CNN -索引6超出了大小为6的轴%1的边界 - 腾讯云开发者社区

possible_keys: 表示可能应用于此表的索引。 key: 表示实际使用的索引。 key_len: 使用的索引的长度。在不损失准确性的情况下，较短的索引通常更快。...---+------------+------+---------------+------+---------+------+------+----------+-------------+ | 1...MySQL索引优化 MySQL的索引优化是提高数据库查询性能的关键步骤之一。正确使用索引可以显著减少查询所需的时间和资源。下面是一些关于MySQL索引优化的详细说明和示例： 1....因此，只为经常用于查询条件的列创建索引，并定期评估现有索引的使用情况。 4. 使用短索引如果可能的话，使用较短的索引。较短的索引可以减少磁盘空间的使用，并提高查询性能。...但是请注意，在执行此命令时，表将被锁定，可能会对正在运行的操作造成影响。因此，请在低峰时段执行此操作。 OPTIMIZE TABLE users; 6.

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算法练习(6)-O(1)时间复杂度判断1个正整数是否为2的幂次方

原数(10进制) 原数(2进制) 原数-1(2进制) 1 1 0 2 10 01 4 100 011 8 1000 0111 16 10000 01111 观察上面的表格，如果1个数是2的幂次方，转换成...2进制，必然最高位是1，其它位都是0，同时这个数减1后，所有有效位全是0，利用这个特点，做1次&位运算即可 boolean isPowerOf2(int a) { return (a & (a...- 1)) == 0; }

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地平线提出AFDet：首个Anchor free、NMS free的3D目标检测算法

例如，每次将新的检测类别添加到检测系统时，都需要选择超参数，例如适当的anchor编号，anchor大小，anchor角度和密度等。...TTFNet 提出了缩短训练时间并提高推理速度的技术。RTM3D 预测图像空间中3D边界框的九个透视关键点，并通过几何规则恢复3D边界框。...因此需要z轴定位head来回归z轴值。使用L1 loss直接回归z值： ? Size regression ?...物体的预测边界框为： ? 3、Backbone and Necks ? backbone部分类似于分类任务中使用的网络，该网络用于提取特征，同时通过不同块对空间大小进行下采样。...neck部分用于对特征进行上采样，以确保来自主干不同块的所有输出具有相同的空间大小，以便可以将它们沿一条轴连接在一起。图2显示了主干backbone和neck的详细信息。

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滑动窗口也能用于实例分割，陈鑫磊、何恺明等人提出图像分割新范式

他们的实验表明，TensorMask 可以生成与 Mask R-CNN 相似的结果（见图 1、2）。 ? 图 1：TensorMask 的输出。 ?...图 2：TensorMask 和以 ResNet-101-FPN 为骨干网络的 Mask R-CNN 的示例结果。二者在定性和定量标准上都非常接近。...1. 长度的单位（unit of length），每一个空间轴的单位对于理解四维张量都非常重要。直观而言，一个轴的单位定义了对应单个像素的长度，不同的轴有不同的单位。...例如，H 和 W 轴的单位表示为σ_HW，它定义为有关输入图像的步辐。 2....它们类似于滑动窗口目标检测器中的边界框回归和分类分支。边界框预测对于 TensorMask 模型并不是必要的，但可以便捷地包含进来。如下图 6 所示，我们考虑了四个基线 Head。

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何恺明、吴育昕最新成果：用组归一化替代批归一化

每个子图显示一个特征图张量，其中 N 为批处理轴，C 为通道轴，( H; w )为空间轴。通过计算这些蓝色像素的和，它们被相同的平均值和方差归一化。...表1：ImageNet 验证集中 ResNet-50 的误差（%）的比较，使用大小为 32 幅图像/GPU 的批次进行训练。误差曲线如图4所示。表2：对批次大小的敏感度。...表5：使用 Mask R-CNN（ ResNet-50 FPN 和 4conv1fc 边界框）在 COCO 中的检测和分割结果。 BN* 表示 BN 被冻结。 3....表6：对 Kinetics 的视频分类结果：ResNe-50 I3D 基线的 top-1/top-5 精度( % )。...然而，我们也注意到，BN 的影响力如此之大，以至于许多最先进的系统及其超参数都是为它设计的，这写对于基于 GN 的模型来说可能不是最佳的。

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深度学习目标检测从入门到精通：第一篇

2.基于区域的卷积神经网络（R-CNN） ---- 由于我们已经将目标检测建模为分类问题，成功取决于分类的准确性。...因此，R-CNN有三个重要部分： 1.运行Selective Search （选择性搜索）来生成可能的目标。 2.将1中得到的这些patch提供给CNN，然后用SVM预测每个patch的类别。...我们应用 bounding box回归来改进每个位置的锚框。因此，RPN给出了各种大小的bounding boxes和其相应每个类的概率。...像Fast-RCNN一样，可以通过应用空间池化来进一步传递不同大小的边界框。剩下的网络与Fast-RCNN相似。 ....如果我们设置一个阈值（如30％的置信度）可以删除其中的大部分，如下面的例子所示 ? 注意，在运行时，我们只在CNN上运行一次图像。因此，YOLO速度超快，可以实时运行。

