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    如何使用Faster R-CNN来计算对象个数

    准确地在给定的图像或视频帧中计算对象个数的实例是机器学习中很难解决的问题。尽管许多解决方案已经被开发出来,用来计算人、汽车和其他物体的数量,但是没有一个是完美的办法。...作为概念的证明,Faster R-CNN网络的现有模型将被用来计算街道上的物体数量,并在文章的最后给出视频示例。 挑战 ? 对于计算对象个数的问题,找到一个合适的解决方案取决于许多因素。...下面是对计数对象个数问题的具体挑战: 要计算的对象类型 重叠 透视图 检测到的对象的最小尺寸 训练和测试速度 用来计算公路上的汽车数量或是体育场上的人群的这些方法,通常大多数对象重叠,并且透视图通常也是允许遥远距离中很小的对象的...同时,在一个单一图片中计算对象数量的解决方案可以不同于在一个实时视频中计算对象数量的解决方案。...(利用深度学习进行无透视对象的数量计算)”。

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    计算右侧小于当前元素的个数

    思路 这道题的核心思路是借助归并排序,在归并排序过程计算的同时,加入一点步骤来算出我们的结果,所以需完全理解归并排序的前提来理解。...众所周知,归并排序时,我们递归排序完左右区间,需要对两个区间进行合并有序数组,我们就是在合并有序数组时加入我们的特殊步骤,来到合并有序数组时: 现在需要将上图左右区间两个降序的数组,合并为一个有序数组,...正常归并排序思路每一数组定义一个指针,取大的尾插进入新数组,现在来到我们的尾插过程中: 因为是降序,所以每个指针遍历过的元素肯定是对应区间内较大的元素,尾插过程中就可能会出现如下两种情况: 1.nums...cur1指向的元素小,此时就可以将ret数组对应的cur1的下标位置的元素+=上cur2后面元素的个数。...注意:由于归并排序会改变元素的位置,我们需要创建一个index数组来记录原始下标,跟随原数组一起排序移动,才能方便ret数组的答案记录。

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    浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小

    但是这篇要说的是上面这一切优化操作的基础,如何去计算我们所使用的显存。学会如何计算出来我们设计的模型以及中间变量所占显存的大小,想必知道了这一点,我们对自己显存也就会得心应手了。...如何计算 首先我们应该了解一下基本的数据量信息: 1 G = 1000 MB 1 M = 1000 KB 1 K = 1000 Byte 1 B = 8 bit 好,肯定有人会问为什么是1000而不是1024...我们首先来简单计算一下Vgg16这个net需要占用的显存: 通常一个模型占用的显存也就是两部分: 模型自身的参数(params) 模型计算产生的中间变量(memory) 图片来自cs231n,这是一个典型的...另外还有一个需要注意的是中间变量在backward的时候会翻倍! 为什么,举个例子,下面是一个计算图,输入x,经过中间结果z,然后得到最终变量L: 我们在backward的时候需要保存下来的中间值。...输出是L,然后输入x,我们在backward的时候要求L对x的梯度,这个时候就需要在计算链L和x中间的z: dz/dx这个中间值当然要保留下来以用于计算,所以粗略估计,backward的时候中间变量的占用了是

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    计算两个数的和算法

    一、题意 给定一个整数数组 nums 和一个整数 target ,找到数组里的两个数的和等于 target,返回这两个数在数组中的下标,假设每个输入都只有一个解决方案,并且不能两次使用相同的元素。...二、测试样例 输入: nums = [2,7,11,15], target = 9 输出: [0,1] 解释:因为 2 + 7 = 9,数字 2和7的在数组中的下标分别为 0和1,所以输出 [0,1]。...二、解题思路 遍历数组 nums,使用哈希表(unordered_map类型)存储数组中遍历过的元素,每遍历一个元素 nums[i],查找哈希表中是否存在 target - nums[i],如果不存在,...则将 nums[i] 和 下标 i 存储到哈希表中,如果存在,则返回当前下标以及哈希表中 target - nums[i] 对应的值。...通俗一点的说就是:每次在哈希表中查找 target - nums[i] 是否存在,一直查询到一个结果。

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    图计算中的顶点和边是什么?请解释其概念和作用。

    图计算中的顶点和边是什么?请解释其概念和作用。 在图计算中,顶点(Vertex)和边(Edge)是构成图结构的两个基本元素。它们分别表示实体或对象和它们之间的关系或连接。...下面我们将分别解释顶点和边的概念和作用。 顶点(Vertex): 概念:顶点是图中的节点,代表了一个实体或对象。每个顶点可以有一个唯一的标识符(ID),用于在图中进行唯一标识。...作用:顶点用于存储实体或对象的属性信息。在图计算中,我们可以通过顶点来表示各种实体,如人、物品、地点等。顶点的属性可以是任意类型的数据,如字符串、数字、对象等。...每条边都连接两个顶点,并且可以具有一个可选的权重(Weight)。 作用:边用于表示顶点之间的关系或连接。在图计算中,我们可以通过边来表示各种关系,如社交网络中的好友关系、推荐系统中的相似性关系等。...通过这个代码案例,我们可以清楚地看到顶点和边在图计算中的作用。顶点用于表示实体或对象,并存储其属性信息,而边用于表示实体之间的关系或连接,并可以具有权重来表示关系的强度。

