文章目录一、边界框检测（BoundingBoxCollision）二、圆形检测（CircleCollision）三、射线-物体碰撞检测（RayCasting）四、凸多边形碰撞检测（ConvexPolygonCollision）五、物理引擎集成（IntegrationwithPhysicsEngines）六、球体碰撞检测（SphereCollision）七、多边形与球

ObjectDetection:Non-MaximumSuppression(NMS)https://kikaben.com/object-detection-non-maximum-suppression/ObjectdetectionmodelslikeYOLOv5andSSDpredictobjects’locationsbygeneratingboundingboxes(showninbluerectanglesbelow).However,

参考学习：算法精讲-预测阶段后处理-NMS非极大值抑制_哔哩哔哩_bilibili以YOLOv1的模型来讲，预测阶段后处理就是把每个boundingbox中的每个种类的值算出全概率，再对比boundingbox中同种类物品，先设定一个阈值，把boundingbox中同种类全概率低于阈值的算为0，再进行一次降序排序，通过遍历

目标检测是理解图像内容的基础，它涉及识别图像中的一个或多个对象，并确定它们的位置。YOLOv1将目标检测视为一个单一的回归问题。它将整个图像分割成一个个网格，每个网格负责预测中心点落在该网格内的目标对象。YOLOv1的架构基于卷积神经网络（CNN），它通过一个单一的网络流程来预测

文章目录前言核心思想网络结构算法原理算法流程关于标定框框的中心点(x,y)的解释框的宽高(w,h)的解释置信度c的解释：class类别概率详解损失函数坐标损失置信度损失分类损失优缺点前言论文地址：yolov1YOLOv1（YouOnlyLookOnceversion1）是由JosephRedmon等人

目录概BACON代码[YangZ.,FengR.,etal.BACON:Superchargeyourvlmwithbag-of-conceptgraphtomitigatehallucinations.2024.]概本文提出了一种新的数据格式:BACON(BAg-of-Conceptgraph).BACONBACON希望将一个图片转换为\(G=(D,O,R,B)\)的数据格式

目录一、概念:二、算法过程三、代码实现一、概念:        在目标检测的初始结果中，同一个物体，可能对应有多个边界框（boundingbox，bb），这些边界框通常相互重叠。如何从中选择一个最合适的（也就是与真实目标框最接近的）呢？通常采用的做法是NMS（Nonmaximumsuppression），

题意给定xoy平面上的N个点，可以进行K次操作，每一次操作可以让这N个点中的一个点横向或纵向移动一个单位。最后用一个所有边都平行于x轴或y轴的正方形将这N个点包围，请最小化这个正方形的边长。思路最小化最大横向或纵向长度，显然二分答案。二分最后正方形的长度，现在问题转化为如何c

YOLO-V1的核心思想：利用整张图作为网络的输入，将目标检测作为回归问题解决，直接在输出层回归预选框的位置及其所属的类别。YOLO和RCNN最大的区别就是去掉了RPN网络，去掉候选区这个步骤以后，YOLO的结构非常简单，就是单纯的卷积、池化最后加了两层全连接。单看网络结构的话，和普通的CNN

根据boundingbox坐标框绘制maskimportosfromPILimportImage,ImageDraw#定义图像和标注文件夹路径image_folder_path=r'F:\Liang\Datasets\Text_dataset\Tampered-IC13\train_img'annotation_folder_path=r'F:\Liang\Datasets\Text_dataset\Tampered-IC1

非极大值抑制那么可以采用NMS算法来实现这样的效果：首先从所有的检测框中找到置信度最大的那个框，然后挨个计算其与剩余框的IOU，如果其值大于一定阈值（重合度过高），那么就将该框剔除；然后对剩余的检测框重复上述过程，直到处理完所有的检测框。Yolo预测过程也需要用到NMS算法。yolov1算

目录1.结构3.总结3.训练样本的构造4.损失函数5.训练6.推理6.小结参考：https://www.zhihu.com/tardis/zm/art/46691043?source_id=1005输入一张图片，要求输出其中所包含的对象，以及每个对象的位置（包含该对象的矩形框）RCNN开创性的提出了候选区(RegionProposals)的方法，先从

