maximum 第41页

Numpy函数

目录一：Numpy函数1.np.add2.numpy.info()查看函数的帮助文档3.math.isclose()以及np.allclose()用法4.np.max()和np.maximum()的区别

嫌水摸鱼·2023-01-06 16:29

极大似然估计（MLE）+最大后验概率估计（MAP）

3.似然函数(likelihoodfunction)4.极大似然估计（MLE）5.最大后验概率估计6.MLE和MAP的区别转自：文章最大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,

Weiyaner·2023-01-05 19:11

最大后验估计(MAP)

最大后验估计（maximumaposterioriprobabilityestimate,简称MAP）与最大似然估计类似，但是，在似然函数后面多乘了一项，即“待估计参数的先验分布”。

liangjiubujiu·2023-01-05 19:08

机器学习中的极大似然估计(MLE)、最大后验估计(MAE)

简述极大似然估计（Maximumlikelihoodestimation,简称MLE）也称最大似然估计。是一种概率论在统计学的应用，它是参数估计的方法之一。

LIsaWinLee·2023-01-05 19:03

[论文评析-工程]MAE-DET: Revisiting Maximum Entropy Principle in Zero-Shot NAS for Efficient Object Detecti

MAE-DET:RevisitingMaximumEntropyPrincipleinZero-ShotNASforEfficientObjectDetection文章信息背景项目介绍核心部分的计算以及实现总结

MasterQKK 被注册·2023-01-05 14:51

2021-10-26用pyinstaller封装exe心路历程

version__'问题2：python.exe无法找到入口问题3：RuntimeError:Couldnotfindthematplotlibdatafiles问题4：RecursionError:maximumrecursiondepthexcee

DamaoBigFur·2023-01-05 13:14

【毕设记录日记】深度学习|铝型材表面缺陷视觉检测算法：YOLOv5改进笔记之NMS

目录1非极大值抑制Non-Maximum-Suppresion（NMS）1.1NMS基础代码1.2将NMS改为DIOU_NMS1.3NMS完整变体代码1.4总结1非极大值抑制Non-Maximum-Suppresion

SylviaMiller·2023-01-05 10:55

Maximum Bags With Full Capacity of Rocks（装满石头的最大袋子数）

publicintmaximumBags(int[]capacity,i

蓝羽飞鸟·2023-01-04 17:05

NMS算法（NonMaximumSuppression）

NMS算法（NonMaximumSuppressiondefnms(boxes,nms_threshold=0.6):l=len(boxes)ifl==0:return[]else:b_x=boxes[

老三是只猫·2023-01-04 11:10

目标检测的NMS（非极大值抑制，Non-Maximum Suppression）

非极大值抑制NMS概述一、NMS1.原理2.代码示例二、NMSloss三、Soft-NMS概述非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索

张小波·2023-01-04 11:38

NMS(non maximum suppression )

参考链接NMS——非极大值抑制_shuzfan的博客-CSDN博客_非极大值抑制//讲的很好，nms-baseline代码注释的很清楚，matlab代码，未验证NMS(非极大值抑制)_木盏的博客-CSDN博客_nms的作用//言简意赅的解释，模仿链接一，python代码，未验证c++版的NMS（非极大抑制）实现_ltshan139的博客-CSDN博客_c++nms//c++代码，未验证非极大值抑制

思考实践·2023-01-04 11:38

使用yolo系列算法时报错zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

出现zero-sizearraytoreductionoperationmaximumwhichhasnoidentity的问题在于标签不匹配解决方案：进行标签归一化即可

weixin_45145124·2023-01-04 11:38

Learning non-maximum suppression 论文笔记

关键词：Learningnon-maximumsuppressionIntroduction传统的NMS基本都是不健全的，阈值的不同，检测的效果也不同，而且不同的场景中的阈值必然不同，但预测时的超参数是固定的

五十岁的少女·2023-01-04 11:07

解决Numpy 报错 ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

这是因为numpy对一个空的array做运算操作造成的，如：x=np.array([])#x+1#会报错建议在代码中可以改为：ifx.size==0:print('x.sizeis0')else:print('x.size>0')

呆萌的代Ma·2023-01-04 11:07

yolov5训练时遇到问题：ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

1、找了资料说是标签不匹配，需要进行标签归一化。2、推断出是标签问题，进行标签检查，发现在data/xxx。yaml文件中的标签“cat”打成了“car”。

毛脸雷公嘴的和尚·2023-01-04 11:06

NMS(Non-Maximum Suppression)非极大值抑制

非极大值抑制概述在目标检测领域，我们经常用到非极大值抑制（NMS），NMS就是在局部范围内抑制不是极大值的目标，只保留极大值。原理在检测任务重，我们会得到一批具有置信度S的bbox列表B，首先根据置信度S对bbox进行排序，选择置信度最高的框M，从B中移除M并加入到最终结果D中，将剩余的框与B分别作交并比运算，IOU大于阈值Nt（通常设为0.3~0.5）的框从B中移除，一轮结束，再重新对B中的框按