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    快速计算约数的个数——从基础到高级

    题目来源:【欧拉计划第 12 题】 高度可除的三角数 Highly divisible triangular number 这道题我们在枚举完三角数后,最重要的是去判断何时某个三角数约数的个数大于 500...下面我们来看下,针对计算约数的个数问题,用不同的算法解决,逐步求得最优解 方法 1 最简单,更是非常容易理解的方法 复杂度: 主要思想:定义变量,使其在小于传入判断值的条件下从 1 开始自增,...循环结束后,输出计数器保存的值即为判断值约数的个数 这种方法优点除易于理解外,怕是没有优点了。缺点当然就是时间复杂度太高,一个值就需要去从 1 一直判断到该值。...试想,如果数据量呈指数增长,这种方法恐怕在一般的计算机上不容易很快得到答案 实现代码如下 int check(long long n) { int count = 0; long long...count++; //计数器自增 } i++; //继续判断下一个数字是否为 i 的约数 } return count; } 方法 2 复杂度:

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    计算矩阵中全1子矩阵的个数

    思路如下: 利用i, j 将二维数组的所有节点遍历一遍 利用m, n将以[i][j]为左上顶点的子矩阵遍历一遍 判断i, j, m, n四个变量确定的矩阵是否为全1矩阵 代码实现: int numSubmat...i = 0; i < matSize; i++) { for (int j = 0; j < *matColSize; j++) { // 遍历当前节点为左上顶点的所有子矩阵...再看看现在的时间复杂度. O(n^4); 比刚才的六次方, 直接降了两个数量级. 但是比我大哥还差点意思哈. 方案三 打扰了, 没有想到O(n^3)的解法. 经过我哥的一番指点, 可以说是豁然开朗....想一下, 我们在第四层循环中, 向右遍历, 找的是什么? 是连续1的个数, 如果我们不用向右遍历, 直接就知道了这个连续1的个数, 那是不是就可以把这一层也省了呢?...那么问题来了, 如何不遍历就知道呢? 预处理. 在所有的遍历之前, 先进行一次遍历, 把每个节点向右的连续1个数计算好. 这个思路有点妙啊.

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    计算群体GWAS分析所需要的最少SNP个数

    GWAS和GS分析中,都有一个假定:「假定至少有一个SNP标记与所控制性状的QTL(基因)处于连锁不平衡状态(LD)」,那怎么满足这个条件呢,就需要覆盖全基因组的标记,需要计算群体LD的衰减距离,进而计算进行...GWAS分析时所需要的最少SNP的个数。...公式 所需最小标记量基因组大小衰减距离 举例 现在求出LD衰减距离为1Mb,猪的基因组大小为2458Mb,那么GWAS所需要标记量是多少?...计算方法:1,因为单位都是Mb,所以可以直接计算 2,2458Mb/1Mb = 2458,注意这个单位是个 所以,该群体做GWAS至少需要2458个SNP标记。...---- 大家好,我是邓飞,一个持续分享的农业数据分析师

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    从五个数据看出边缘计算的巨大潜力

    以下是一些统计数据,这些数据突出了边缘计算的未来使用机会。 01 74%的家庭至少订阅一种流媒体服务 流媒体内容服务是媒体的未来。...通过将高需求的媒体放置在离用户更近的位置,内容提供商可以克服最后一公里的挑战,并利用未来的5G基础设施和移动边缘计算来进一步提高交付速度。...由此,边缘计算网络的多功能架构将使这些交通工具有可能在传统云计算的覆盖范围之外发挥作用,而这对于交通运输来说是必不可少的。...集成边缘计算框架还将为这些网络提供无与伦比的多功能性,使它们能够适应不断变化的技术,并在需要时推出新的创新。 这些边缘计算统计数据仅触及了该技术潜力的表面。...正如这些例子所示,边缘计算将在未来的数字基础设施中扮演重要角色。

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    每日一题计算右侧小于当前元素的个数

    树状数组 如果你不熟悉这个数据结构的话,你只需要记住它的功能就行。 树状数组是一个数组,有两种操作。一个是对某个位置的元素加值或减值,一个是查询第一个位置到某个位置的元素之和。...具体细节不介绍了,有现成的模板,会用就行了。 有了这等好东西,就可以把问题这么转化了:新建一个数组bit,其中bit[i]表示i这个数出现的次数。...从右边最后一个数开始向左遍历,每遇到一个数nums[i],就把bit[nums[i]]加1,表示这个数多了一个。...要注意的是排序后原来的下标会丢失,所以用一个pair类型保存每一个数和它原来的下标。 3. 二叉搜索树 这种方法也很显然。从最右边一个数开始构建二叉搜索树,结点保存这个数和右边比它小的数的数量。...如果新插入一个数,就插入到二叉搜索树中,沿途记得要更新经过的每个结点的数量。如果经过一个结点,并且插入的数比结点的数小,那么就在左子树中继续寻找插入位置,并且结点数量加1。

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    2023-03-31:如何计算字符串中不同的非空回文子序列个数?

    2023-03-31:给定一个字符串 s,返回 s 中不同的非空 回文子序列 个数,通过从 s 中删除 0 个或多个字符来获得子序列。如果一个字符序列与它反转后的字符序列一致,那么它是 回文字符序列。...答案2023-03-31:题目要求计算一个给定字符串中不同的非空回文子序列个数,并对结果取模。我们可以使用动态规划来解决这个问题。...=sj,则有两种情况:1.包含右边字符的回文子序列数量;2.包含左边字符的回文子序列数量。同时需要注意重复计算的空回文子序列数量。...在进行模运算时,直接对所有中间结果进行取模可能会导致整数溢出,因此可以在计算过程中每一步都进行取模操作,也可以使用Rust中提供的取模运算符%=。...时间复杂度:1.预处理左侧和右侧相同字符最后出现位置的时间复杂度为O(n)。2.动态规划的过程中,需要计算长度从2到n的所有可能情况,因此时间复杂度为O(n^2)。

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