介绍 目标检测在现实中的应用很广泛，我们需要检测数字图像中的物体位置以及类别，它需要我们构建一个模型，模型的输入一张图片，模型的输出需要圈出图片中所有物体的位置以及物体所属的类别，见图1。...在YOLOv1中，最后是使用全连接层来生成bounding box的坐标，然而使用全连接的缺点在于丢失了特征图的空间信息，造成定位不准，作者借鉴了Faster Rcnn中锚框的思想，利用锚框直接在卷积特征图滑窗采样...但是遇到的一个问题是两个数据集的类别不是完全互斥的，比如ImageNet光狗的品种就有100多种，它们与COCO数据集中狗的类别产生冲突，两者是包含关系，针对这一问题，作者提出了一种层级分类方法，主要思路是根据各个类别之间的从属关系建立一种树结构...，将输出层截取掉，将候选区域形变为网络输入需要的固定形状，得到每个候选区域的特征图。...，使用单元的特征向量预测锚框的二元类别（foreground-background）以及位置坐标，最后使用非极大值抑制去除相似重复的目标边界框。
~~ 参与课程或者圈子的你将获取到：学员答疑、可视化资源分享、可视化技巧补充、可视化业务代做(学员和甲方对接)、副业交流、提升认知等等。...「tidyterra」-像tidyverse一样操纵空间栅格数据~~ 在收集我们R语言数据可视化课程的学员问题时，发现咨询的比较多的就是如何使用R语言便捷的处理地理数据？...「与 terra 包集成：」 tidyterra 是建立在 terra 包之上的，而 terra 包本身提供了强大的地理空间数据处理功能，因此 tidyterra 可以充分利用 terra 包的功能来处理栅格数据...使用tidyterra可以在 R 中更加方便地处理和分析栅格数据，使得地理空间数据分析的过程更加流畅和高效。...tidyterra可视化常见问题 NA 值显示为灰色 这个问题相比大家在绘制空间数据的时候经常会遇到，大部分的解决方式都是使用文本指出NA值表示，如下： 使用文本表示NA值 可以用调整scales值进行修改
YOLOv1 YOLOv1 创新： 将整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box 的位置和所属的类别（将对象检测作为一个回归问题） 速度快，one stage detection...如下图所示，整个检测网络包括 24 个卷积层和 2 个全连接层。其中，卷积层用来提取图像特征，全连接层用来预测图像位置和类别概率值。 ?...YOLOv1 网络结构 检测流程 先将图片缩放到固定尺寸 YOLO 将输入图像划分为 S*S （论文中是 7×7）的栅格，每个栅格负责检测中心落在该栅格中的物体。...分别属于各个类别的概率，这里的 c 类物体不包含背景） 每个网格需要预测 2x5+20=30 个值，这些值被映射到一个 30 维的向量 YOLO 最后采用非极大值抑制（NMS）算法从输出结果中提取最有可能的对象和其对应的边界框...多尺度训练 YOLOv2 借鉴了很多其它目标检测方法的一些技巧，如 Faster R-CNN 的 anchor boxes, SSD 中的多尺度检测。
原理介绍 YOLO将输入图像划分为S*S的栅格，每个栅格负责检测中心落在该栅格中的物体。...这个 confidence scores反映了模型对于这个栅格的预测：该栅格是否含有物体，以及这个box的坐标预测的有多准。...我们只为每个栅格预测一组（C个）类概率，而不考虑框B的数量。如Fig2所示： ? Fig2 YOLO将检测模型化为回归问题。...完整的网络结构如Fig3所示，最终的输出结果是一个7730的张量。 ? 训练 首先利用ImageNet 1000-class的分类任务数据集Pretrain卷积层。...b) 如果一些栅格中没有object（一幅图中这种栅格很多），那么就会将这些栅格中的bounding box的confidence 置为0，相比于较少的有object的栅格，这些不包含物体的栅格对梯度更新的贡献会远大于包含物体的栅格对梯度更新的贡献