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ECCV 2020 oral | CondInst：沈春华团队新作，将条件卷积引入实例分割

但是，这种基于ROI的方法可能具有以下缺点：1）由于ROI通常是轴对齐的边界框，对于形状不规则的对象，它们可能包含过多的不相关图像内容，例如在边界框内包含了背景和其他实例。...3）ROIs通常大小不同。为了在深度学习框架中使用有效的批量计算，通常需要进行大小调整操作以将区域调整为相同大小的patch。...例如，Mask R-CNN将所有裁剪区域的大小调整为14×14（使用反卷积将其上采样为28×28），这限制了实例分割的输出分辨率，因为大型实例需要更高的分辨率才能在边界保留细节。 ?...其中P3、P4、P5由主干CNNs网络的特征层 C3、C4、C5经过一个1*1的卷积得到的，而，P6、P7则是接着P5进行了步长为2的卷积操作得到的（相当于降采样，看注解）。...基于此，作者提出了一个简单而有效的策略center-ness来抑制这些低质量检测到的边界框，且该策略不引入任何超参数。 ?

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【深度学习】卷积神经网络（CNN）

这，就是CNN的原理。二、CNN的基本概念 1.padding 填白从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。...比如，对于(8,8)的输入，我们用(3,3)的filter，如果stride=1，则输出为(6,6); 如果stride=2，则输出为(3,3);（这里例子举得不大好，除不断就向下取整） 3.pooling...我特地画了下面这个图，来展示上面的过程：图中的输入图像是(8,8,3)，filter有4个，大小均为(3,3,3)，得到的输出为(6,6,4)。...一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，以及padding是“valid”还是“same”。当然，还包括选择什么激活函数。 2....需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。

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2018-11-26 oracle查询表信息（索引，外键，列等）1、查询出所有的用户表2、查询出用户所有表的索引3、查询用户表的索引(非聚集索引):4、查询用户表的主键(聚集索引):5、查询表的索引6

oracle中查询表的信息，包括表名，字段名，字段类型，主键，外键唯一性约束信息，索引信息查询SQL如下，希望对大家有所帮助： 1、查询出所有的用户表 select * from user_tables...2、查询出用户所有表的索引 select * from user_indexes 3、查询用户表的索引(非聚集索引): select * from user_indexes where uniqueness...='NONUNIQUE' 4、查询用户表的主键(聚集索引): select * from user_indexes where uniqueness='UNIQUE' 5、查询表的索引 select...from user_ind_columns t,user_indexes i where t.index_name = i.index_name and t.table_name='NODE' 6、...select * from role_tab_privs ; 查看索引个数和类别 select * from user_indexes where table_name='表名' ; 查看索引被索引的字段

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NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)

2相关研究 2.1 小目标检测以往的小目标检测方法大致可以分为3大类: 多尺度特征学习设计更好的训练策略基于GAN增强的检测 1、多尺度特征学习一种简单而经典的方法是将输入图像的大小调整为不同的尺度...此外，Bai等人提出了一种MT-GAN来训练图像级超分辨率模型，以增强小ROI的特征。此外，有研究提出了一种特征超分辨率方法来提高基于建议检测器的小目标检测性能。...为了解决这一问题，提出了一种Generalized IoU (GIoU)的方法，该方法通过最小外接边界框相关的惩罚项来实现。然而，当一个边界框包含另一个边界框时，GIoU将降级为IoU。...它的内接椭圆方程可以表示为：在为椭圆的中心坐标，为沿x、y轴的半轴长度。因此，，，。...因此，水平边界框可以建模为二维高斯分布，其中：此外，边界框A和B之间的相似性可以转化为2个高斯分布之间的分布距离。

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CTPN论文翻译——中文版

然后，我们提出了一种网内循环架构，用于按顺序连接这些细粒度的文本提议，从而允许它们编码丰富的上下文信息。深度卷积神经网络（CNN）最近已经基本实现了一般物体检测[25，5，6]。...明确的垂直坐标是通过提议边界框的高度和yyy轴中心来度量的。...因此，如图1（b）和图2（右）所示，每个预测文本提议都有一个大小为h×16h×16h\times 16的边界框（在输入图像中）。...kkk是边缘锚点的索引，其被定义为在实际文本行边界框的左侧或右侧水平距离（例如32个像素）内的一组锚点。...图6：在极小尺度的情况下（红色框内）CTPN检测结果，其中一些真实边界框被遗漏。黄色边界箱是真实值。运行时间。

