首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

WMS在定义边界框时获得最佳大小比例

WMS(Web Map Service)是一种用于在互联网上发布地图数据的标准化协议。它允许用户通过网络访问和使用地图数据,以便在自己的应用程序中显示地图。

在定义边界框时,获得最佳大小比例是为了确保地图显示的效果最佳。边界框是指地图上的一个矩形区域,通过指定该区域的经纬度范围来确定地图显示的范围。获得最佳大小比例可以使地图显示的内容既不会太小以至于无法看清细节,也不会太大以至于无法完整显示在屏幕上。

为了获得最佳大小比例,可以考虑以下几个因素:

  1. 地图内容:根据地图上的内容和细节,选择合适的大小比例。如果地图上有大量的细节和标记,边界框应该选择较小的范围,以便细节能够清晰可见。如果地图上的内容较为简单,边界框可以选择较大的范围,以便更多地区可见。
  2. 屏幕分辨率:考虑用户使用的设备屏幕分辨率,选择合适的大小比例。高分辨率的屏幕可以显示更多的细节,因此可以选择较小的比例。低分辨率的屏幕则需要选择较大的比例,以确保地图内容不会过于拥挤。
  3. 用户需求:根据用户的需求和使用场景,选择合适的大小比例。如果用户需要查看特定区域的详细信息,边界框应该选择较小的范围。如果用户需要获取整个地图的概览信息,边界框可以选择较大的范围。

腾讯云提供了一系列与地图相关的产品和服务,包括地图开放平台、地理位置服务、地图 SDK 等。这些产品和服务可以帮助开发者轻松地集成地图功能到自己的应用程序中。具体的产品介绍和相关链接如下:

  1. 腾讯地图开放平台:提供了丰富的地图数据和功能接口,开发者可以使用这些接口获取地图数据、进行地理编码、路径规划等操作。详细信息请参考腾讯地图开放平台
  2. 腾讯地理位置服务:提供了一系列与地理位置相关的服务,包括逆地址解析、周边搜索、地点检索等。开发者可以使用这些服务获取地理位置信息并进行相关操作。详细信息请参考腾讯地理位置服务
  3. 腾讯地图 SDK:提供了多个平台的地图 SDK,包括 Android、iOS、Web 等。开发者可以使用这些 SDK 在自己的应用程序中集成地图功能。详细信息请参考腾讯地图 SDK

通过使用腾讯云的地图产品和服务,开发者可以方便地实现地图功能,并根据需求选择合适的边界框大小比例,以获得最佳的地图显示效果。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

加油站抽烟烟火智能识别算法

其基本原理就是采用不同大小比例(宽高比)的窗口整张图片上以一定的步长进行滑动,然后对这些窗口对应的区域做图像分类,这样就可以实现对整张图片的检测了,如DPM就是采用这种思路。...但是这个方法有致命的缺点,就是你并不知道要检测的目标大小是什么规模,所以你要设置不同大小比例的窗口去滑动,而且还要选取合适的步长。...所谓置信度其实包含两个方面,一是这个边界含有目标的可能性大小,二是这个边界的准确度。...前者记为Pr(object)Pr(object),当加油站抽烟烟火智能识别算法边界是背景(即不包含目标),此时Pr(object)=0Pr(object)=0。...而当该边界包含目标,Pr(object)=1Pr(object)=1。

20320

FCOS: Fully Convolutional One-Stage Object Detection

然而,为了处理不同大小边界,DenseBox将裁剪和调整训练图像的大小到一个固定的范围。因此,DenseBox必须对图像金字塔进行检测,这与FCN的一次计算所有卷积的思想是相悖的。...FPN之后,我们不同层次的feature map上检测不同大小的对象。具体来说,我们使用了五个层次的特征图,分别定义为P3、P4、P5、P6、P7。...将损失添加到损失函数Eq.(2)中,进行测试,将预测的中心度与相应的分类分数相乘,计算最终得分(用于对检测到的边界进行排序)。因此,中心度可以降低远离对象中心的边界的得分。...因此,我们只计算不同类别的边界重叠中的模糊样本。如表2所示,多级预测将模糊样本的比例从17:84%降低到3:75%。...我们发现只有2:3%检测到的边界是由模糊的位置产生的。进一步只考虑不同类别之间的重叠,比例降低到1.5%。注意,这并不意味着有1.5%的地方FCOS不能工作。

2.8K20
  • 北航提出 Unified-loU,用于高品质目标检测的统一loU !