中间表示（Intermidiate）：不直接从图像预测得到三维几何结构，而是将问题分解为连续步骤，每个步骤预测一个中间表示。...表示相似物体的两张图像映射在隐空间应彼此相似 的一个小的扰动应与输入形状小的扰动对应 由h引起的潜在表示应和外界因素无关，如相机位姿 三维模型及其对应的二维图像应映射在隐空间的同一点上，这确保表示的特征不模糊...每一个栅格内的像素编码了三维点的坐标。三是用多视角得到的深度图，如[78],[83]。后两种解决方法可称为栅格表示，适合用于卷积网络，同时计算上也有效率因为它们可以只用二维卷积来预测。...大多数最新的论文将数据集分成三个子集进行训练、验证和测试，例如ShapeNet或Pix3D，然后测试子集的性能。但是，还不清楚这些方法如何在完全不可见的对象/图像类别上执行。...然后，根据它们的输入、网络体系结构和它们使用的训练机制讨论了每个类别中的方法，还讨论并比较了一些关键方法的性能。该调研重点是将三维重建定义为从一个或多个RGB图像中恢复对象的三维几何体的问题的方法。
原理介绍 YOLO 将输入图像划分为 S*S 的栅格，每个栅格负责检测中心落在该栅格中的物体。...这个 confidence scores 反映了模型对于这个栅格的预测：该栅格是否含有物体，以及这个 box 的坐标预测的有多准。公式定义如下： ?...完整的网络结构如 Fig3 所示，最终的输出结果是一个 7730 的张量。 ? 训练 首先利用 ImageNet 1000-class 的分类任务数据集 Pretrain 卷积层。...将 Pretrain 的结果的前 20 层卷积层应用到 Detection 中，并加入剩下的 4 个卷积层及 2 个全连接。...b) 如果一些栅格中没有 object（一幅图中这种栅格很多），那么就会将这些栅格中的 bounding box 的 confidence 置为 0，相比于较少的有 object 的栅格，这些不包含物体的栅格对梯度更新的贡献会远大于包含物体的栅格对梯度更新的贡献
中间表示（Intermidiate）：不直接从图像预测得到三维几何结构，而是将问题分解为连续步骤，每个步骤预测一个中间表示。...表示相似物体的两张图像映射在隐空间应彼此相似 xxx 的一个小的扰动应与输入形状小的扰动对应 由h引起的潜在表示应和外界因素无关，如相机位姿 三维模型及其对应的二维图像应映射在隐空间的同一点上，这确保表示的特征不模糊...每一个栅格内的像素编码了三维点的 (x,y,z)(x,y,z)(x,y,z) 坐标。三是用多视角得到的深度图，如[78],[83]。...深度学习技术的成功在很大程度上取决于训练数据的可用性，不幸的是，与用于分类和识别等任务的训练数据集相比，包含图像及其3D注释的公开数据集的大小很小。二维监督技术被用来解决缺乏三维训练数据的问题。...大多数最新的论文将数据集分成三个子集进行训练、验证和测试，例如ShapeNet或Pix3D，然后测试子集的性能。但是，还不清楚这些方法如何在完全不可见的对象/图像类别上执行。
在如此复杂的情况下，想要管理这种风险不仅仅涉及的是信息问题。如果我们不倾向于批判性地评估这些信息，那么这些信息是没有帮助的。为了激发这种参与，强调加密方案是金融产品这一事实或许会有帮助。...当消费者购买一件产品时，他们可以进行一系列的思考。研究人员将这些思考过程分解为不同的阶段：定义购买问题，产品类别和信息搜索，评估替代品，等等。...在2012年的一篇文章中，乔治·塞尔金(George Selgin)描述了一种潜在的资产类别，这种资产将“承担完全弹性的供应计划，以保持稳定的购买力”。我是在采访尼克·卡特时了解到塞尔金的论文的。...不幸的是，作为一种资产类别，稳定币的标签和最知名的特性被混为一谈:“稳定性”。但每个稳定币的背后都有相当多的技术细节。...这些权衡在数据中很容易被看到。我提取了一个由Coin Metrics索引中的法币支持稳定币(USDC)和加密货币支持稳定币(DAI)的历史，以及来自CoinMarketCap的算法UST的一些数据。
