极大值第6页

深度学习传统CV算法——边缘检测算子总结以及新兴边缘算法

边缘检测算子总结边缘检测算子总结SUSAN边缘及角点检测方法SUSAN检测方法概述SUSAN边缘检测边缘响应的计算边缘方向的计算非极大值抑制子像素精度检测位置并不依赖于窗口大小SUSAN角点检测排除误检的角点非极大值抑制

小陈phd·2023-04-06 09:10

skimage库图像中值滤波；均值滤波；极大值滤波

使用view_as_blocks（来源于skimage.util）函数。当我们想要对非重叠图像块执行局部操作时，块视图（view_as_blocks的返回值）非常有用。我们将图像astronaut（来源于skimage.data）切成小方块(4*4)。在每个方块内部，我们计算均值、最大值和中位值，然后用这些值表示这个方块的值。处理后结果被放在一起展示，结果中第一张图像为使用三次样条插值后形成的图像

我坚信阳光灿烂·2023-04-05 16:30

C++ · 找最大/最小值

找最大最小值方法一：擂台思想这个思路很好理解，找最小值就设一个极大值(如：999999)，此后，每输入一个数，就比较它是否比当前最小值小。如是，则它替代最小值；如否，则输入下一个数。

老师好我叫余同学·2023-04-05 13:08

军队文职(数学2+物理)——高等数学 7、导数的几何应用

若,则f(x)在[a,b]内单调不减(单调不增)极值：设函数f(x)在(a,b)内有意义,是(a,b)内的某一点，则如果存在一个点的邻域，使得对此邻域内的任一点x(x≠)，若，则称为函数f(x)的一个极大值

百里牛金·2023-04-04 10:44

算法刷题打卡028 | 贪心算法2

LeetCode122买卖股票的最佳时机II题目链接：122.买卖股票的最佳时机II-力扣（Leetcode）这道题买卖股票不限制次数，贪心贪的就是股票正的价格差，局部极小值入手，价格即将下跌之前的极大值出手

tsy_·2023-04-03 23:07

尝试与失败

生活本来就是求极大值的过程，如果你不喜欢四平八稳的状态，可又害怕跌荡起伏呢，这再正常不过了。但是我想不论怎样，总要跳一跳，试一试吧。机会总是在不断地尝试中诞生，它就是杠杆，能放大你的付出。

lei__·2023-04-03 17:19

逻辑回归算法原理解读

2、逻辑回归的原理，损失函数，参数更新方式线性回归的公式：，此时Y和X是线性关系逻辑回归则是在此基础上通过g函数把值映射到0-1之间，其公式为：对于二分类任务：合并二分类任务：似然函数：对数似然函数求极大值取

benben044·2023-04-02 00:04

改进 YOLO V5 的密集行人检测算法研究（论文研读）——目标检测

的密集行人检测算法研究（2021.08）摘要：1YOLOV52SENet通道注意力机制3改进的YOLOV5模型3.1训练数据处理改进3.2YOLOV5网络改进3.3损失函数改进3.3.1使用CIoU3.3.2非极大值抑制改进

椒椒。·2023-03-30 11:08

Boosting Adversarial Attacks with Momentum论文解读

通过将动量项集成到攻击的迭代过程中，我们的方法可以稳定更新方向，并在迭代过程中避开较差的局部极大值，从而产生更多可转移的对

你回到了你的家·2023-03-30 03:14

Topsis算法实践：比较LSTM算法与BP神经网络算法，以chickenpox_dataset为例

目录Topsis简介模型分类与转化极小转化为极大型中间最优型转极大值区间最优[a,b]转极大型计算得分并归一化LSTM算法预测数据加载处理定义和训练LSTM网络预测并返回误差BP神经网络预测数据处理构建

阿白啥也不会·2023-03-26 07:32

是不是男生失恋了走出来比女生快，而女生一直无法释怀?

不对，男生的回忆曲线是从极小值递增，而女生的是从极大值递减；首先，男生分手后一般会经历以下几个时期：1/波动期波动期是我们刚刚分手的一段很短的时间,在这一时期，去各种挽回的人基本上都会失败，因为在这一时期

第一定律v·2023-03-24 13:11

[自注意力神经网络]DETR目标检测网络

它不再需要NMS(非极大值抑制，用于去除多余的预测框)和生成anchor。DETR提出了一个新的目标函数（二分图匹配），这个函数可以强制网络输出一个独一无二的预测值（没有冗余的预测框）。

ViperL1·2023-03-24 02:54

TransformerDETR模型目标检测开山之作

不同任务人工设计不同的非极大值抑制(NMS)阈值、生成新的锚点(Anchor)？是不是直接戳中了各位开发者的痛点！

Strawssberry·2023-03-24 02:39

OpenCV-边缘检测和图像金字塔

非极大值抑制在获得梯度的方向和大小之后，应该对

基斯卡人·2023-03-21 07:11

2 非极大值抑制（NMS）

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS[1]）可以正面地表述为局部最大搜索（LocalMaximumSearch）,其中局部最大值大于其所有邻居(不包括其自身)。