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用于类别级物体6D姿态和尺寸估计的标准化物体坐标空间

图1我们提出了一种用于RGB-D图像中多个未见过物体的类别级别6D姿态和尺寸估计的方法。...3 背景和概述类别-级别6D对象姿态和尺寸大小估计：我们关注估计对象实例的3个旋转，3个平移和3个比例参数（尺寸）的问题。这个问题的解决方案可以看成一个围绕对象的紧密包围的边界框（见图1）。...为了克服这个问题，我们提出了一种新的表示形式，它定义了一个共享的对象空间，从而可以为未见过的对象定义6D姿态和尺寸大小。图2.规范化对象坐标空间（NOCS）是包含在单位多维数据集中的3D空间。...给定每个类别的已知对象CAD模型的形状集合，我们通过均匀缩放对象以使其紧边界框的对角线的长度为1并在NOCS空间内居中来对它们的大小进行归一化（请参见图2）。...然后，我们使用NOCS图和深度图来估计度量6D姿态和对象的大小。 5.1. NOCS地图预测CNN 我们的CNN的目标是纯粹基于RGB图像估算对象的类标签，实例蒙版和NOCS映射。

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【DL笔记6】从此明白了卷积神经网络（CNN）

一、引子————边界检测我们来看一个最简单的例子：“边界检测（edge detection）”，假设我们有这样的一张图片，大小8×8： ?...这，就是CNN的原理。二、CNN的基本概念 1.padding 填白从上面的引子中，我们可以知道，原图像在经过filter卷积之后，变小了，从(8,8)变成了(6,6)。...比如，对于(8,8)的输入，我们用(3,3)的filter，如果stride=1，则输出为(6,6); 如果stride=2，则输出为(3,3);（这里例子举得不大好，除不断就向下取整） 3.pooling...图中的输入图像是(8,8,3)，filter有4个，大小均为(3,3,3)，得到的输出为(6,6,4)。...需要指定的超参数，包括是Max还是average，窗口大小以及步长。

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CNN中张量的输入形状和特征图 | Pytorch系列（三）

注意，张量的形状编码了关于张量轴、阶和索引的所有相关信息，因此我们将在示例中考虑该形状，这将使我们能够计算出其他值。下面开始详细讲解。 CNN输入的形状 CNN输入的形状通常长度为4。...图片的颜色通道（Image Color Channels）下一个轴（第二个轴）代表颜色通道。对于RGB图像，此处的通常值为3；如果使用灰度图像，则通常值为1。此颜色通道的解释仅适用于输入张量。...就访问数据方面而言，我们需要三个索引。我们选择颜色通道，高度和宽度以获取特定的像素值。图片批次（Image Batches）这将引出四个轴中的第一个轴，用来代表批次大小。...假设我们有一个张量，其中包含来自单张28 x 28灰度图片的数据。这为我们提供了以下张量形状：[1，1，28，28]。现在，假设此图像传递到我们的CNN并通过第一个卷积层。.../learn/video/k6ZF1TSniYk

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何恺明等最新论文：实例分割全新方法TensorMask，效果比肩 Mask R-CNN

，它们的轴有明确定义的 units 和关于图像的几何意义。...与特征金字塔类似，tensor bipyramid 是一个多尺度特征映射列表，它包含一个形状为 2kV、2ku、12kh、12kw 的 4D 张量列表，其中 k≥0 个索引尺度。...最后，我们展示了 TensorMask 与对应的 Mask R-CNN 产生了相似的结果 (见图 1 和图 2)。...图 2：使用 ResNet-101-FPN 骨干的 TensorMask 和 Mask R-CNN 的示例结果 (与图 6中使用的 Mask R-CNN 的图像相同)。...TensorMask 为实例分割研究建立了一个概念互补的方向。（图2答案：第一行是Mask R-CNN的结果，第二行是TensorMask的结果。）

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一文弄懂CNN及图像识别(Python)

一般要设置的超参数包括filters的数量、大小、步长，激活函数类型，以及padding是“valid”还是“same”。...卷积核大小必须大于1才有提升感受野的作用，而大小为偶数的卷积核即使对称地加padding也不能保证输入feature map尺寸和输出feature map尺寸不变（假设n为输入宽度，d为padding...个数，m为卷积核宽度，在步长为1的情况下，如果保持输出的宽度仍为n，公式，n+2d-m+1=n，得出m=2d+1，需要是奇数），所以一般都用3作为卷积核大小。...它是针对灰度图进行训练的，输入图像大小为32321，不包含输入层的情况下共有7层。下面逐层介绍LeNet-5的结构： 1、C1-卷积层第一层是卷积层，用于过滤噪音，提取关键特征。...使用5 * 5大小的过滤器6个，步长s = 1，padding = 0。

