React-Proto 在 GitHub 上获得了 2,000 个星标。 3....这足以作为常规文档页面： ? 11. React Sight 你是否想过自己的应用程序在流程图中看起来是什么样的？...这个称为 CodeSandbox （https://codesandbox.io/）的工具是一个在线编辑器，我们从创建原型到 Web 应用程序部署 - 都可以在这个网站实现！...在早期，Codesandbox 仅支持 React，但现在已经扩展到 Vue 和 Angular 等库的其他入门模板。...他们还支持常见的静态站点生成器（如 gatsby 或 nextjs ）创建项目来启动下一个 React Web 项目。 关于 codesandbox，它不仅活跃，还有很多有意思的事情可以讨论。
一方面，大部分的 anchor 都分布在背景区域，对 proposal 或者检测不会有任何正面作用；另一方面，预先定义好的 anchor 形状不一定能满足极端大小或者长宽比悬殊的物体。...，其余区域按照离中心的距离标为忽略或者负样本，具体设计在 paper 里讲得比较清楚。...对于以前常规的 anchor，我们可以直接计算它和所有 ground truth 的 IoU，然后将它分配给 IoU 最大的那个 gt。...我们设计了类似 cascade/iterative RPN 的实验来证明这一点，对 anchor 进行两次回归，第一次回归采用常规做法，即中心点和长宽都进行回归，这样第一次回归之后，anchor 中心点和...那么 Feature Adaption 起到了一个让特征和 anchor 对应更加精确的作用，这种设计在其他地方也有可以借鉴之处。
/src/components，如下所示： 以下是在示例中我们使用组件之一的例子： React-Proto 在 GitHub 上获得了 2,000 个星标。...这足以作为常规文档页面了： 11. React Sight 大家有没有想过自己的应用程序在流程图中看起来是什么样的？...这个称为 CodeSandbox 的工具是一个在线编辑器，我们从创建原型到 Web 应用程序部署 - 都可以在这个网站实现！...在早期，Codesandbox 仅支持 React，但现在已经扩展到 Vue 和 Angular 等库。...他们还支持常见的静态站点生成器（如 gatsby 或 nextjs ）创建项目来启动下一个 React Web 项目。 关于 codesandbox，它不仅活跃，还有很多有意思的事情可以讨论。
Webpack 所以更快的启动时间，热重载等使用 Vue3 来减少 JS 的有效负载vuePress=webpack+vue2,vitePress=vite+vue3html目前主流搭建文档站点的方式：Gatsby...功能强大，与 Gatsby 相似（React）dumi - 一款 UmiJS 生态中的组件开发文档工具（React）Nextra - 一个基于 Next.js 的静态站点生成器。...vite-pages library-demo --template lib 生成了一个典型的 Vite 结构的项目，有熟悉的 vite.config.ts、pages 文件夹等该插件所有明确的依赖包作用...如果自定义需求不大，可以通过配置官方主题的参数来实现常规的功能。比如配置 logo、顶部链接、左侧菜单等。... 的选项 anchor: { permalink: false }, // markdown-it-toc 的选项 toc: { includeLevel: [1, 2] },
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2203.09387v1...在常规模型中，生成的边缘图像模糊不清，边缘线也很粗，这通常需要使用非极大值抑制（NMS）和形态细化操作来生成清晰而细的边缘图像。...02 背景 在机器视觉检测设备中，缺陷检测作用是机器视觉检测设备使用最普遍的作用的一种，主要是检验产品表面的各类信息内容。...不同的输出层bi具有可以通过常规方法更新的各种大小的特征图。在这里，研究者以o4为例来解释解码器部分的构造，如下图(b)和上公式所示，其中函数C(.)表示卷积+批量归一化+ReLU激活操作。...（代码待开源） CVPR2022：局部和全局知识蒸馏用于目标检测（源代码开源） IoU优化——在Anchor-Free中提升目标检测精度（附源码） 微软提出DeepNet：把Transformer
某些标签在识别时从识别器发出的电磁场中就可以得到能量，并不需要电池；也有标签本身拥有电源，并可以主动发出无线电波（调成无线电频率的电磁场）。标签包含了电子储存 ? 的信息，数米之内都可以识别。...优势：射频识别室内定位技术作用距离很近，但它可以在几毫秒内得到厘米级定位精度的信息；标签的体积比较小，造价比较低。...现场层由定位锚点/Anchor、定位标签/Tag组成： 定位锚点/Anchor 定位锚点计算Tag和自己的距离，通过有线或WLAN方式回传报文给位置计算引擎。...定位标签/Tag 标签与被定位的人、物品进行关联，和Anchor通讯并广播自己的位置。 优势：具有GHz量级的带宽，定位精度高；穿透力强，抗多径效果好、安全性高。...当你的手持设备靠近一个iBeacon基站时，设备就能够感应到iBeacon信号（UUID和RSSI），范围可以从几毫米到50米，通过加权三环定位算法即可得到精确的位置，常规可达到2m的精度。 ?
