极大值

线段检测：Towards Light-weight and Real-time Line Segment Detection Towards Light-weight and Real【方法解读】

智维探境·2024-08-30 15:30

局部极小值与鞍点 Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营

损失没有办法再下降，也许是因为收敛在了临界点，临界点包括局部极小值，局部极大值和鞍点（梯度是零且区别于局部极小值和局部极大值（localmaximum）的点）2，如果一个点的梯度接近于0，

千740·2024-08-27 09:23

二维数组求矩阵的局部极大值

答案：#includeintmain(){intm,n,i,j;scanf("%d%d",&m,&n);inta[m][n];for(i=0;ia[i][j+1]&&a[i][j]>a[i][j-1]&&a[i][j]>a[i-1][j]&&a[i][j]>a[i+1][j]){printf("%d%d%d\n",a[i][j],i+1,j+1);fact=1;}}if(fact==0)print

天地过客1124·2024-03-02 15:33

目标检测算法之YOLOv5在乒乓球赛事中运动员行为分析领域的应用实例详解（优化版--下）

**结果后处理优化**：-使用更高效的非极大值抑制（NMS）实现，如使用

小嘤嘤怪学·2024-02-19 23:06

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07 Local feature-Blob detection

2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导=拉普拉斯看哪个信号能产生最大响应高斯二阶模版检测尺度（用二阶过零点检测边缘）高斯二阶导有两个参数：方差和窗宽最后图表示当信号与高斯滤波核能匹配的时候，能产生一个极大值准备一堆模版上去卷积

量子-Alex·2024-02-14 08:20

《人机博弈》摘录（六）搜索引擎

Alpha剪枝，父节点取极大值，剪除已确认较小的子节点。Beta剪枝，父节点取极小值，剪除已确认较大的节点。实验数据表明负极大值算法不适合alpha-beta搜索。效率比极大极小值算法低。

不会游的海鸥·2024-02-09 21:06

Java + 最短路 Floyd 算法模板

Java+最短路Floyd算法模板publicclassFloyd{publicvoidfloyd(intn){//极大值，代表路不通intinf=n+1;int[][]path=newint[n][n

专注如一·2024-02-03 13:28

回家路上

所以说起来，归程路上那甜甜蜜蜜的安定，粘粘腻腻的欢喜，反而成了旅行心情函数里的一个极大值。——树绿色格子的棉质床单，灰蓝色花边的荞麦皮枕头，断了一只脚的

闲多円·2024-02-01 21:08

Canny边缘检测算法(python 实现）

保留了每个像素点上梯度强度的极大值，而删掉其他的值。对于每个像素点，进行如下操作：4应用双阈值的方法来决定可能的（潜在的）边界。

潇洒哥611·2024-02-01 03:31

C语言学习日记—— 一维数组的定义和引用

文章目录目录文章目录前言一、一维数组的定义和引用1.1一维数组的定义1.2一维数组元素的引用1.3一维数组的初始化二、一维数组的应用举例2.1.求数组元素和2.2.求数组元素极大值和次大值2.3.斐波那契数列

LanUU123·2024-01-31 23:10

极值点、驻点、拐点的区别-----专升本

一、定义不同1、极值点：若f(a)是函数f(x)的极大值或极小值，则a为函数f(x)的极值点，极大值点与极小值点统称为极值点。极值点是函数图像的某段子区间内上极大值或者极小值点的横坐标。

辣椒酱.·2024-01-27 03:33

深入浅出理解目标检测的NMS非极大抑制

一、参考资料物体检测中常用的几个概念迁移学习、IOU、NMS理解目标定位和检测系列（3）：交并比（IOU）和非极大值抑制（NMS）的python实现Pytorch：目标检测网络-非极大值抑制(NMS)二

花花少年·2024-01-24 10:48

目标检测基础-RCNN系列模型

开头先感谢可爱的小姐姐的细心讲解，视频网址如下：目标检测基础——RCNN系列模型（理论和代码复现）_哔哩哔哩_bilibili目录RCNN过程非极大值抑制（NMS）Bounding-boxregressionRCNN

Hzt_dreamer·2024-01-23 07:38

YOLO系列：YOLO v1-v8、YOLOx、PP-YOLOE、DAMO-YOLO、YOLOX-PAI 设计思路

非极大值抑制去除重复预测结果YOLOv1的优化思路YOLOv2更轻量化

Debroon·2024-01-22 08:07

【Python 数据分析】描述性统计：平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值、中位数、百分位数、用箱型图表示分位数

目录简述/前言1.平均数（均值）、方差、标准差、极大值、极小值2.中位数3.百分位数4.用箱型图表示分位数简述/前言前面讲了数据分析中的第一步：数据预处理，下面就是数据分析的其中一个重头戏：描述性统计，

小邓在森林·2024-01-21 07:28

从零开始 PyTorch 项目：YOLO v3 目标检测实现

本文包含了该教程的后面两个部分，将介绍「置信度阈值设置和非极大值抑制」以及「设计输入和输出

CVAIDL·2024-01-19 08:22

第十七周周报

文章目录摘要目标检测锚框交并比NMS非极大值抑制输出文献阅读：SMPL:ASkinnedMulti-PersonLinearModelIntroductionRelatedWorkModelFormulationTraining