    预测框定义为,真实框定义为,IoU损失的计算公式为: 以上两种BBR损失都是标准化的,但它们对边界大小不敏感,仅关注几何级数问题,忽略边界的质量和技术难度。...如此一来,训练好的模型目标检测中会产生大的边界回归错误,特别是面对密集数据集,很容易产生很多遗漏和错误检测。 不同的研究有不同的 Anchor 质量定义。...这种方法的优势在于不需要进行任何冗余计算在边界框上。获得边界的高度和宽度,以及边界中心的坐标后,可以通过一定比例放大或缩小高度和宽度,如图2所示。...因此,作者设计了一种以边界注意力为基础的退火策略:动态超参数“比例”被定义边界的缩放因子。...如图4所示,作者VOC2007数据集上训练发现了这个问题。"Scaling_4"表示计算损失时将边界放大4倍。 "Original"则表示作者以1倍的比例调整边界,即什么也不做。"

    23310

    网络地图服务(WMS)详解

    更进一步的说,OGC给WMS/WFS分别定义了非常详尽的标准规范,其主要内容是通过HTTP(Hypertext Transfer Protocol,超文本传输协议 )实现的各种操作。...BBOX=minx,miny,maxx,maxy 必要 边界包围盒(从左下到右上,使用CRS的单位)。 WIDTH=output_width 必要 地图图像的宽度。...GetMap响应的地图图像大小、格式等并不是固定的,具体取决于请求的参数。...另一个广泛使用的版本1.1.1中,边界包围盒的参数BBOX的x、y坐标顺序是与1.3.0版本是相反的,WMS版本1.1.1的请求URL如下所示: http://localhost:8080/geoserver...x和y需要进行调换有点类似,经过查阅相关资料才知道,原因是要保证x和y的顺序要与坐标参考系定义的轴顺序保持一致。

    1.2K10

    A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model

    根和有效位置的部分我们从训练集中的每个边界构造一个正的例子。对于这些例子,我们定义Z(xi),因此必须放置根过滤器以使边界重叠至少50%。负面例子来自不包含目标的图像。...这些例子是各向异性比例大小和宽高比的过滤器。我们使用随机子窗口从负图像生成负样本。...根滤波器更新:给定如上所训练的初始根过滤器,对于训练集中的每个边界,我们找到与边界明显重叠的过滤器的最佳得分位置。我们使用原始的,未缩放的图像。...数据集为几个目标类指定了ground-truth边界,当与ground-truth边界重叠超过50%,检测就被认为是正确的。...当使用LSVM对模型进行训练,性能跃升到0.24,LSVM为每个正例选择一个潜在位置和比例。这表明LSVMs甚至对于刚性模板也是有用的,因为它们允许训练示例中自调整检测窗口。

    3K40

    DETR解析第二部分:方法和算法

    预测和GT目标之间产生最佳二分匹配的损失 优化特定目标的边界损失 最优二分匹配 这里让我们暂停一下来理解什么是二分匹配。 二分匹配是图论中的一个数学概念,经常用于计算机科学和优化问题。...为了找到两个集合之间的最佳二分匹配,我们搜索预测的特定排列(顺序),该排列与GT匹配损失最小。...论文注释: 在实践中,当 ,我们将对数概率项降低10倍来平衡类别的不均衡。匹配损失中,我们使用概率而不是对数概率。这使得类别预测项可与大小相当,我们观察到这样具有更好的经验性能。...L1损失常用于物体检测中,用来衡量预测坐标与真实坐标之间的差异。然而,处理不同尺寸的,这种损失可能会导致问题。 例如,考虑两个具有相同相对误差(即与大小相比误差比例相同)但大小不同的。...使用 L1 损失和 IoU 损失的线性组合,该模型可以平衡准确预测坐标及其相对大小的重要性,从而在不同大小之间获得更一致的性能。

    40240

    YoloV8改进策略:IoU改进|Unified-IoU用于高质量对象检测

    “ratio”,该参数用于调整边界的缩放比例。。...将预测框定义为,真实框定义为,IoU损失的计算公式为: 。 上述两种BBR损失都是标准化的,但它们对边界的尺度不敏感,仅关注几何尺度的问题,忽略了边界的质量和难度。...这样,训练出的模型目标检测中会产生较大的边界回归误差,特别是面对密集数据集,容易产生大量的漏检和误检。 不同的研究对锚质量的定义有所不同。...这种方法的好处是无需对边界进行任何冗余计算。获得边界的高度、宽度和中心点坐标后,可以按照一定比例放大或缩小其高度和宽度,如图2所示。...因此,我们设计了一种基于边界注意力的退火策略:将动态超参数“ratio”定义边界的缩放倍数。训练初期,我们采用放大边界的方法,使模型关注低质量预测,以使其更快收敛(ratio > 1)。

