重磅 目标 全新tita
Apache Hudi 0.13.0版本重磅发布!
Apache Hudi 0.13.0 版本引入了许多新功能,包括 Metaserver、变更数据捕获、新的 Record Merge API、Deltastreamer支持新数据源等。 虽然此版本不需要表版本升级,但希望用户在使用 0.13.0 版本之前按照下面的迁移指南采取相关重大变更和行为变更的 ......
给我一块画布,我可以造一个全新的跨端UI
一、源起 作者是名超大龄程序员,曾涉及了包括Web端、桌面端、移动端等各类前端技术,深受这些前端技术的苦,主要但不限于: 每种技术编写代码的语言及技术完全不同,同样呈现形式的组件各端无法通用; 大部分前端开发语言跟后端开发语言不同,不能共用一些数据结构; 前端UI的本质是在显示器上呈现由像素点组成的 ......
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... ......
(数据科学学习手札147)Python GIS利器shapely全新2.0版本一览
本文示例代码已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/DataScienceStudyNotes 1 简介 大家好我是费老师,我写过很多篇介绍geopandas相关技术的文章,而geopandas之所以如此高效易用,成为Python GIS生态中的翘楚,离 ......
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... ......