一、正样本匹配因为损失函数的计算有一部分只会涉及正样本的计算，所以需要搞懂正样本匹配。Yolov5是anchors-based。目的：对于图像中的每一个gtbox，找出：（1）它由输出特征图中的哪些gridcell来负责预测（2）由哪些尺寸的anchor来负责预测基于这些负责预测的gridcells中

FasterRCNN是目标检测领域里程碑式的算法，其融合了"RegionProposal","AnchorBased"等早期目标检测的重要思想，并且在开放世界目标检测中又重新获得应用。本文将以分析FasterRCNN为主线，探讨目标检测涉及到的设计思路和理论基础。参考链接：RCNN到FasterRCNN：https://blog.csdn

yolov5及其算法改进1、YOLOV5目标检测简介2、前处理2.1、自适应Anchor计算2.2、自适应计算Anchor的流程如下：2.3、图像自适应3、YOLOV4与YOLOV5的架构区别3.1、SiLU激活函数3.2、CSPBlock结构图3.3、yolov5的spp改进4、正负样本匹配与损失函数4.1、坐标表示4.2、正

这是Solana的HelloWorld教程。我们将引导您完成安装Solana的步骤并解决可能出现的问题。如果您遇到问题，请查看本文末尾的故障排除部分。安装步骤安装Rust如果您已经安装了Rust，请跳过此步骤。curl--proto'=https'--tlsv1.2-sSfhttps://sh.rustup.rs|sh安

NGUI没有使用专用的RectTransform，使用的普通Transform。NGUI不能在编辑器实时看到UI的各种情况。可能需要开游戏或者重启组件来进行调整。图片类似UGUI中的Image。分为Sprite和Texture。Sprite需要一个图集，性能较好。Texture仅需要一个图片，性能没Sprite好，一般用于背景大图

@Entry@ComponentstructIndex{@Statemessage:string='HelloWorld';build(){RelativeContainer(){Row().width(100).height(100).backgroundColor(Color.Black).alignRules({top:{anchor:'__container__',align

PDF:https://arxiv.org/pdf/2005.12872Code:https://github.com/facebookresearch/detr一、大体内容DETR（DEtectionTRansformer）基于Transformer提出了一个全新的端到端的目标检测框架，之前的目标检测方法，不管是两阶段、一阶段还是Anchor-free和Anchor-based方法，最后都需要有NM

今天完成机器学习B实验，并且进行软件需求分析大作业验收，以下为今日实验部分内容实验五：BP神经网络算法实现与测试一、实验目的深入理解支持向量机（SVM）的算法原理，能够使用Python语言实现支持向量机的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。  二、实验内

上节课我们搭建了公共的函数库，这一小节我们来搭建公共的组件库。前期准备这里使用vue-cli来搭建项目，注意在搭建项目的时候需要勾选单元测试，因为我们搭建的是公共的组件库，这意味着我们所写的组件会在其他很多项目中被使用，所以需要做单元测试。拉取好项目之后，我们发现no

functiongetScrollTop(){/***获取滚动条距离窗口顶部的距离。**@returns{number}滚动条距离顶部的像素值。*/if(typeofwindow.pageYOffset!=='undefined'){//对于现代浏览器，pageYOffset是首选方式returnwindow.pageYOffset;}el

目录前言一、前期准备二、设置布线规则三、开始布线四、优化布线五、完成布线六、注意事项结尾前言    欢迎来到嘉立创PCB手动布线教程！ 这本教程将带您走进嘉立创EDA软件的世界，一步步学习如何进行高效、精确的手动布线。我们会从基础知识讲起，确保每个步

在目标检测中，正负样本分配策略通常用于训练期间为每个样本分配一个权重，以便模型模型更加关注困难的样本和重要的样本。静态分配策略在训练开始之前确定的，固定为一组预先定义的权重，这些权重不会在训练过程中改变，这种分配策略通常基于经验得出。不够灵活，可能无法充分利用样本

前言：继专栏上一篇文章搭建开发环境后，本文就射线传送（包括区域传送、锚点传送）进行介绍，操纵摇杆在场景中移动、抓取物品、旋转镜头视角等基础功能将在下一篇文章中介绍。搭建开发环境传送门：UnityPico开发之环境搭建https://blog.csdn.net/m0_74799789/article/details/14282733

1.将YOLOv5的 C3结构换成了梯度流更丰富的 C2f结构:C3C3模块的设计灵感来自CSPNet，其核心思想是将特征图的部分通道进行分割和并行处理，目的是减少冗余梯度信息，同时保持较高的网络表达能力。C3结构与传统的残差结构类似，但有一些关键改进。C3结构的具体组成如下：输

本章分享一下如何使用Konva绘制基础图形：矩形、直线、折线，希望大家继续关注和支持哈！请大家动动小手，给我一个免费的Star吧~大家如果发现了Bug，欢迎来提Issue哟~github源码gitee源码示例地址矩形先上效果！实现方式基本和《前端使用Konva实现可视化设计器（21）-绘制

一、概述在应用的开发过程中，经常需要设计复杂界面，此时涉及到多个相同或不同组件之间的嵌套。如果布局组件嵌套深度过深，或者嵌套组件数过多，会带来额外的开销。如果在布局的方式上进行优化，就可以有效的提升性能，减少时间开销。二、示例介绍2.1、示例代码@Entry@Componentstr

人员拥挤检测系统通过Python网络模型算法技术，人员拥挤检测算法对校园/厂区/车间/港口/街道等场景的监控画面区域实现7X24小时全天候不间断进行自动分析监测，当人员拥挤检测算法监测到现场区域范围内，有异常的人群聚集（出现拥挤情况）时，人员拥挤检测算法会立刻抓拍存档并通知相关后台人员

H3CAnchor-AC是新华三集团（H3C）推出的一款无线控制器产品。无线控制器在无线网络中扮演着重要的角色，它负责管理和控制多个无线接入点（AP），以确保整个无线网络的高效运行和安全性。主要功能和特点集中管理：Anchor-AC可以集中管理大量的无线接入点，简化了网络配置和维护工作。无缝漫游：通

CONTENT8.1TRAVERSELINESLET'SPUTITINCONTEXT:WATCHTHEVIDEOLESSONeBook:TraverseLinesLevel1TRAVERSELINES:IDENTIFICATIONUSINGTRAVERSELINESCLIPPINGTOTRAVERSELINESV7TIP:MAINTAINTENSIONINTERMEDIATEPOINTSPASSINGANINT

usb_buffer_alloc(free)说是为了更好的从名字看出这个函数真实做的事情：DMAcoherencylinux提供两种方式，来保证使用dma时，内存和硬件cache的一致性：usb_buffer_alloc()isrenamedtousb_alloc_coherent()  usb_buffer_free()  isrenamedtousb_free_coherent()usb_alloc(

EasyExcel导出图片又开始写Excel导出的需求了，哈哈哈……目前的需求是将图表分析对的饼图和折线图，也就是一张完整的图片单独导出到Excel中为了方便客户在业务报告时，可以使用数据分析图片，从而更清晰准确地展示数据趋势因此关键点是将图片原比例尺寸大小导出，不能进行压缩原数