    13410

    PPDet:减少Anchor-free目标检测中的标签噪声,小目标检测提升明显

    后来,单阶段目标检测的想法越来越引起人们的关注,单阶段方法中,设置预定义的anchor替换了候选框。一方面,anchor锚点必须密集地覆盖图像(例如位置,形状和比例等方面)以使召回率最大化。...第二类方法遵循自上而下的方法,直接预测每个物体上的类和边界坐标并确定其最终特征图中的位置。...本文的方法训练过程中,ground truth(GT)框内定义了一个“正区域”,该区域与GT具有相同的形状和中心,并且作者通过实验调整了相对于GT的正区域的大小。...模型推理,高度重叠的的类别概率再次被合并在一起以获得最终的类别概率。方法最终命名为“ PPDet”,它是“prediction pooling detector”的缩写。...然后,为每个GT构建两个不同的区域,将 "正区域 "定义为与GT同中心且形状与GT相同的区域,并通过实验设定 "正区域 "的大小

    1.5K30

    COCO上达到50.4mAP(目前已开源)

    实现路径: 通过消除预先定义的锚定集,FCOS完全避免了与锚定相关的复杂计算,例如在训练过程中计算联合交叉点(IoU)分数。...具体来说,FPN之后,我们不同的feature map级别上检测不同大小的对象。使用定义为{P3,P4,P5,P6,P7}的五级特征图。...由于锚盒和GT盒是通过它们的IoU分数相关联的,这使得不同的FPN特征级别能够处理不同比例的对象。但是,这将锚大小和每个FPN级别的目标对象的大小结合在一起,这是有问题的。...FCOS消除了耦合,因为我们只需要关注每个FPN级别的目标对象大小,而不需要设计一个anchor盒大小。 与基于锚点的检测器不同,FCOS中,我们直接限制了每一层的边界盒回归的范围。...因此,中心度可以降低远离物体中心的边界的分数。因此,最终的非最大抑制(non-maximum suppression, NMS)过程中,这些低质量的边界盒很有可能被滤掉,显著提高了检测性能。 ?

    1.9K20

    50.4 AP!FCOS再升级!简单而强大的anchor-free目标检测器

    实现路径: 通过消除预先定义的锚定集,FCOS完全避免了与锚定相关的复杂计算,例如在训练过程中计算联合交叉点(IoU)分数。...具体来说,FPN之后,我们不同的feature map级别上检测不同大小的对象。使用定义为{P3,P4,P5,P6,P7}的五级特征图。...由于锚盒和GT盒是通过它们的IoU分数相关联的,这使得不同的FPN特征级别能够处理不同比例的对象。但是,这将锚大小和每个FPN级别的目标对象的大小结合在一起,这是有问题的。...FCOS消除了耦合,因为我们只需要关注每个FPN级别的目标对象大小,而不需要设计一个anchor盒大小。 与基于锚点的检测器不同,FCOS中,我们直接限制了每一层的边界盒回归的范围。...因此,中心度可以降低远离物体中心的边界的分数。因此,最终的非最大抑制(non-maximum suppression, NMS)过程中,这些低质量的边界盒很有可能被滤掉,显著提高了检测性能。 ?

    97610

    MAE再次升级,FocusMAE开源 | 源于MAE又高于MAE,有更高质量的表征&全新的架构设计

    预测的边界被用作可能包含目标(恶性)的潜在候选区域。作者使用了公开的GBCU 数据集来训练目标检测器。GBCU数据集提供了带有用边界标记的兴趣区域的超声图像。...采样的可见标记数量 N_{v} 是根据预定义的 Mask 比例 \rho\in(0,1) 计算出来的,等于 (1-\rho)N 。 编码器。...此外,作者还咨询了两名分别具有2年和10年腹部超声(US)专业经验的放射科医生,视频帧中绘制边界,覆盖整个GB及相邻的肝脏实质。 数据集统计。...图4(a)展示了 Mask 比例 \rho 如何影响FocusMAE的性能。对于FocusMAE,95%的 Mask 比例达到了最佳的96.4%准确度。...训练候选区域网络,作者没有使用视频中边界的标注。相反,作者使用了公开的GBCU数据集来预训练检测器以定位恶性区域。然后,作者降低了阈值,为FocusMAE实验中使用的视频帧生成了多个候选区域。