水之心·2023-03-19 02:18

21天蜕变-11

反之，单减2）在一点左领域大于零，右领域小于零，极大值。反之，极小值。3）一阶导数等于零，二阶大于零，极小值。反之，极大值。2、凹凸性与拐点二阶大于零为凹曲线。反之，为凸。

小圈儿_·2023-03-15 08:18

计算机博弈算法（Adversarial Search）

Knuth等人在1975年优化了算法，提出了负极大值(negamax)概念，这一概念的原理本质上与极小化极大值算法并无不同，但是却不需要系统区分取极大值

noobiee·2023-03-13 18:30

评分卡之探索性数据分析

EDA也被称为数据的初步分析，一般包括对以下一些或全部的探索：单变量的统计特性和分布均值、众数、标准差等分位数，如第一个和第三个是四分位数极端值检验，包括极大值和极小值。

数据小黑升值记·2023-03-13 12:54

数据分析学习Day9---统计学（描述统计）

一般而言，可以用调整平均数（trimmedmean）消除异常波动，在数据集中删除一定比例的极大值和极小值，比如5%，然后重新计算平均数。它既然不靠谱，我们便请出中位数。

ghostdogss·2023-03-11 11:12

计算机视觉知识点之RCNN/Fast RCNN/Faster RCNN

：划分区域提案，进行归一化：将所有候选框变为固定大小的（227*227）区域，对每个候选区域，使用深度网络提取特征第三步：CNN网络提取特征送入每一类的SVM分类器，判别是否属于该类第四步：NMS(非极大值抑制

王壹浪·2023-03-11 03:23

DETR目标检测算法学习记录

OneStage中的YOLO还是Two-Stage中的Faster-RCNN，其虽然都在目标检测领域有着一席之地，但无一例外都是基于Anchor的模型算法，这就导致其在输出结果时不可避免的进行一些如非极大值抑制等操作来进一步选择最优解

彭祥.·2023-03-10 13:40

摩托车遭遇死亡摇摆到底是什么原因？

那么摩托车的轮组就相当于竖着旋转的陀螺，当动平衡不好的轮组开始转动，并达到某一转速时，轮组的晃动就到达极大值，这

田二奇·2023-03-10 07:12

企业数仓拉链表制作

如果当前信息至今有效，在生效结束日其中填入一个极大值（如：9999-99-99）生效日期=某个日期二、为什么要做拉链表拉链表适合于：数据会发生变化，但是大多数的数据是不变的，即缓慢变化维比如:订单信息从未支付

比格肖·2023-03-09 18:05

【知识点】卷积神经网络

文章目录符号约定过滤器Padding卷积步长三维卷积单层卷积网络简单卷积网络示例池化层迁移学习数据扩充目标定位特征点检测交并比非极大值抑制YOLO符号约定n原图像大小，比如6*6的图像，n=6f过滤器大小

不知道在干嘛每天·2023-03-08 21:20

R-CNN 阅读笔记

programmingfool5·2023-02-22 07:44

从0开始的CNN学习之路(一)

目录前言一、传统机器视觉二、RCNN整体流程三、selectivesearch四、NMS(非极大值抑制)总结前言本系列文章主要内容从RCNN开始引入,重点介绍RCNN其中的思想,主要包括regionproposals

beluga(阿通努力版)·2023-02-22 07:09

指标评估 —— AP & mAP 详细解读

X_Imagine·2023-02-20 07:59

机器学习进阶-边缘检测-Canny边缘检测 1.cv2.Canny(进行Canny边缘检测)

表示最小阈值，thresh2表示最大阈值，用于进一步删选边缘信息Canny边缘检测步骤：第一步：使用高斯滤波器进行滤波，去除噪音点第二步：使用sobel算子，计算出每个点的梯度大小和梯度方向第三步：使用非极大值抑制

weixin_34085658·2023-02-18 07:07

边缘检测

应用非极大值（Non-MaximumSuppression）抑制，以消除边缘检测带来的杂散响应。应用双阈值（Double-Threshold）检测来确定真实的和潜在的边缘。

哈哈哈呀啦啦啦·2023-02-18 07:35

OpenCV（五）之图像边缘检测

Edgedetection-高斯滤波滤波操作-高斯滤波滤波操作-高斯内核-getGaussianKernel()Edgedetection-Sobel算子梯度计算-梯度强度梯度计算-梯度方向Edgedetection-非极大值抑制非极大值抑制

DeepLearningJay·2023-02-18 07:33

opencv形态学运算：腐蚀（erode）和膨胀（dilate）

寻找图像中的明显的极大值区域或极小值区域求出图像的梯度腐蚀和膨胀是针对白色部分（高亮部分）

SOC罗三炮·2023-02-18 07:51

深度学习Week15-common.py文件解读（YOLOv5）

1.1autopad1.2Conv1.3Focus1.4Bottleneck1.5BottleneckCSP1.6C31.7SPP1.8Concat1.9Contract、Expand二、重要类2.1非极大值抑制