萌新调包员·2023-01-04 11:06

非极大值抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。在目标检测中是提取分数最高的窗口的。

薛定谔的炼丹炉！·2023-01-04 11:36

NMS：Efficient Non-Maximum Suppression论文解读（NMS详解）

NMS，非极大值抑制算法，用于目标检测的后处理，去除重叠度较高的冗余检测结果。参考：https://www.bbsmax.com/A/A2dmV1YOze/http://blog.sina.com.cn/s/blog_6fdc463b0102vcu5.htmlhttps://blog.csdn.net/shaoxiaohu1/article/details/16817971https://blog

Schuyler_yuan·2023-01-04 11:36

Numpy中出现“ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity”错误的调试笔记

1问题描述在写作目标检测的代码时，遇到了这样的一个错误，File“/home/…/…py”,line121,in…array=array/array.max()File“/home/…/python/anaconda/anaconda3/envs/conda-general/lib/python3.7/site-packages/numpy/core/_methods.py”,line30,in_

songyuc·2023-01-04 11:36

非极大抑制（Non-Maximum Suppression，NMS）

在进行目标检测的时候同一个物体可能存在好几个预测框，那我们通过非极大抑制来进行选取最优的框，去抑制那些冗余的框，NMS选择过程如下图所示NMS伪代码流程如上图所示：先看红色框中的B表示初始的预测框的listS包含了对应的预测框的分数N_t是NMS的门限值，流程如下：如果B不为空则进行一下循环将B中的预测框按分数从大到小排序将最大的S对应的预测框存于M中，再将B中所有的预测框和M_i做IOU计算,如

明天天明~·2023-01-04 11:05

【转】NMS【non-maximum suppression】—非极大值抑制

原文：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52711706NMS（nonmaximumsuppression），中文名非极大值抑制，在很多计算机视觉任务中都有广泛应用

凤⭐尘·2023-01-04 11:35

NMS（non maximum suppression）非极大值抑制

目标检测中，NMS被用于后期的物体边界框去除中.NMS对检测得到的全部boxes进行局部的最大搜索，以搜索某邻域范围内的最大值，从而滤出一部分boxes，提升最终的检测精度.NMS算法流程：输入：检测到的Boxes(同一个物体可能被检测到很多Boxes，每个box均有分类score)输出：最优的Box.（不止一个）过程：去除冗余的重叠Boxes，对全部的Boxes进行迭代-遍历-消除.1.将所有框

qq_29750461·2023-01-04 11:04

目标检测之—非极大抑制(NMS)综述

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），顾名思义就是抑制不是极大值的元素。它在目标检测中起着非常关键的作用。目标检测一般分为两个过程：训练过程+检测（推理）过程。

Didar2·2023-01-04 11:34

NMS: Non-Maximum Suppression

Non-maximumSuppression(NMS)Atechniquetofilterthepredictionsofobjectdetectors.https://towardsdatascience.com

EverNoob·2023-01-04 11:04

Non-maximum Suppression (NMS) 流程回顾

前言NMS全称Non-maximumSuppression，非极大值抑制。通常用于检测任务中的bbox去冗余。

TracelessLe·2023-01-04 11:29

ValueError: zero-size array to reduction operation maximum which has no identity

这是我在改进adaboost时，numpy库的一个报错网上的通识是：这是由于对一个空的array或者matrix对象进行去最值操作，从而报错的。然后要你再去检查一下你的对象是否为空。然后我一路debug找到了原因：#计算AdaBoost误差，当误差为0的时候，退出循环aggClassEst+=alpha*classEst是因为alpha过大或者不存在，从而导致aggClassEst变成了[[Nan

钢盔兔·2023-01-04 11:56

目标检测中NMS(non maximum suppression)

一、原理参考网址NMS即nonmaximumsuppression即非极大抑制，顾名思义就是抑制不是极大值的元素，搜索局部的极大值。

小wu学cv·2023-01-04 11:26

pytorch模型构建（五）——各种工具函数介绍（NMS, Kmeans）

一、简介：本节主要介绍NMS、k-meansanchors二、非极大值抑制(Non-MaximumSuppression,NMS)：NMS:对目标检测任务的输出结果(候选框)进行筛选。

要坚持写博客呀·2023-01-04 10:28

目标检测之NMS算法

非极大值抑制（Non-MaximumSuppression，NMS），即抑制不是极大值的元素，可以理解为局部最大搜索。

qq_37172182·2023-01-04 10:56

代码随想录算法训练营第二十天｜654.最大二叉树，617.合并二叉树，700.二叉搜索树中的搜索，98.验证二叉搜索树

classSolution{public:TreeNode*constructMaximumBinaryTree(vector&nums){returntraversal(nums,0

侠客行kkkk·2023-01-04 09:48

柳婼、知乎PAT经验分享汇总

知乎大佬PAT经验分享liuruoPAT⼄级和甲级题库的正确刷题顺序剩下的题⽬分为两类，知乎大佬liuruoPAT⼄级和甲级题库的正确刷题顺序我将这些可以暂时刷题过程中跳过的题⽬列在了下⽅：1007.MaximumSubsequenceSum