Joy_moon·2024-01-17 15:42

signal.find_peaks寻峰原理

它的基本原理是识别局部极大值点，这些点的特征是在一定范围内比相邻的样本都要高。

故障诊断与python学习·2024-01-16 15:26

三次样条插值拟合离散振动信号包络线

=(1:500);y=fault_data(:,1);%其中可对数字1更换来处理不同信号类型y=y(1:500,:)';%%findpeaks求极值点[~,indmax]=findpeaks(y);%极大值

Away43567·2024-01-15 23:39

132基于matlab的采集信号模极大值以及李氏指数计算

基于matlab的采集信号模极大值以及李氏指数计算，1)计算信号的小波变换。2)求出模极大曲线。3)计算其中两个奇异点的Lipschitz指数，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-14 13:49

Halcon边缘滤波器edges_image 算子

此外，edges_image算子也提供了非极大值抑制和滞后阈值，使提取出的边缘更细化。edges_i

electrical1024·2024-01-13 21:25

函数与导数大题：2018年理数全国卷C题21

2018年理数全国卷C题21已知函数.（1）若，证明∶当时，；当时，;（2）若是的极大值点，求.【解答问题1】函数的定义域为.若，则函数单调递减，单调递增，;函数单调递增，单调递增，;证明完毕.

易水樵·2024-01-11 11:00

3万字计算机视觉学习笔记及重要知识点总结

目标检测度量标准图像分割度量标准非极大值抑制NMS目标检测中的Anchor原始图片中的ROI如何映射到到featuremap?

搬砖成就梦想·2024-01-10 14:33

面试题-手撕NMS(非极大值抑制)

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）是一种常用于目标检测和计算机视觉中的算法，用于去除重叠的边界框，保留最可能是真实目标的边界框。

zhaoyqcsdn·2024-01-09 22:22

Canny算法原理和应用

在此基础上求出梯度的强度和梯度的角度edge为边缘强度，tan为梯度方向上图表示的是中心点的梯度向量、方位角以及边缘方向（任一点的边缘与梯度向量正交）对梯度角度进行量化处理划重点：是沿着梯度方向对幅值进行非极大值抑制

资料加载中·2024-01-08 20:43

125基于matlab的模极大值的程序源码

基于matlab的模极大值的程序源码,可以用此方法来判断时间序列的奇异点,并根据它来恢复信号，数据采用轴承故障数据，程序已进行详细注释，数据可更换自己的，程序已调通，可直接运行。

顶呱呱程序·2024-01-08 08:38

深度学习：鞍点以及如何跳出鞍点

最近阅读了有关鞍点得到文章，做了一下总结：鞍点的定义：鞍点（saddlepoint）的数学含义是：目标函数在此点上的梯度（一阶导数）值为0，但从该点出发的一个方向是函数的极大值点，而在另一个方向是函数的极小值点

Way_X·2024-01-06 12:03

DrGraph原理示教 - OpenCV 4 功能 - 膨胀腐蚀

膨胀：输入图像与结构元素进行卷积计算，取局部极大值来替代中心值，可以使相互分离的物体连接起来。腐蚀：取局部极小值替换中心值，可以断开两个连接在一起的物体。这个概念对于没太多理论支持的程序员来说

DrGraph·2024-01-05 08:09

yolo v7支持的设备

列出的方法包括：PyTorch转CoreML（适用于macOS/iOS）PyTorch转ONNX，然后使用NMS（非极大值抑制）进行推理PyTorch转TensorRT，同样使用NMS另一种PyTorch

AlphaFinance·2024-01-04 08:53

@TableId(value = “id“,type = IdType.AUTO) 设置后自增不规律

就是自增不规律，比如id=极大值id=另一个极大值，且极大值还是不连续然后需要重启springboot程序，现在能够保持单调递增然后使用truncatetable表名，这样能让它从id=1开始自增。

劝学-大数据·2024-01-03 17:22

目标检测YOLO3笔记1

算法预测流程图：网络结构：思考与总结：(NMS)非极大值抑制：作用：怎么实现？怎么判断多个预测框预测同一个物体？Iou:NMS:（学习资料：飞桨AIStudio星河社区-人工

BKXjilu·2024-01-01 16:38

SciPy 库中maximum_filter配合generate_binary_structure获取局部极大值

SciPy库中maximum_filter配合generate_binary_structure获取局部极大值介绍maximum_filter用法generate_binary_structure用法示例代码介绍

lqjun0827·2024-01-01 13:12

Faster RCNN源码解读(1)-NMS非极大值抑制

参考：非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS）py_cpu_nms.pyimage.png#---------------------------#非极大值抑制（Non-MaximumSuppression