容斥真有趣。有一个性质：两个相同的子矩阵，对答案的贡献一定相同。所以就只需要枚举矩阵大小即可。我们设当前矩阵长\(i\)宽\(j\)（对应的，\(H\)为长，\(W\)为宽），假如要给答案做出贡献，矩阵的四条边一定都有点，发现可以容斥了。至少\(0\)条边上有点的方案数为\(a=C_{i\times

geo_distance：直线距离检索方式geo_bounding_bos：以两个点确定一个矩形，获取在矩形内的全部数据geo_polygon：以多个点，确定一个多边形，获取多边形内的全部数据#测试geo--geo_distancePOST/king_test_map/_search{"query":{"geo_distance":{"location":{

abc297F-MinimumBoundingBox2题意：n*m的网格，在上面随机选k个不重复的点，问能够包含这k个点的最小的矩形的面积的期望值。我们可以考虑每个点对和的贡献，直接算并不好算，我们可以考虑哪些矩形不会包含它，就是在四个方向上选k个点（比如在横坐标小于x的点中选k个），然后有四块区域的被

所谓的地理坐标查询，其实就是根据经纬度查询，官方文档：https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/geo-queries.html常见的使用场景包括：携程：搜索我附近的酒店滴滴：搜索我附近的出租车微信：搜索我附近的人 矩形范围查询，也就是geo_bounding_box查询

1.背景介绍人工智能（ArtificialIntelligence,AI）是指一种使计算机具有人类智能的科学和技术。人工智能的主要目标是让计算机能够理解自然语言、进行逻辑推理、学习自主行动、理解视觉和听觉等。人工智能的应用范围非常广泛，包括自然语言处理、计算机视觉、机器学习、深度学习、人工

RCNN,fastRCNN,fasterRCNN参考目录：RCNN，fast-RCNN，faster-RCNN：https://zhuanlan.zhihu.com/p/64694855RCNN参考目录：RCNN详解：https://blog.csdn.net/weixin_44338712/article/details/107343260IoU，NMS和bbox回归：https://zhuanlan.zhihu.com/p/60794316任务输入：image输

边界框的坐标方向：pythonopencv画边界框程序：[程序摘自pythonOpenCV画boundingbox并标明数据类]importcv2importnumpyasnpclass_name="car"box_left_top=np.array([75,35])#bbox左上角坐标box_right_bottom=np.array([475,220])#bbox右下角坐标

原始题目：GeneralizedFocalLoss:LearningQualifiedandDistributedBoundingBoxesforDenseObjectDetection中文翻译：GeneralizedFocalLoss：学习用于密集目标检测的QualifiedandDistributedBoundingBoxes发表时间：2020年6月8日平台：arxiv来源：南京理工-李翔文章

Boundingbox（边界框）和Anchorbox（锚框）是目标检测中两个不同的概念。Boundingbox（边界框）是用来描述目标在图像中位置和范围的矩形框。它由矩形框的左上角和右下角坐标定义，可以用来标记和定位目标物体。在目标检测任务中，模型通过预测目标物体的边界框来实现目标检测和定位。Anchor

已知条件\(ori(x,y,z)\)表示射线起点坐标\(dir(x,y,z)\)表示射线方向(单位向量)\(Bound\)表示AABB包围盒\(Bound.MinBound\)表示包围盒在各轴向最小坐标\(Bound.M

目录​​前言​​​​一、Abstract（概括）​​​​二、Introduction（介绍）​​​​三、UnifiedDetection（统一检测）​​​​1、NetworkDesign（网络设计）​​​​2、Training（训练）​

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G扫描二维码 关注我们微信公众号: 计算机视觉研究院回复“AnchorFree”获取论文集下载随着CVPR和ICCV的结束，一大批目标检测的论文在arX

人工智能大数据与深度学习 公众号：datayxSOLOv2：实例分割（动态、更快、更强）论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.04488就目前来讲，很多实例分割算法存在的问题弊端主要是：速度