cascades

SQLAlchemy 2.0 级联（Cascades）部分翻译

官方文档：https://docs.sqlalchemy.org/en/20/orm/cascades.html#cascadesFastAPI管理后台框架：https://gitee.com/ktianc

ktianc·2024-01-10 00:08

深度解读 Cascades 查询优化器

Cascades优化器是Goetz在volcanooptimizergenerator的基础上优化之后诞生的一个搜索框架。本期技术贴将带大家了解Cascades查询优化器。

KaiwuDB 数据库·2023-12-15 17:44

Python OpenCV从入门到精通——第十五章——人脸检测和人脸识别

/cascades\\haarcascade_frontalface_default.xml")faces=faceCascade.detectMultiScale(img,1.3)#识别出所有

empty__barrel·2023-11-28 12:25

论文解读-Cascades>

论文题目：《Instance-awareSemanticSegmentationviaMulti-taskNetworkCascades》论文信息：CVPR2016,JifengDai,KaimingHe,JianSun,MicrosoftResearch论文：https://arxiv.org/abs/1512.04412作者主页：http://research.microsoft.com/en

海边的第八只螃蟹·2023-11-05 21:53

论文《DeepHawkes: Bridging the Gap between Prediction and Understanding of Information Cascades》阅读

论文《DeepHawkes:BridgingtheGapbetweenPredictionandUnderstandingofInformationCascades》阅读论文概况IntroductionPreliminaries霍克斯过程ModelUserEmbeddingPathEncodingandSumPoolingNon-parametricTimeDecayEffect一些讨论关于这篇论

行者^_^煜煜·2023-08-20 14:50

【cascades训练】使用Cascade Trainer GUI进行级联分类器训练

CascadeTrainerGUI一、简介CascadeTrainerGUI是一个可用于训练、测试和改进级联分类器模型的程序。它使用图形界面来设置参数，并且可以轻松使用OpenCV工具来训练和测试分类器。如果您不熟悉对象检测和分类器的概念，请考虑访问http://opencv.org了解更多信息。2.安装2.1。先决条件目前CascadeTrainerGUI可以在Windows（7或更高版本）上使

十年一梦实验室·2023-07-19 09:12

haarcascades人脸检测

filename):#创建一个级联分类器加载一个.xml分类器文件.它既可以是Haar特征也可以是LBP特征的分类器.face_cascade=cv2.CascadeClassifier('data_cascades

mizilinxi·2022-12-27 19:12

error: (-215:Assertion failed) !empty() in function ‘detectMultiScale‘

opencv-python官方示例中的人脸识别脚本时可能会遇到下面的错误：原因很简单，是由于这句加载分类器xml文件路径不对引起，应该将路径改为全局路径：faceCascade=cv2.CascadeClassifier('Cascades

flag不会倒·2022-12-12 22:35

Cascade-LSTM: A Tree-Structured Neural Classifier for Detecting Misinformation Cascades(KDD20)

Cascade-LSTM是一个用于虚假信息级联检测的树结构神经分类器，它本质上是一个谣言（假新闻）检测模型，它将谣言检测任务视为一个树分类问题。Cascade-LSTM在递归神经网络（本文具体基于TreeLSTM，即树结构的LSTM）的基础上，引入了一个双向的TreeLSTM结构来沿着传播树结构进

LeonYi·2022-07-07 21:00

Dart 语言的7个很酷的特点

Cascade级联Cascades(..,?..)允许你对同

·2022-05-08 10:34

Real-Time Pedestrian Detection With Deep Network Cascades

BMVC2015实时行人检测Cascades+CNN本文主要是参考文献【4】中采用soft-cascade，并结合不同复杂度的CNN网络得到即快又准的行人检测系统。

cv_family_z·2020-09-16 02:45

Real-Time Pedestrian Detection with Deep Network Cascades

Abatract我们提出一种新的实时对象检测方法，利用深层神经网络的精度和级联分类器的效率。深层网络已被证明在分类任务方面表现优异，而且无需设计特殊的特征，他们在原始像素输入上的操作能力是非常有吸引力。然而，在inference时间，深层网络的声誉是非常低的。在本文中，我们提出了一种将深度网络和快速特征级联的方法，既快速又准确。我们将其应用于具有挑战性的行人检测任务。我们的算法以每秒15帧的速度实

xiaofei0801·2020-09-16 02:07

lwrp下shadowmap理解

值和color混合到shadowmap中在接收阴影的场景里的shader首先需要定义对应的变量来接收全局变量的改变，主要有_MainLightWorldToShadow从世界坐标转换到阴影坐标的矩阵_CascadeS