疯人愿的疯言疯语·2023-12-30 08:55

1.13 openCV-python Canny图像边缘检测

#第一步：由于边缘检测很容易受到噪声影响，所以第一步是使用5x5的高斯滤波器去除噪声#第二步：计算图像梯度#第三步：非极大值抑制,在获得梯度的方向和大小之后，应该对整幅图像做一个扫描，去除那些非边界上的点

wangsb_2020·2023-12-30 02:12

YACS（上海计算机学会竞赛平台）一星级题集——评委打分

题目描述许多比赛在计算选手得分平均数的时候，都会先去掉一个最高得分，再去掉一个最低得分，这样可以避免极大值与极小值对平均值的影响。

A3024857·2023-12-29 23:06

OpenCV-Python(19):Canny边缘检测

目录学习目标Canny边缘检测原理1.噪声抑制(噪声去除)2.梯度计算3.非极大值抑制4.双阈值检测(滞后阈值)5.边缘连接Canny边缘检测步骤Canny边缘检测的OpenCV实现不同阈值的边缘检测效果学习目标了解

图灵追慕者·2023-12-29 09:02

函数与导数大题：2019年理数全国卷A题20

2019年理数全国卷A题20已知函数,为的导数，证明：（1）在区间存在唯一极大值点；（2）有且仅有2个零点.

易水樵·2023-12-29 07:02

目标检测-Two Stage-Faster RCNN

、FasterRCNN的网络结构和流程FasterR-CNN的流程图FasterR-CNN网络结构图（以VGG为backbone）：二、FasterRCNN的创新点三、FasterRCNN的训练过程非极大值抑制

学海一叶·2023-12-28 14:10

【MATLAB】史上最全的17种信号分解+FFT+HHT组合算法全家桶

EMD分解的主要步骤如下：将信号的局部极大值和极小值连接起来，形成一些局部极值包络线。对于每个局部极值包络线，通过线性插值得到一条平滑的包络线。然后将原信号减去该包络线，得到一条局部振荡的残差信号。

Lwcah·2023-12-27 11:29

【MATLAB】史上最全的25种信号分解算法全家桶

EMD分解的主要步骤如下：将信号的局部极大值和极小值连接起来，形成一些局部极值包络线。对于每个局部极值包络线，通过线性插值得到一条平滑的包络线。然后将原信号减去该包络线，得到一条局部振荡的残差信号。

Lwcah·2023-12-27 11:55

统计学习笔记九----EM算法

EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望（expection）；M步，求极大值（maximization），所以这一算法称为期望极大算法（exceptionmaximizationalgorithm）

爱科研的徐博士·2023-12-25 23:13

基于三维点云包围盒平面的圆柱体拟合方法

目录一、算法原理二、实现代码三、计算结果一、算法原理（1）三维点云数据集能够找到一个最大外包围盒将其包裹，具体步骤如下，首先找到坐标的极大值和极小值点，然后得到最大包围盒，极大值和极小值点构成外包围盒的对角点

点云处理·2023-12-24 00:23

【PTA-C语言】实验六-二维数组与字符数组

如果代码存在问题，麻烦大家指正~~有帮助麻烦点个赞~~实验六-二维数组与字符数组7-1矩阵运算（分数15）7-2求矩阵的局部极大值（分数15）7-3字符串排序（分数20）7-4组个最小数（分数20）7-

谛凌·2023-12-23 21:19

python图像二值化处理

具体实现是将大于某个临界灰度值的像素灰度设为灰度极大值，把小于这个值的像素灰度设为灰度极小值，从而实现二值化。根据阈值选取的不同，二值化的算法分为固定阈值和自适应阈值。常见的

老歌老听老掉牙·2023-12-19 06:50

锚框【Anchor frame】

交并比IoU用来计算两个框之间的相似度0表示无重叠，1表示重合赋予锚框标号每个锚框是一个训练样本将每个锚框，要么标注为背景，要么关联上一个真实边缘框我们可能会生成大量的锚框【这个导致大量的负类样本】使用非极大值抑制

你不困我困·2023-12-04 16:45

邻接矩阵的建立

(3）初始化邻接矩阵，使每个权值初始化为极大值。(4）构造邻接矩阵。

速 �·2023-12-04 08:43

极小值极大值算法-井字棋

用极小值极大值算法写的井字棋：#include#include#defineCOM-1#defineMAN1#defineSTEP9#defineDRAW0#defineROW3#defineCOL3#

MeepoB·2023-12-03 12:11

算法之选择排序

算法之选择排序简单选择排序选择排序每一趟两两比较大小，找出极值(极大值或极小值)并放置到有序区的位置。核心算法结果可为升序或降序排列，默认升序排列。以降序为例扩大有序区，减小无序区。

Runaway-·2023-11-29 18:52

爬山算法

HillClimbing，爬山算法，有点类似于函数中的极大值点，你只是比你的左右邻域大，不是最大。

大黑兔奶糖_·2023-11-28 05:46

YOLOv5改进 | 添加SE注意力机制 + 更换NMS之EIoU-NMS

为提高算法模型在不同环境下的目标识别准确率，提出一种基于改进YOLOv5深度学习的识别方法（SE-NMS-YOLOv5），该方法融合SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制模块和改进非极大值抑制对数据集进行训练和测试

小哥谈·2023-11-27 00:53

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