本文详细解析了 SIoU Loss 的原理及其在边界框回归任务中的优势，并通过代码实现对其性能进行了深入分析。SIoU Loss 作为一种改进的损失函数，能够更有效地优化目标检测模型的边界框回归效果，提升模型的准确性和鲁棒性。文中还提供了具体的代码示例，帮助读者更好地理解和应用这一技术。 ...
[详细]
在探讨REST与RPC这两种API架构风格的选择时，本文首先介绍了RPC（远程过程调用）的概念。RPC允许客户端通过网络调用远程服务器上的函数或方法，从而实现分布式系统的功能调用。相比之下，REST（Representational State Transfer）则基于资源的交互模型，通过HTTP协议进行数据传输和操作。本文将详细分析两种架构风格的特点、适用场景及其优缺点，帮助开发者根据具体需求做出合适的选择。 ...
[详细]
在 React 应用中实现通过 POST 请求下载 PDF 文件的功能，本文提供了完整的代码示例。具体实现包括设置状态以显示加载提示，并通过控制台日志记录下载索引，确保请求的正确性和用户体验。此外，还详细介绍了如何处理响应流并将其转换为可下载的 PDF 文件，适用于需要安全传输数据的场景。 ...
[详细]
# Setup SimpleBlobDetector parameters.<br>params &＃61; cv2.SimpleBlobDetector_Params()# Change thresholds<br>params.minThreshold &＃61; 10<br>params.maxThreshold &＃61; 200# Filter by Area.<br>params.filterByArea &＃61; True<br>params.minArea &＃61; 1500# Filter by Circularity<br>params.filterByCircularity &＃61; True<br>params.minCircularity &＃61; 0.1# Filter by Convexity<br>params.filterByConvexity &＃61; True<br>params.minConvexity &＃61; 0.87# Filter by Inertia<br>params.filterByInertia &＃61; True<br>params.minInertiaRatio &＃61; 0.01# Create a detector with the parameters<br>ver &＃61; (cv2.__version__).split(&＃39;.&＃39;)<br>if int(ver[0]) <3 :detector &＃61; cv2.SimpleBlobDetector(params)<br>else : detector &＃61; cv2.SimpleBlobDetector_create(params)# Detect blobs.<br>keypoints &＃61; detector.detect(im)# Draw detected blobs as red circles.<br># cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS ensures<br># the size of the circle corresponds to the size of blobim_with_keypoints &＃61; cv2.drawKeypoints(im, keypoints, np.array([]), (0,0,255), cv2.DRAW_MATCHES_FLAGS_DRAW_RICH_KEYPOINTS)# Show blobs<br>cv2.imshow()
cv2.waitKey(0) 
京公网安备 11010802041100号