下标 数目 目标
LeetCode28. 找出字符串中第一个匹配项的下标
题目描述： 给你两个字符串 haystack 和 needle ，请你在 haystack 字符串中找出 needle 字符串的第一个匹配项的下标（下标从 0 开始）。 如果 needle 不是 haystack 的一部分，则返回 -1 。 示例 1： 输入：haystack = "sadbutsa ......
CVPR 2023 | 标注500类，检测7000类！清华大学等提出通用目标检测算法UniDetector
前言 本文向大家介绍一篇今天新出的非常有意思的 CVPR 2023 的论文，相比于传统的目标检测算法，训练时标注了几个类别，就只能检测几个类别，这篇论文属于通用目标检测的范畴。通过在训练过程中图像和文本对齐，它可以自动扩展到检测那些视觉标注中没有出现的类别。这将有效帮助视觉系统目标检测能力的迁移，感 ......
行为策略与目标策略、On-policy与Off-policy
在强化学习中，行为策略和目标策略的区别在于，行为策略是智能体在环境中实际采取的策略，而目标策略是智能体希望学习的最优策略。¹ 行为策略和目标策略的差异会影响到强化学习算法的选择和性能。¹ 行为策略和目标策略都是强化学习中的重要概念。 (1) 强化学习中，确定性策略和随机策略的区别，以及各自经典的算法 ......
目标OKR你要SMART!
人们普遍认为，SMART首字母缩写词于1981年11月在华盛顿州斯波坎首次出现。乔治·T·多兰（George T Doran）是华盛顿水力公司的顾问和前企业规划总监，他在杂志《MIT Sloan Management Review》（麻省理工斯隆管理评论）上发表了一篇题为《有一种S.M.A.R.T的 ......
Maven Fatal error compiling: 错误: 无效的目标发行版：17
尝试解决 pom.xml中添加如下配置，但未能解决 <properties> <maven.compiler.source>17</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>17</maven.compiler.target> </propertie ......
2071.你可以安排的最多任务数目 (Hard)
问题描述 2071. 你可以安排的最多任务数目 (Hard) 给你 n 个任务和 m 个工人。每个任务需要一定的力量值才能完成，需要的力量值保存在下标从 0 开始的整数数组 tasks 中，第 i 个任务需要 tasks[i] 的力量才能完成。每个工人的力量值保存在下标从 0 开始的整数数组 wor ......
CVPR 2023 | 用于半监督目标检测的知识蒸馏方法
前言 本文从数据初始化的角度研究师生模型，并提出了一种名为 Active Teacher 的半监督对象检测 (SSOD) 新算法。Active Teacher 将师生框架扩展到迭代版本。同时，还从信息量、多样性和难度等方面考察了样本的选择，让Active Teacher 最大限度地主动选择那些最有可 ......
学习1.给定一个数组和一个固定值,请在数组中找到 和为固定值的整数,并返回它们的下标
var twoSum=function(nums,target){ let map=new Map(); for(let i=0;i<nums.length;i++){ if(map.has(target - nums[i])){ return [map.get(target - nums[i]), ......
目标跟踪方向开源数据集资源汇总
前言 本文收集和整理了一些目标跟踪相关的开源数据集，均附有下载链接，希望能给大家的学习带来帮助。 本文转载自极市平台 作者 | CV开发者都爱看的 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与 ......
详解目标检测模型的评价指标及代码实现
摘要：为了评价模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标来衡量，有了评价指标，就可以对比不同模型的优劣，并通过这个指标来进一步调参优化模型。 本文分享自华为云社区《目标检测模型的评价指标详解及代码实现》，作者：嵌入式视觉。 前言 为了了解模型的泛化能力，即判断模型的好坏，我们需要用某个指标 ......
Yolov5——训练目标检测模型详解（含完整源码）
项目的克隆 打开yolov5官网（GitHub - ultralytics/yolov5 at v5.0），下载yolov5的项目： 环境的安装（免额外安装CUDA和cudnn） 打开anaconda的终端，创建新的名为yolov5的环境（python选择3.8版本）： conda create - ......
python进阶：带你学习实时目标跟踪
摘要：本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 本文分享自华为云社区《python进阶——人工智能实时目标跟踪,这一篇就够用了！》，作者：lqj_本人 。 前言 本程序主要实现了python的opencv人工智能视觉模块的目标跟踪功能。 项目介绍 区域性锁定目标实时 ......
深入理解需求分析的目标（C系架构设计法）
需求分析的目标：是尽可能准确、全面、深入的理解业务。 1：理解“尽可能准确” 首先，需求分析，要做的事，肯定是去理解业务，但是要达到什么样的程度，才算是我们理解了这个业务呢？ 第一个是“尽可能”，尽可能的意思，就是你不太可能百分之百的、完整的、准确的去理解，做不到。我们只能说是尽自己最大努力去理解， ......
万字长文概述单目3D目标检测算法
基于深度学习的主流单目3D目标检测算法可以分为两个过程：2D目标检测 + 基于投影几何原理的回归网络设计。本文首先介绍了单目 3D 目标检测的理论基础-投影几何原理和算法原理，并解读了几个主流模型。 ......
一阶段目标检测网络-RetinaNet详解
作者深入分析了极度不平衡的正负（前景背景）样本比例导致 one-stage 检测器精度低于 two-stage 检测器，基于上述分析，提出了一种简单但是非常实用的 Focal Loss 焦点损失函数，并且 Loss 设计思想可以推广到其他领域，同时针对目标检测领域特定问题，设计了 RetinaNet... ......
二阶段目标检测网络-FPN 详解
FPN(feature pyramid networks) 是何凯明等作者提出的适用于多尺度目标检测算法。原来多数的 object detection 算法（比如 faster rcnn）都是只采用顶层特征做预测，但我们知道低层的特征语义信息比较少，但是目标位置准确；高层的特征语义信息比较丰富，但是... ......
二阶段目标检测网络-Faster RCNN 详解
backbone 为 vgg16 的 faster rcnn 网络结构如下图所示，可以清晰的看到该网络对于一副任意大小 PxQ 的图像，首先缩放至固定大小 MxN，然后将 MxN 图像送入网络。 ......
二阶段目标检测网络-Mask RCNN 详解
Mask RCNN 是作者 Kaiming He 于 2018 年发表的论文。Mask RCNN 继承自 Faster RCNN 主要有三个改进：
1，feature map 的提取采用了 FPN 的多尺度特征网络
2，ROI Pooling 改进为 ROI Align
3，在 RPN 后面，增加了... ......
二阶段目标检测网络-Cascade RCNN 详解
Cascade RCNN 是作者 Zhaowei Cai 于 2018 年发表的论文 Cascade R-CNN: Delving into High Quality Object Detection。Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组... ......