存储、处理和验证 Terra 字节数据的空间应可用。 群集及其各自的节点应响应 数据处理资源(如强大的 CPU)应可用 来了， 正题-- 大数据测试 测试大数据应用程序的一般方法涉及以下阶段。...输出的验证 在此阶段，生成的输出已准备好迁移到数据仓库。在这里，检查转换逻辑，验证数据完整性，验证位置的键值对的准确性。 有许多类别可以测试大数据应用程序。下面很少登记主要类别。...功能测试 功能测试可以称为测试大数据应用程序的不同阶段。大数据应用程序旨在处理巨大的数据块。如此庞大的数据量和种类繁多的数据往往容易带来数据问题，例如数据错误、值重复、元数据、缺少值等等。...数据验证阶段 数据验证阶段处理大数据应用程序中的业务逻辑和层 数据从源收集，并针对业务用例运行 检查收集的数据的准确性和通过应用程序的层移动 在此阶段，大数据通过聚合和筛选机制进行测试 数据根据业务规则进行端到端验证和转换逻辑...数据完整性阶段 数据是否完整，并验证参考完整性 根据错误条件验证数据约束和重复 识别每个层架构限制的边界测试 数据引入阶段 检查应用程序与不同数据模块连接的能力 数据使用消息传递系统重播，并监控任何数据丢失
如果您完全不知道从哪里开始，这里有一个非常有用的资源来细读Google 地球引擎数据目录中可用的一般栅格类别。...更多关于预处理差异和分析的信息可以在模块 5中找到。 2.1数据类别：气候和天气 这些是传达有关温度、降水、蒸散以及其他大气和气象现象的信息的栅格。...这些数据集通常用于帮助了解基于适当栖息地的衍生范围的物种或群落的生态位。重要的是要了解其中一些是通过插值方法创建的，该方法估计监测站点之间地理空间中的值，而不是仅提供直接测量值的许多其他栅格。...2.2数据类别：影像 在该组中，栅格捕获与被动收集的太阳能有关的景观特征，通常提供有关地面上真实世界元素（包括植物和土壤）的增强信息。...MODIS 衍生的日本北部北海道岛叶面积指数预测。 2.3数据类别：地球物理 该组中的栅格涵盖范围广泛的地图类型。
若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。...YOLO将物体大小的信息项（w和h）进行求平方根来改进这个问题，但并不能完全解决这个问题。 综上，YOLO在训练过程中Loss计算如下式所示： ?...region层的anchors参数是绝对值大小,因此需要将这个比例值乘上卷积层的输出特征的大小.如输入是416x416,那么最后卷积层的特征是13x13....（score最大的一个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签，因此Softmax不适用于多标签分类。...YOLO统一为一个回归问题 而R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。 ?
若采用相同的权值，那么不包含物体的格子的confidence值近似为0，变相放大了包含物体的格子的confidence误差在计算网络参数梯度时的影响。...YOLO将物体大小的信息项（w和h）进行求平方根来改进这个问题，但并不能完全解决这个问题。...region层的anchors参数是绝对值大小,因此需要将这个比例值乘上卷积层的输出特征的大小.如输入是416x416,那么最后卷积层的特征是13x13....，主要考虑因素有两个： Softmax使得每个框分配一个类别（score最大的一个），而对于Open Images这种数据集，目标可能有重叠的类别标签，因此Softmax不适用于多标签分类。...YOLO统一为一个回归问题 而R-CNN将检测结果分为两部分求解：物体类别（分类问题），物体位置即bounding box（回归问题）。
主要包括Terra Scan、Terra Modeler、Terra Photo、Terra Match四大模块，其中Terra Scan是用于处理激光点云数据件的基本模块，可以三维浏览点云数据、自定义点云类别...Photo主要用于生产正射影像，可以根据高程值逐个像素校正影像、自动平滑过渡两个影像间的色差、根据地表面构造激光点三角面模型等；Terra Match主要用于航带拼接，可以自动匹配不同航线的航带、全自动处理激光扫描表面数据的校正等...04 FugroViewer FugroViewer是Fugro公司开发的一款免费点云数据可视化软件，主要功能包括多视角浏览点云数据、栅格数据及矢量数据，以剖面查看点云；支持以RGB、强度、...类别等方式渲染点云数据、可以叠加显示点云、影像以及矢量文件；支持距离量测、计算点云密度、绘制等高线、查询点云信息、对点云数据进行标记与编辑、可以将LAS格式的点云数据导出为ASCII格式或者SHP格式（...可使用Web浏览器多视窗、多视角浏览点云文件，如IE、Chrome和FireFox等；用户可根据需求选择点云显示质量，按分类、点云ID、回波次数、GPS时间等多种方式渲染点云。