Hannah2425·2023-01-03 13:58

【机器学习】最大均值差异MMD详解

引言最大均值差异(maximummeandiscrepancy,MMD)提出时候是用来测试两个样本，是否来自两个不同分布p和q，如果均值差异达到最大，就说明采样的样本来自完全不同的分布。

zkq_1986·2023-01-02 23:50

Maximum Mean Discrepancy理解

MMD理解1.定义MMD：maximummeandiscrepancy。最大平均差异。

AscentOf·2023-01-02 23:49

最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）复现教程

本文章主要为了复现这个MMD教程中的代码。pytorch环境安装下面参考pytorch的官方教程。这是安装pytorch的先决条件，如果需要用到GPU加速的话还需要下载CUDA驱动。（不过这个小项目就不用啦）首先需要一个Anaconda做为packagemanager，为项目建立虚拟环境（因为不同项目对pytorch或者其他包的版本要求不同，不能兼容哦）。之后要下载项目所需要的pytorch版本。

D.monster·2023-01-02 23:49

Maximum Mean Discrepancy理解(MMD)

https://blog.csdn.net/tunhuzhuang1836/article/details/78058184MMD理解1.定义MMD：maximummeandiscrepancy。

张博208·2023-01-02 23:19

图像质量评价指标: MMD ( maximum-mean-discrepancy) 最大平均差异

MMD：maximummeandiscrepancy。最大平均差异,用于判断两个分布p和q是否相同。

代码小白的成长·2023-01-02 23:19

最大均值差异 Maximum Mean Discrepancy(MMD)

最大均值差异MMD用于衡量两个分布之间的相似性，迁移学习中经常用其来衡量源领域和目标领域的差异性。它的基本假设是：如果对于所有以分布生成的样本空间为输入的函数f，两个分布生成的样本足够多，且其对于函数f所有对应值的均值都相等，那么可以认为这两个分布是同一个分布。如何用MMD来衡量两个分布的相似性？简单来说，就是找一个在样本空间的连续函数f，将两个分布的样本在f上的均值相减，要求函数f使这个差值最大

thormas1996·2023-01-02 23:49

最大均值差异MMD

Maximummeandiscrepancy，它度量在再生希尔伯特空间中两个分布的距离，是一种核学习方法。简单地理解就是计算两堆数据的均值距离，但是实际比较难计算。

X.mw·2023-01-02 23:48

机器学习中的数学——距离定义（二十八）：最大均值差异（Maximum Mean Discrepancy, MMD）

von Neumann·2023-01-02 23:18

LeetCode笔记：Biweekly Contest 94

2.代码实现4.题目四1.解题思路2.代码实现比赛链接：https://leetcode.com/contest/biweekly-contest-94/1.题目一给出题目一的试题链接如下：2511.MaximumEnemyFortsThatCanBeC

Espresso Macchiato·2023-01-02 20:26

基于统计对齐的域适应方法（MMD,CMMD,CORAL,Wasserstein distance ）

一：Maximummeandiscrepancy(MMD)defmmd_rbf_noaccelerate(source,target,kernel_mul=2.0,kernel_num=5,fix_sigma

好人就是拉风·2023-01-02 14:33

python——argmax函数

_NoValue):"""Returnstheindicesofthemaximumvaluesalonganaxis.Parameters----------a:array_likeInputarray.axis

长沙有肥鱼·2023-01-02 13:01

最大似然和贝叶斯参数估计

统计生成模型的参数估计–MaximumLikelihood(ML)假设参数是某个确定的值，通过使似然度最大求出参数–Bayesianestimation假设参数是随机变量，估计参数分布的参数–最大似然求出具体的参数

寂静的以·2023-01-02 12:09

简单实现多线程的Demo

首先要定义线程池的一些参数intcorePoolSize=5;//核心线程数intmaximumPoolSize=10;//最大线程数非核心线程数=最大线程池数-核心线程池数longkeepAliveTime

小黑孩666·2023-01-02 04:43

R语言的三种聚类方法

maximum切比雪夫距离manhattan绝对值距离canberraLance距离minkowski明科夫斯基

sherrymi·2023-01-01 12:10

【PAT（甲级）】1078 Hashing

insertasequenceofdistinctpositiveintegersintoahashtable,andoutputthepositionsoftheinputnumbers.ThehashfunctionisdefinedtobeH(key)=key%TSizewhereTSizeisthemaximumsizeoftheh

猪脑不过载·2023-01-01 07:04

本地缓存实现Caffeine

ConfigurationpublicclassCaffeineCacheConfig{@BeanpublicCacheitemCache(){returnCaffeine.newBuilder().initialCapacity(100).maximumSize

开码·2022-12-31 13:38

十分详细的HashMap 源码

目录前置知识重要变量的解释DEFAULT_INITIAL_CAPACITYMAXIMUM_CAPACITYDEFAULT_LOAD_FACTORTREEIFY_THRESHOLDUNTREEIFY_THRESHOLDMIN_TREEIFY_CAPACITY

Code-zyc·2022-12-31 02:01

从源码看容器-HashMap

1、构造器hashmap有以下四个构造器：publicHashMap(intinitialCapacity,floatloadFactor){if(initialCapacityMAXIMUM_CAPACITY

金大大jhz·2022-12-31 02:56

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