    54310

    FCOS升级 | FCOS3D检测中应该如何使用呢?FCOS3D就是最好的验证

    传统2D检测的目标是预测每个感兴趣目标的2D边界和类别标签。相比之下,单目3D检测需要预测3D边界,而这些边界需要解耦并转换到2D图像平面。...然而,3D情况下,将距离回归到3D边界的6个面是非常重要的。相反,更直接的实现是将通常定义的7-DoF回归目标转换为2.5D中心和3D尺寸。2.5D中心可以通过相机固有矩阵转换回3D空间。...6、推理 推理过程中,给定一个输入图像,通过框架将其推理,并获得带有类分数、属性分数和中心度预测的边界。...原始FCOS不同Level的特征图中检测不同大小的目标。与Anchor-Base的方法不同,它不指定不同大小Anchor,而是直接将不同大小的GT指定给不同Level的特征图。...在这里,作者通过计算投影的3D边界的外部矩形来生成2D边界,因此不需要任何2D检测标注或先验。 接下来讨论如何处理歧义问题 具体来说,当一个点位于同一特征的多个GT框内,应将哪个分配给它?

    2.7K10

    目标检测模型学习笔记

    也有不影响整张图片、但改变边界位置的那种变换,比如图像平移 (Translating) 或剪切 (Shearing) 。 还有只针对边界里的目标,而进行的变换。...比起图像分类任务的数据扩增,目标检测的难点在于,要保持边界和发生形变的图像之间的一致性 (Consistency) 。...算法第一步是一个滑动窗口上生成不同大小和长宽比例的anchor box(如上图右边部分),取定IoU的阈值,按Ground Truth标定这些anchor box的正负。...RPN网络生成的proposals的方法:对foreground anchors进行bounding box regression,这样获得的proposals也是大小形状各不相同。...标记完成后,随着预测的增多,查全率R总会上升,不同查全率R水平下对准确率P做平均,即得到AP,最后再对所有类别按其所占比例做平均,即得到mAP指标。

    68610

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

    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相关的惩罚项来实现。然而,当一个边界包含另一个边界,GIoU将降级为IoU。...从定义可以看出,KL并不关心几何性质,因为p和q的比较都是同一点进行的(换句话说,只要 ,KL并不关心 的大小)。...接下来的实验中,设置C到AI-TOD的平均绝对大小并达到最佳性能。此外,观察到C在一定范围内是稳健的,细节将在补充材料中显示。...具体来说,NWD的最佳AP为11.9%,比IoU的AP提高了0.8%。这意味着当检测小目标,NWD是一个更好的度量来过滤多余的边界。...当训练12个EpochRPN、R-CNN或所有模块中使用NWD,检测性能均有显著提高。当将NWD应用于RPN的3个模块获得最佳的17.8%的性能。

    1.5K40

    End-to-end people detection in crowded scenes

    每一步,LSTM输出新的边界和对应的置信度,即在该位置处将发现先前未检测到的人。这些边界将按照置信度降序生成。当LSTM具有高于预定阈值的置信度的区域中不能再找到另一个,就会产生停止符号。...每次重复,LSTM输出一个对象边界b = {b_pos,b_c},其中b_pos =(b_x,b_y,b_w,b_h)∈R^4 是边界的相对位置,宽度和高度,b_c∈[ 0,1]是置信度的真值。...低于预定阈值(例如0.5)的置信度值测试将被解释为停止符号。较高的边界置信度b_c应该指示该边界更可能对应于真阳性。我们将相应的标准真值边界集合表示为G = {b^i | i = 1,......同样,全连接层输出的初始标准偏差约为0.3,但边界像素位置和大小[-64,64]中变化。因此,将回归预测与标准真值比较之前,我们将其乘以因子100。...注意,只有当还引入了比例学习速率乘法器,这些修改才与改变权重初始化等价。 拼接: 我们的算法被训练来预测64x64像素区域内的多个边界

    1.5K60

    Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks

    因此,第二个想法是训练系统不仅为每个窗口生成类别上的分布,而且生成包含相对于窗口的对象的边界的位置和大小的预测。第三个想法是每个地点和大小为每个类别积累证据。...此外,它只适用于一个单一的规模,这可能不是该规模的卷积神经网络将作出最佳的置信度。相反,我们通过每个位置和多个尺度上密集地运行网络来探索整个图像。...当我们测试将网络应用于较大的图像,我们只需整个图像的范围内应用每个卷积。...我们使用与第3节中描述的相同的一组比例尺来训练这个网络。我们比较预测的回归量净每个空间位置与真实边界,转移到参照系的回归量翻译抵消卷积(见图8)。...这些边界不仅分类置信度较低(最多分别为0.11和0.12),而且它们的集合不像熊边界那样连贯,从而获得显著的置信度提升。熊盒子有很强的信心(平均每个量表约0.5分)和高匹配分数。