思路一：看做回归问题 看做回归问题，我们需要预测出（x,y,w,h）四个参数的值，从而得出方框的位置。 ?...有两种处理方法： •加在最后一个卷积层后面（如VGG） •加在最后一个全连接层后面（如R-CNN） regression太难做了，应想方设法转换为classification问题。...利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口(几千甚至几百）的情况下保持较高的召回率（Recall）。...步骤三：特征提取 •提取图像的所有候选框（选择性搜索Selective Search） •对于每一个区域：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征...答案是有的，这2000个region proposal不都是图像的一部分吗，那么我们完全可以对图像提一次卷积层特征，然后只需要将region proposal在原图的位置映射到卷积层特征图上，这样对于一张图像我们只需要提一次卷积层特征
思路一：看做回归问题 看做回归问题，我们需要预测出（x,y,w,h）四个参数的值，从而得出方框的位置。 ?...有两种处理方法： • 加在最后一个卷积层后面（如VGG） • 加在最后一个全连接层后面（如R-CNN） regression太难做了，应想方设法转换为classification问题。...步骤三：特征提取 • 提取图像的所有候选框（选择性搜索） • 对于每一个区域：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征）存到硬盘 ?...一般CNN后接全连接层或者分类器，他们都需要固定的输入尺寸，因此不得不对输入数据进行crop或者warp，这些预处理会造成数据的丢失或几何的失真。...SPP Net的第一个贡献就是将金字塔思想加入到CNN，实现了数据的多尺度输入。 如下图所示，在卷积层和全连接层之间加入了SPP layer。
有两种处理方法： • 加在最后一个卷积层后面（如VGG） • 加在最后一个全连接层后面（如R-CNN） regression太难做了，应想方设法转换为classification问题。...利用图像中的纹理、边缘、颜色等信息，可以保证在选取较少窗口(几千甚至几百）的情况下保持较高的召回率（Recall）。...：修正区域大小以适合CNN的输入，做一次前向运算，将第五个池化层的输出（就是对候选框提取到的特征）存到硬盘 步骤四：训练一个SVM分类器（二分类）来判断这个候选框里物体的类别 每个类别对应一个SVM...答案是有的，这2000个region proposal不都是图像的一部分吗，那么我们完全可以对图像提一次卷积层特征，然后只需要将region proposal在原图的位置映射到卷积层特征图上，这样对于一张图像我们只需要提一次卷积层特征...如SSD的框架图所示，假如某一层特征图(图b)大小是8*8，那么就使用3*3的滑窗提取每个位置的特征，然后这个特征回归得到目标的坐标信息和类别信息(图c)。
回忆一下，第i个数据x[i]中包含图像的像素和代表正确类别的标签y[i]。评分函数输入像素数据，然后通过公式f(x[i], W)来计算不同分类类别的分值。这里我们将分值简写为s。...3 正则化 上面损失函数有一个问题。假设有一个数据集和一个权重集W能够正确地分类每个数据（即所有的边界都满足，对于所有的i都有L[i] = 0）。...问题在于这个W并不唯一：可能有很多相似的W都能正确地分类所有的数据。一个简单的例子：如果W能够正确分类所有数据，即对于每个数据，损失值都是0。...现在看来，该超参数在绝大多数情况下设为1都是安全的。超参数delta和r看起来是两个不同的超参数，但实际上他们一起控制同一个权衡：即损失函数中的数据损失和正则化损失之间的权衡。...这个公式中的C和多类SVM公式中的r都控制着同样的权衡，而且它们之间的关系是C与r成反比。
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