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ASF-YOLO开源 | YOLOv5范式永不言败，SSFF融合+TPE编码+CPAM注意力，再战精度巅峰！

输入1为通道注意网络，是经过PANet处理后的特征图，包含TFE的详细特征。...在不对通道维数进行降低的情况下，通过考虑每个通道及其 k 个最近邻，即使用大小为 k 的 1D 卷积来实现局部跨通道交互的捕捉，其中核大小 k 表示局部跨通道交互的覆盖范围，即参与一个通道注意力预测的邻居数量...作者采用了预训练的COCO数据集的初始权重。输入图像大小为640 \times 640。训练数据的批量大小为16。训练过程持续100个周期。作者使用随机梯度下降（SGD）作为优化函数训练模型。...SGD的超参数设置为动量0.9，初始学习率0.001和权重衰减0.0005。...从图6(a)和(b)可以看出，每个模型都有很好的结果，因为细胞图像相对简单。从图6(c)和(d)可以看出，Mask R-CNN由于两阶段算法的设计原理，具有较高的假阳性检测率。

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Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

我们使用一种简单的技术(仿射图像扭曲)来计算每个区域提案的固定大小的CNN输入，而不管该区域的形状如何。图1显示了我们方法的概述，并突出显示了我们的一些结果。...无论候选区域的大小或长宽比如何，我们都将它周围的所有像素弯曲到所需的大小。在拖拽之前，我们将紧边界框放大，这样在扭曲的大小处，原始框周围正好有p个扭曲的图像上下文像素(我们使用p = 16)。...ILSVRC图像的大小范围从非常小到几个百万像素，因此在运行选择性搜索之前，我们将每个图像的大小调整为固定宽度(500像素)。...R-CNN需要三个步骤的训练数据:(1)CNN微调，(2)检测器SVM训练，(3)边界盒回归器训练。使用与PASCAL相同的设置，在val1+trainN上对CNN进行了5万SGD迭代的微调。...所有系统超参数(如SVM C超参数、用于区域整经的填充、NMS阈值、边界盒回归超参数)都固定在PASCAL相同的值上。

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RecursiveDet | 超越Sparse RCNN，完全端到端目标检测的新曙光

基于anchor的方法严重依赖于anchor大小的超参数。此外，它们需要启发式规则，比如IoU阈值，来确定正负anchor。后处理的NMS操作也比较繁琐。...第t阶段的解码器 Dec^t ，由参数θt参数化，以当前的提议集 Q^t 和边界框集 B^t 为输入，并将它们更新为 Q^{t+1} 和 B^{t+1} 以供下一阶段使用。...基于这个动机，作者提出了基于中心度的PE，它为特征 f 和卷积核 k 编码了边界框 b 的局部坐标。特别地，首先计算由式(6)定义的单通道中心度掩码 m ∈ R^{7×7} 。...这里 (x^∗,y^∗) 表示边界框内的局部坐标，而 x^∗,y^∗ = 0,1,· · ·,6 具有相同的值范围。...它获得了43.6的AP，超过了原始的Sparse R-CNN 0.8的AP。由于第一阶段难以定位目标，作者将初始阶段与其他递归阶段保持独立。请注意，阶段的总数仍为6。

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SIGGRAPH Asia 2023 | Compact-NGP：可学习的哈希搜索的神经图元编码

定义为网格的分辨率。由于占用内存大小固定，该方法不适用于稀疏的数据。 2....{v})]] \quad (6) 由第二个空间哈希稀疏化的索引码本 _ ，学习在 _ 个值上索引特征码本，以实现冲突解决和信息重用。...在超参数的选择上，该方法继承了 Instant-NGP 的超参数，并引入了两个新参数：索引码本大小及其索引范围。...为了找到质量最大化参数，首先，设置 N_=1 ， _=1 ，将方法变成 Instant-NGP。其次，根据所需的压缩大小下限设置特征码本大小 _ 。...消融实验图3 在不同多分辨率级别数下Compact-NGP的性能图4 在不同隐藏神经元下Compact-NGP的性能除了特征码本大小之外，作者对Instant-NGP的默认超参数进行同类比较。

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MySQL技能完整学习列表6、查询优化——1、EXPLAIN命令的使用——2、索引优化

算法练习(6)-O(1)时间复杂度判断1个正整数是否为2的幂次方

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【深度学习】卷积神经网络（CNN）

2018-11-26 oracle查询表信息（索引，外键，列等）1、查询出所有的用户表2、查询出用户所有表的索引3、查询用户表的索引(非聚集索引):4、查询用户表的主键(聚集索引):5、查询表的索引6

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