ 答案是肯定的：我们只需要使用Mask R-CNN架构执行实例分割。...语义分割算法要求我们将输入图像中的每个像素与一个类别标签(包括一个用于背景的类标签)关联起来。 注意关注我们语义分割的可视化——注意每个目标是如何分割的，但每个“cube”目标都有相同的颜色。...虽然语义分割算法能够对图像中的所有目标进行标记，但它们无法区分同一类的两个对象。...OpenCV和Mask RCNN在视频流中的应用 我们已经学会了怎么将Mask RCNN应用于图像上，现在我们进一步学习如何在视频上应用Mask RCNN.
---- 正如我之前说的：深度学习近期总结分析。在目标检测中，有很多经典的网络框架，比如RCNN，SSP，Fast RCNN。...://github.com/rbgirshick/py-faster-rcnn.git 二、生成Cython模块 终端输入：cd /home/**（您服务器的名字）/py-faster-rcnn/lib...最后做出来的效果就是如下所示： 最终生成的格式如下： 最后在ImageSets中的trainval文件中，根据你自己来划分！...)stage1_fast_rcnn_train.pt和stage2_fast_rcnn_train.pt修改参数： num_class:2（识别1类+背景1类），cls_score中num_output...：2，bbox_pred中num_output：8 (2)stage1_rpn_train.pt和stage2_rpn_train.pt修改参数： num_class:2（识别1类+背景1类） (3)fast_rcnn_test.pt
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