核心思想 本文是Google 对标Facebook FPN的一个算法，用与FPN不同的方式实现了Top Down结构，主要是为了融合低层的细节特征和高层语义特征来提升小物体检测效果的一个方法。...以此提高占比较低的误分类别的样本在训练时对 loss 计算的作用。...bottom up 阶段（论文称之为 arm，anchor refinement module）为常规 SSD 多尺度预测阶段，做预测所提取的特征图分别为：conv4_3，conv5_3，fc7，conv6...网络训练过程是端到端的训练方法，loss 函数也是常规的分类 Softmax 和目标检测的框回归 smoothL1。损失函数公式如下所示： ?...作者在对比中提到，deformable 的每个像素的作用是相同的，但 RFB 结构可以通过对不同尺度的卷积设定不同权重使不同尺度的信息的作用不同。
边界框预测 在YOLO9000之后，我们的系统使用维度聚类（dimension cluster）作为anchor box来预测边界框[13]。网络为每个边界框预测4个坐标， ? ， ? 。...当用AP50指标表示精确度和速度时（见图3），可以看到YOLOv3与其他检测系统相比具有显着的优势。也就是说，YOLOv3更快、而且更好。 ?...很多都不起作用。这些可以了解一下。 Anchor box x，y 偏移量预测。我们尝试使用常规的anchor box预测机制，可以使用线性激活将x，y的偏移预测为box的宽度或高度的倍数。
Triplet Loss需要每个样本包含三张图片：靶目标(Anchor)、正例(Positive)、反例(Negative)，所以它也译作「三元组损失」。...Anchor和Positive组成一类样本，Anchor和Negative组成另外一类样本。...但是这对我们进行人脸识别没有任何作用。 我们希望得到||f(A)-f(P)||^2 远小于||f(A)-F(N)||^2 。...训练好上述模型后，进行人脸识别的常规方法是测试图片与模板分别进行网络计算，编码层输出比较，计算二分类概率结果。 为了减少计算量，可以提前进行预计算：提前将数据库每个模板的编码层输出f(x) 保存下来。...[神经风格迁移] 每个通道提取图片的特征不同，如下图： [神经风格迁移] 标为黄色的通道提取的是图片的垂直纹理特征，标为蓝色的通道提取的是图片的背景特征(橙色)。
【目标检测算法50篇速览】一、检测网络的出现 【GiantPandaCV导读】用深度学习网络来完成实际场景的检测任务已经是现在很多公司的常规做法了，但是检测网络是怎么来的，又是怎么一步步发展的呢？...3、当前 anchor base检测算法的完整优化思路。4、anchor free算法及检测的最新进展。...Convolutional Layers》 提出时间：2015年 主要针对和尝试解决问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析...做了尝试；接着对不同尺度的目标如何统一训练的问题进行了优化（第六篇），并通过一些训练技巧来强化网络模型的精度（第七篇）；然后是对CNN中不同层输出特征情况的研究，以此奠定了CNN网络不同层的特征具有不同的作用...基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、真正的没有anchor，且对标超越Faster RCNN 详解博客：https://blog.csdn.net/c2250645962
边界框预测 在YOLO9000之后，我们的系统使用维度聚类（dimension cluster）作为anchor box来预测边界框[13]。网络为每个边界框预测4个坐标， ， 。...当用AP50指标表示精确度和速度时（见图3），可以看到YOLOv3与其他检测系统相比具有显着的优势。也就是说，YOLOv3更快、而且更好。 ?...很多都不起作用。这些可以了解一下。 Anchor box x，y 偏移量预测。我们尝试使用常规的anchor box预测机制，可以使用线性激活将x，y的偏移预测为box的宽度或高度的倍数。