llsansun·2020-08-26 23:20

十分钟成为 Contributor 系列 | 为 Cascades Planner 添加优化规则

作者：崔一丁到今天为止，“成为Contributor系列”已经推出了“支持AST还原为SQL”，“为TiKV添加built-in函数”，“向量化表达式”等一列活动。这一次借着TiDB优化器重构的契机，我们将这个系列再向着数据库的核心前进一步，挑战一下「为TiDB的优化器增加优化规则」，带大家初步体验一下可以对查询的执行时间产生数量级影响的优化器的魅力。众所周知优化器是数据库的核心组件，需要在合理的

PingCAP·2020-08-24 16:32

BB10 Cascades: 如何解决json文件中中文乱码的问题

在BB10Cascades开发环境中可以轻松地通过JsonDataAccess类读写json文件，将json文件中的数据转换成内存对象。

iteye_17686·2020-08-21 19:27

Crosstalk Cascades for Frame-Rate Pedestrian Detection 阅读笔记

CrosstalkCascadesforFrame-RatePedestrianDetection（目的：逐步减少输入检测框数量）1介绍（说明已存在方法很慢，引出本文的算法。略。。。）检测速度取决于特征和分类器。文献【4】提供了一个快速多尺度特性的优化算法：在相邻位置构建两个级联；本文的串级联算法可以提高4~30倍的速度；Fig.1每个棒子代表一个级联的评估，绿球代表级联阶段的评估，红圈代表局部最

米翁方·2020-08-20 13:29

Hibernate级联操作注解

EJB3支持的操作类型/***Cascadetypes(canoverridedefaultEJB3cascades*/publicenumCascadeType{ALL,PERSIST,MERGE,REMOVE

狂飙-蜗牛·2020-08-17 21:26

Apache Calcite VolcanoPlanner源码学习

calciteVolcanoPlanner是基于Cascades模型的自顶向下的查询优化器，具体模型细节可以参见Cascade模型，Volcano模型在这里以举例的方式解释VolcanoPlanner

孤寂的夜总有繁星点点·2020-08-16 15:53

级联与Session操作

总共提供以下几种级联设置：packageorg.hibernate.annotations;/***Cascadetypes(canoverridedefaultEJB3cascades*/publicenumCascadeType

bluishglc·2020-08-04 13:53

三种方法检测：“热狗还是不是热狗”（OpenCV+Cascades+Hash）+ 爬虫（下载训练集）

三种方法检测：“热狗还是不是热狗”（OpenCV+Cascades+Hash）+爬虫（下载训练集）所有代码请到我的github中下载，欢迎star，谢谢。

橘子派·2020-08-03 04:15

python-opencv人脸检测和识别实现（有代码和资源）

为了提高效率，OpenCV提供cascades来避免这种情况。提供了一系列的xml文件cascades：翻译：小瀑布级联cascade对于每个数据块，它都进行一个简单快速的检测。

总裁余·2020-07-29 05:58

OpenCV-Python教程:58.使用Haar Cascades面部识别

基础使用Haar基于特征的级联分类器记性物体检测是一个很有效的物体检测方法。它是一个基于机器学习的方法，从大量积极和消极的图像里训练一个级联函数。然后用来在其他图像里检测物体。这里我们来做面部识别，初始状态下，算法需要大量积极图像(面部的图像）和消极图像(没有面部的图像）来训练分类器。然后我们需要从里面提取特征。这用到了下面的图像展示的haar特征。他们就像我们的卷积核一样，每个特征是从黑色矩形的

xxxss·2020-07-15 21:41

Python3.6+OpenCV3.0人脸识别代码

Python_work\face_detect在“face_detect”文件夹中建立“generate.py”、“check_image.py”、“face_recognition.py”文件以及“data”、“cascades

qq_20156437·2020-07-11 15:33

OpenCVForUnity使用Haar分类器检测人脸和眼睛

voidStart(){//训练集路径haarcascade_frontalface_default_xml_filepath=Application.dataPath+"/Cascades/haarcascade_frontalface_default.xml

setsuodu·2020-07-11 13:50

Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades

LearningPoliciesforAdaptiveTrackingwithDeepFeatureCascadesICCV17shotlight作者：ChenHuang，CMUpostdoctor，导师DevaRamanansummary文章主要贡献在于速度与精度的权衡（AUC0.638，fps23），通过强化学习策略，来控制网络的深度，使得精度和速度最佳。目前的跟踪算法大多数可以分为两类：基于