牛大了2022·2023-02-17 05:11

从零开始实现yolox三：模型推理

模型导入与预测1输出解码2对预测框进行筛选（置信度过滤和非极大值抑制）3将预测框绘制在图片中（1）对输入图片进行调整（letterbox及缩放）（2）将边框绘制在图片中（3）对输出边框进行调整按照正常顺序

weixin_44457930·2023-02-07 12:37

计算机视觉面试（四）

非极大值抑制算法的目的正在于此，它可以消除多余的框，找到最佳的物体检测位置。

ZF_YES·2023-02-07 11:15

NMS 和 Soft-NMS简单介绍

所谓非极大值抑制：先假设有6个输出的矩形框(即proposal_clip_box)，根据分类器类别分类概率做排序，从小到大分别属于车辆的概率(scores)分别为A、B、C、D、E、F。

zaf赵·2023-02-07 09:18

说说soft-nms和nms那些事

非极大值抑制（Non-maximumsuppression，NMS）是一种获取局部最大值，抑制非极大值的算法，

My小可哥·2023-02-07 09:17

目标检测模型中NMS、soft-NMS、softer-NMS的原理、LNMS文本检测系列（python代码实现）

非极大值抑制NMS的作用：是目标检测框架中的后处理模块，主要用于删除高度冗余的bbox。?

人工智障之深度瞎学·2023-02-07 09:17

SOFT-NMS

cn.arxiv.org/abs/1704.04503Github链接：https://github.com/bharatsingh430/soft-nms动机NMS原理：绝大部分目标检测方法，最后都要用到NMS-非极大值抑制进行后处理

rrr2·2023-02-07 09:47

NMS、Soft-NMS、Softer-NMS

NMSNMS顾名思义，非极大值抑制，也就是把极值周围的给抑制掉，不输出。在深度学习中叫去重，只保留最可靠的那个输出。首先定义一个相似度，深度学习中用IOU表示两个框的相似度。步骤：1、取分值最大的框。

maxruan·2023-02-07 09:15

激光条纹中心提取——极值法python

梯度值等于零处的像素点就是光条纹中横截面灰度极大值点，并将该点作为光条纹中心点。

Charms@·2023-02-06 22:54

【人工智能与深度学习】CNN案例：邮政编码识别器、人脸检测与语义分割

【人工智能与深度学习】CNN案例：邮政编码识别器、人脸检测与语义分割邮政编码识别器使用CNN进行识别人脸检测一个多尺度人脸检测系统非极大值抑制负样本挖掘语义分割长程自适应机器人视觉中的卷积神经网络场景解析与标注邮政编码识别器在之前的讲座中

王子王子聪·2023-02-06 08:23

opencv——Canny边缘检测

c、应用非极大值抑制，以消除边缘检测带来的杂散效应。d、应用双阈值检测来确定真实的和潜在的边缘。e、通过抑制孤立的弱边缘最终完成边缘检测。

一瞬にして失う·2023-02-04 17:38

【目标检测】yolov1基本思想和网络结构以及论文补充

RCNN系列缺点和YOLOv1的优缺点：1.RCNN系列缺点：2.YOLOv1引入3.YOLOv1的3个优点：4.YOLOv1的缺点：2.预测阶段（前向推断）过程：论文思想网络结构3.预测阶段后处理、NMS极大值抑制

Jul7_LYY·2023-02-04 08:12

吴恩达DeepLearningCourse4-卷积神经网络

深度卷积网络实例探究残差网络1x1卷积Inception模块和网络卷积神经网络的迁移学习第三周：目标检测目标定位基于滑动窗口的目标检测滑动窗口的卷积实现BoundingBox预测/YOLO算法基础交并比loU非极大值抑制

MONA ODYSSEY·2023-02-03 16:51

什么是拉链表

如果当前信息至今有效，在生效结束日期中填入一个极大值(如9999-99-99)。为什么要做拉链表拉链表适合于：数据会发生变化，但是大部分是不变的。

IsComing乜邪·2023-02-03 16:08

DETR:使用Transformer的端到端对象检测

因为yolov2之后的算法一般都是需要锚框、非极大值抑制等方法来进行检测，所以说一般的单阶

一名不想学习的学渣·2023-02-03 12:03

非极大值抑制

Nms主要目的在物体检测非极大值抑制应用十分广泛，主要目的是为了消除多余的框，找到最佳的物体检测的位置。

geekvc·2023-02-03 10:16

CTPN的Python实现笔记一

文本框左上角标注置信度(1)`s=str(round(i[-1]*100,2))+'%'`(2)`cv2.putText()`函数(3)`cv2.line()`函数2.文本框进行扩展操作3.文本框进行NMS操作(1)非极大值抑制函数

WHS-_-2022·2023-02-01 17:03

python：scipy.optimize.minimize(method=’Nelder-Mead’)

简单讲，就是搜索优化出一组自变量参数，使得目标函数达到极小值(极大值)。如何搜索出这组参数呢：这就是优化算法做的事情。不同的优化算法适用于不同的优化问题。

一从际发·2023-02-01 14:22

全极点模型

令函数的一次导数为零，解出的自变量的值就是函数的极点，函数求得极大值与极小值的点，就是函数的极点。

wuyeyoulan23·2023-02-01 11:29

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