FAIR提出DETR：基于Transformers的端到端目标检测，没有NMS后处理步骤、真正的没有anchor，直接对标且超越Faster R-CNN，代码刚刚开源！...Transformer的自注意力机制可显式地模拟序列中元素之间的所有成对相互作用，从而使这些体系结构特别适用于集合预测的特定约束，例如删除重复的预测。...图2：DETR使用常规的CNN主干来学习输入图像的2D表示。模型将其展平并在将其传递到Transformer的编码器之前对其进行位置编码补充。
作用: 1）定义了浏览器工具栏的标题 2）当网页添加到收藏夹时，显示在收藏夹中的标题 3）显示在搜索引擎结果页面的标题 示例： HTML头部标签元素介绍实践-唯一极客-博客文章专栏anchor` 链接指向 https://example.com/#anchor --> anchor...anonymous : 请求使用了 CORS 标头，且证书标志被设置为 ‘same-origin’。...use-credentials : 请求使用了 CORS 标头，且证书标志被设置为 ‘include’。总是包含用户凭据。...-- 示例1.常规使用 --> This is a paragraph <!
然后依然是两个常规的全连接层（fc6，fc7），一个分类全连接层和一个回归全连接层。...首先，当bbox(由anchor加上偏移量得到)与ground truth间的IOU大于上门限时(一般是0.5)，会认为该bbox属于positive example，如果IOU小于下门限就认为该bbox...梯度小造成easy negative example对参数的收敛作用很有限，我们更需要loss大的对参数收敛影响也更大的example，即hard positive/negative example。...注意下面公式中 α t \alpha_t αt有个下角标 t t t，也就是说 α \alpha α针对不同类别，值并不一样 C E ( p t ) = − α t l o g ( p t ) CE...按道理来说，实现应该是把所有的rpn的anchor都拿来训练使用focal-loss，但我做的时候还是用的512个正负样本，其实这个实验稍稍有点不正确，但性能上依旧能将mAP值提升1.5个点。
如果遇到过以上类似的场景，这时候就要考虑是不是浏览器指纹在其中发挥作用。...---- 除开从http中拿到的指纹，也可以通过其他方式拿到浏览器的特性信息，在这篇文档中就陈列了一些可行的特征值 每个浏览器的用户代理字符串 浏览器发送的HTTP ACCEPT标头 屏幕分辨率和色彩深度...具体代码实现为： function getCanvasFingerprint () { var canvas = document.getElementById("anchor-uuid");...常规的特征值很难满足在信息量足够的情况下还保持高稳定性。...例如Task（a）Texture，它是测试常规 片段着色器中的纹理功能，通过渲染一个随机的三基色值的像素，片段着色器需要在纹理中插入点，以便将纹理映射到模型上的每个点，这个插入算法在不同的显卡又是不一致的
对于Open Table，由于缺少表框和水平与竖直线，文本单元格的内容可能会被误识别为常规的段落文本，因此作者通过将多高斯分布模型扩展到文本块的高度和宽度直方图来解决该问题。...作者认为，常见的表格检测网络模型过于关注表格的表格线特征，而对表格的文本布局特征关注不够，这导致了常规模型对无线表和少线表的检测结果较差。...YOLOv3模型预先设置一些符合目标几何特征的Anchor，最后预测的是目标与某个Anchor的位置与大小差异，在COCO数据集上取得了非常好的效果。...作者最终在从ENRON语料中生成的数据集上进行测试，训练数据集中包含一部分随意选择性标错的噪声数据项，以此保证算法的鲁棒性。...表格竞赛数据集上进行测试，实验结果也达到了非常好的水平，表格检测和结构识别任务上最好的F1值分别达到96.62%和91.51%，证明了模型的有效性，同时也通过对比实验证明了语义信息和在目标数据集上进一步微调对性能有提升作用
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