Wenju-Huang·2020-07-05 17:30

【小白笔记】EAST：Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades

1.主要贡献2.基本名词2.1特征流2.2强化学习3.基本方法3.1SiamFC3.2基于强化学习的决策模型4.实验这是ICCV17的一篇spotlight文章。论文地址该论文主要提出了一种基于CNN特征跟踪的加速方法，用强化学习的思想选择可以判断跟踪结果的特征层，避免了继续的前向操作从而大大节省了时间。有不对的地方欢迎讨论~1.主要贡献EAST的一个主要motivation是在跟踪场景中大部分的

Tominute·2020-07-05 12:58

ICCV 2017 EAST:《Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades》论文笔记

理解出错之处望不吝指正。本文模型叫做EAST。作者的动机是在不降低准确率的同时提升深层模型的速度。论文的主要思想：在SiameseFC中，所有帧都用conv5的特征去检测，EAST的出发点是(外观相似或不运动的)简单帧用简单特征如像素边缘就可以定位，(经历较大外观变化的)复杂帧才需要不变性更强的深度特征进行定位。如何判读使用当前层特征得到的检测结果是否足够好（是否要使用下一层特征），作者提出了使用

NeverMoreH·2020-07-05 00:15

iccv2017-2 - EAST：Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades

看的第二篇iccv2017上的论文。LearningPoliciesforAdaptivetrackingwithDeepFeatureCascades论文目标：在保证跟踪精度的同时提高跟踪速度。主要思想：实现一种自适应方法，使用人工特征处理容易跟踪的图像，使用级联深度特征处理遮挡、模糊等在跟踪中有难度的图片。这样可以减少跟踪时间。将自适应跟踪问题转换成为一个决策过程。当一帧图片输入的时候，通过学

xiaoyu733·2020-07-04 02:32

OpenCV 3计算机视觉 python语言实现笔记（五）

#人脸检测和识别#将haarcascades文件夹中所有文件辅助到cascades文件夹中#使用OpenCV进行人脸检测#静态图像中的人脸检测importcv2filename='.

up_XCY·2020-06-27 10:38

物体追踪----（蓝色物体）识别

importmathimportcv2importnumpyasnpimportrandomfromcollectionsimportdeque#rtsp_url='G:/cascades/sport.mp4

旋琅之音·2020-06-27 00:12

Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades（深度增强学习、目标跟踪）

sumangshang·2020-06-26 15:33

OpenCV利用Haar Cascades进行人脸检测

开发十年，就只剩下这套Java开发体系了>>>目标在这届会议上，我们将使用基于Haar特征的级联分类器来了解人脸检测的基础知识我们将延长相同的眼睛检测等。基础使用基于Haar特征的级联分类器的对象检测是PaulViola和MichaelJones在2001年发表的文章“使用简单特征的增强级联的快速对象检测”中提出的一种有效的对象检测方法。它是基于机器学习的方法，其中a级联功能是从许多正面和负面图像

经年不往·2020-06-24 13:37

学习参考资料：使用QT/C++为BlackBerry 10开发native应用

2013年4月23日更新：BlackBerry10,Cascades,Qt4.8。

杨江·2020-06-22 17:32

Learning Policies for Adaptive Tracking with Deep Feature Cascades

uptina·2020-06-22 04:10

论文学习9“Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades”文章学习

文章提出了多任务网络Cascades，由实例区分、掩膜估计、分类目标三个任务级联而成，在MSCOCO2015分割比赛中拿到了冠军，结果优于FasterRCNN，下面对

侯冠群·2020-02-11 01:09

揭秘 TiDB 新优化器：Cascades Planner 原理解析

作者：MingCongHan在《十分钟成为Contributor系列|为CascadesPlanner添加优化规则》中，我们简单介绍了Cascades的相关背景知识，本文将为大家深入介绍TiDB新的优化器

PingCAP·2019-12-08 20:18

十分钟成为 Contributor 系列 | 为 Cascades Planner 添加优化规则

作者：崔一丁到今天为止，“成为Contributor系列”已经推出了“支持AST还原为SQL”，“为TiKV添加built-in函数”，“向量化表达式”等一列活动。这一次借着TiDB优化器重构的契机，我们将这个系列再向着数据库的核心前进一步，挑战一下「为TiDB的优化器增加优化规则」，带大家初步体验一下可以对查询的执行时间产生数量级影响的优化器的魅力。众所周知优化器是数据库的核心组件，需要在合理的