    1.3K30

    传输丰富的特征层次结构以实现稳健的视觉跟踪

    虽然有方法[6]利用边界信息来提供弱监督并获得像素分割,但我们认为模型中的概率图输出足以用于跟踪。...使用第一帧中的注释进行微调之后,我们基于前一帧的估计从每个新帧中裁剪一些图像块。通过简单地向前穿过CNN,我们可以获得每个图像块的概率图。然后通过搜索适当的边界来确定最终估计。...我们图4中说明了跟踪算法的流程。 3.3.1 边界确定 当新框架到来时,我们的跟踪器的第一步是确定目标的最佳位置和比例。我们首先指定可能包含目标的可能区域,并将区域送到CNN。...生成边界我们选择最佳比例后,我们需要为当前帧生成最终边界。我们首先确定边界的中心,然后估计其相对于前一帧的比例变化。...图5.提议的跟踪器的采样方案 左侧,红色边界表示要跟踪的目标,而其周围的八个蓝色边框是负面示例。右边,我们在上部显示了进入CNN的正面例子。它们用不同的比例和随机翻译填充。

    1.6K42

    成熟的目标检测,也该自己学习数据增强策略达到SOTA了

    研究人员使用的变换策略包括一些可以整张图像中使用,但是不会影响边界位置的方法(例如,从图像分类中借鉴的色彩变换策略)、也有通过改变边界位置从而影响整个图像的策略(例如,翻转或裁剪图像),以及一些只对边界框内的目标产生影响的变换策略...此外,每个操作都和两个超参数有关,这两个超参数定义了采用操作的概率,以及操作的大小。如下所示,图 2 展示了 5 个学习到的子策略。 ? 学习数据增强子策略的例子。...每个增强子策略都由三元组构成,包括操作、应用概率以及大小度量。为了确保边界与增强策略保持一致,可以调整边界位置。...几何操作:几何扭曲图像,相对的也改变边界标注的位置和大小(例如,旋转、剪切 X、转换 Y 等)。...边界操作:只改变边界标注内的像素内容(例如,只 BBox 内均衡化、只 BBox 内旋转、只 BBox 内翻转)。

    79110

    两阶段目标检测指南:R-CNN、FPN、Mask R-CNN

    由于区域建议的大小不同,本文采用最朴素的方式将所有边界变形并调整为所需大小。 作者还使用经过训练的边界分类器来进一步细化通过分割进行的边界估计。...因此,作者提出了一个特殊的池化层,将不同大小的特征进行变换,并将其馈送到全连接层,以消除网络的固定大小约束,如上图所述。 基本上,SPP 层应用最大池化各种比例的输出,与图像大小比例。...每个过滤器都使用覆盖一定比例图像的不同大小的池化进行处理,并将结果连接起来。 256 是特征图中过滤器的数量。 虽然 SPP 层不是作者提出的,但他们首先考虑 CNN 中使用 SPP 层。...训练 RPN 模型,基于与地面实况边界的 IoU,为每个锚点分配一个二进制标签。根据与真实的 IoU,标签可以是正的、负的或中性的。 RPN 模型分数和坐标估计上进行训练。...当使用松散的 IoU 阈值(如 u=0.5)对数据集进行训练边界预测会变得嘈杂。但是增加 IoU 阈值并不能解决问题,因为用于训练/推理的最佳 IoU 不匹配。

    2.4K30

    卡内基梅隆大学提出CSC-Tracker|一种新的视觉分层表示范式,用于多目标跟踪

    作者认为,与仅使用边界特征的传统范式相比,所提出的层次化视觉表示更具判别性,且不需要额外的标注。 现代计算机视觉中,作者通常使用边界或实例 Mask 来定义感兴趣物体的区域。...训练期间图像大小设置为1280 \times 1280。测试,较长边的图像大小为1560。微调期间,也微调了检测Head。...由于严格控制了其他变量和设计选择,这表明作者提出的视觉层次表示遮挡更严重比简单的边界特征更为强大。...融合所有层次的特性被证明是最佳选择。 输入大小表6中,作者尝试了不同的参数配置,包括输入剪辑长度和图像大小。...作者独立地用比例 \alpha_{w} 和 \alpha_{h} 调整边界的宽度或高度,这两个比例都是[0.9, 1.1]范围内的随机值。Dancetrack-val上的结果展示表9中。

    31410
    领券