FastR-CNN的不足选取区域使用的算法是固定的，不参与学习选取区域的算法本身消耗比较高(搜索选择法)选取区域的算法选出来的区域大部分都是重合的，并且只有很小一部分包含我们想要识别的对象区域范围的精度比较低(即使经过调整)判断分类有时只能使用部分包含对象的区域(例如

Abstract之前的Visualgrounding任务方法主要是通过生成一些候选框或者anchors来进行的，基于这些候选框或锚点提取图像的视觉特征，最后将这些视觉特征与文本描述的嵌入向量（textembeddings）进行融合，以找到文本描述对应的图像区域。但是缺点就是在生成候选框的时候没有充分结合文

一、初级MySQL操作初级MySQL操作主要集中在基础数据库管理和常用SQL语句上，适合新手用户快速上手。1.1MySQL安装与部署安装MySQL（以Ubuntu为例）sudoaptupdatesudoaptinstallmysql-server安装完成后，可以通过以下命令检查MySQL是否启动：sudosystemctlstatus

目录1.总体网络结构2.MaskRCNN细节3.loss4.预测参考链接：https://blog.csdn.net/qq_47233366/article/details/131326554?ops_request_misc=%25257B%252522request%25255Fid%252522%25253A%252522171196013016800213023649%252522%25252C%252522scm%252522%25253A%252522201

PDF:《FromPointstoParts:3DObjectDetectionfromPointCloudwithPart-awareandPart-aggregationNetwork》CODE:https://github.com/sshaoshuai/PartA2-Nethttps://github.com/open-mmlab/OpenPCDet一、大体内容PartA2在PointRCNN基础上进行了扩展和改进，使得3D

PDF：https://arxiv.org/pdf/1912.13192.pdfCODE:https://github.com/sshaoshuai/PV-RCNN一、大体内容前面介绍了基于Point的3D目标检测网络（PointRCNN、3DSSD）以及基于voxel的3D目标检测网络（VoxelNet、SECOND、PointPillar），基于Voxel的方法比较高效，其多尺度的特征可以生成较高质量

PDF:https://arxiv.org/pdf/1812.04244.pdfCODE:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN?tab=readme-ov-file大体内容PointRCNN和前面提到的VoxelNet、SECOND、PointPillar一阶段模型不同，如下图所示PointRCNN将目标检测任务分为两个阶段，第一个阶段借助点云分割得到前景点以

FasterR-CNN的发展史SelectiveSearch（2012）RCNN（2014）SPPNet(2014)FastR-CNN（2015）FasterR-CNN（2015）总结补充：MaskRCNN7.1、FPN7.2、RPN7.3、ProposalLayer层7.4、DetectionTarget层（预测框匹配groundTrue）7.5、ROIAlign    8.补充：历年主流网络型对比、常用

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）是一种在目标检测算法中常用的技术，用于去除冗余的边界框，以获取最佳的检测结果。在目标检测中，通常会使用候选框（boundingboxes）来表示可能包含目标的区域。然而，在某些情况下，不同的候选框可能会有部分重叠，或者多个候选框可能都表示同一个实际目

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一、问题：ubuntu18.04在软件商店安装了vscode中文输入法候选框不跟随，输入不跟随，候选框在左下角：但是，系统的其他输入都跟随，正常,gedit:火狐：百度：刚开始装，没注意，来源是snap商店：注：snap是ubuntu的一项技术，类似docker，更详细的百度。所以安装了snap版本

引言人脸检测API是一种基于深度学习技术的图像处理API，可以快速地检测出一张图片中的人脸，并返回人脸的位置和关键点坐标，在人脸识别系统、人脸情绪识别等多种场景下都有极大的应用。本文将从人脸检测的发展历程、原理、特点等角度出发，一文带你看透人脸检测API。人脸检测技术

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