PingCAP·2019-12-08 20:17

揭秘 TiDB 新优化器：Cascades Planner 原理解析

作者：MingCongHan在《十分钟成为Contributor系列|为CascadesPlanner添加优化规则》中，我们简单介绍了Cascades的相关背景知识，本文将为大家深入介绍TiDB新的优化器

PingCAP·2019-11-30 01:31

十分钟成为 Contributor 系列 | 为 Cascades Planner 添加优化规则

作者：崔一丁到今天为止，“成为Contributor系列”已经推出了“支持AST还原为SQL”，“为TiKV添加built-in函数”，“向量化表达式”等一列活动。这一次借着TiDB优化器重构的契机，我们将这个系列再向着数据库的核心前进一步，挑战一下「为TiDB的优化器增加优化规则」，带大家初步体验一下可以对查询的执行时间产生数量级影响的优化器的魅力。众所周知优化器是数据库的核心组件，需要在合理的

PingCAP·2019-11-29 16:41

Python + OpenCV 实现脸部和眼睛的检测

/test5/cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('..

Serizawa Tamao·2019-03-22 17:24

OpenCV+Python人脸识别、物体识别

/cascades/haarcascades/haarcascade_frontalface_default

音符纸飞机·2019-02-11 23:14

OpenCV3+Python实现人脸检测与识别项目

环境OpenCV3、Python3.6；IDE：pycharm5.0.3依赖的库与模块：PIL(Pythonimaginglibrary)、cv2、numpy、os、speech等二：项目文件列表1、cascades

qq_20156437·2018-09-30 10:22

openCV学习笔记（十） —— 人脸检测之面部特征（眼睛、鼻子、嘴巴）

分类器可以从以下地址下载：https://github.com/opencv/opencv_contrib/tree/master/modules/face/data/cascades也可以从下载contrib

tiankong19999·2018-07-28 14:44

Python+OpenCV3人脸检测出现错误代码：error: (-215) !empty() in function cv::CascadeClassifier::detectMultiScale

一、环境：Windows10Python3.6.4OpenCV3.4.1（安装方式为：pipinstallopencv_python‑3.4.1‑cp36‑cp36m‑win32.whl）cascades

qq_20156437·2018-06-15 11:57

Python 使用Opencv实现图片人脸检测和视频人脸检测

importcv2filename='pic.jpg'defdetect(filename):#加载Haar级联数据文件，用于检测人面face_cascade=cv2.CascadeClassifier('cascades

Xy-Huang·2018-06-06 17:08

阅读笔记：Instance-aware semantic segmentation via Multi-task Network Cascades

论文阅读：Instance-awaresemanticsegmentationviaMulti-taskNetworkCascades论文信息：CVPR2016, PASCALVOC inVGG63.5%mAP.COCO2015 inresnet101wonfirstprize整体框架：对于传统的多任务方法，都是在共享特征的基础上，每个任务同时进行各不干扰，互相独立。这篇文章是在共享特征的基础上，

AUTO1993·2018-03-24 15:53

论文阅读：Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades

论文框架：作者提出一种基于多任务的网络串联方法（Multi-taskNetworkCascade），解决问题实例分割（Instance-awareSemanticSegmentation）。该模型分成三个子网络，differentiateinstance，estimatemask，categoryobject。分别针对三个问题，获取region-level的检测框，得到pixel-level的ma

Ethan_Wuuu·2017-08-07 14:26

（OpenCV+Python）--检测场景内是否有物体移动，并进行人脸抓拍

/cascades/haarcascade_frontalface_default.xml')eye_cascade=cv2.CascadeClassifier('.

零尾·2017-06-08 20:41

图像分割“Instance-aware Semantic Segmentation via Multi-task Network Cascades”

模型包含三个网络：实例分辨，掩码计算，目标归类。三个网络形成级联的结构。运行时间上，使用VGG-16一张图片需360ms。在MSCOCO2015分割比赛中获取第一名。将instance-aware语义分割分成三个子任务：1.实例分辨，使用类别无关的bbox表示实例；2.掩码估计，估计每个实例的像素级掩码；3.目标分类，预测每个掩码级别实例的类别。论文提出的多任务学习时级联结构，下一阶段依靠上一阶段

cv_family_z·2017-04-18 16:06

vehicleDectection with Haar Cascades

VehicleDetectonCODE:VehicleDetectionLastversion: 1.0.0 (seeReleaseNotesformoreinfo)Helloeveryone,AneasywaytoperformvehicledetectionisbyusingHaarCascades.Currently,Idon'thaveadetailedtutorialaboutit,bu

u014365862·2016-11-08 20:00

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