map分类 - 程序员宅基地

OSM OpenStreetMap 获取城市路网数据及转为ESRI shp数据的方法

OpenStreetMap（OSM）号称地图界的维基百科。是在2004年7月由史蒂夫·克斯特始创。2006年4月，OpenStreetMap基金会成立，鼓励自由地理数据的增长，发展和分布，并向所有人提供地理数据以供使用及分享。 OSM官方介绍...

卷积神经网络CNN/Pytorch，如何理解特征图Feature map?

标签： cnn pytorch 深度学习

基础详解，卷积神经网络/Pytorch，如何理解特征图Feature map?

List＜Map,Object＞＞按 key 进行分组，多场景

标签： java

直接沾上代码 public class StreamTest { ...Map<String,Object>> list = new ArrayList<>(); Map<String,Object> m1 = new HashMap<>(); m1.put("age","18"); m1.p

list转map(根据某1个或多个属性分组)|list对象根据某几个属性做聚合

标签： list java

list转map(根据某1个或多个属性分组)： List转Map,List<VO>> List转Map,List<String>> list对象根据某几个属性做聚合： List根据某几个属性做聚合

如何优雅的从OSM（OpenStreetMap）上获取一个城市的路网？

标签：地理交通物流

如何从Openstreetmap中获取一个城市的交通路网数据？怎么认识数据中的各种字段？怎么优雅地处理路网数据？这篇文章给了一个小例子，希望能对您有所帮助。

准确率、召回率及mAP

标签： mAP

看mAP前，我们需要先了解下P和R的概念（1）Precision：准确率，又称查准率，指所有检索到的文件中，相关文件所占的比率。（2）Recall：召回率，又称查全率，指所有相关文件中，检索到的文件所占的比率。图源：...

map/sort

YOLO 模型的评估指标——IOU、Precision、Recall、F1-score、mAP

标签：深度学习目标检测计算机视觉

目标检测问题相比分类问题要更加复杂，因为目标检测不仅要把类别预测正确，还要预测出这个类别具体在哪个位置。我将目标识别的评估指标总结为两部分，一部分为预测框的预测指标，另一部分为分类预测指标。

torch.load()加载模型及其map_location参数

标签： pytorch python 人工智能

torch.load()加载模型的方法及其map_location参数

java list 、map 和python list、dict对比

Java list与Python list相比较 JavaList:有序的，可重复的。...Java List分类： ---ArrayList：底层使用数组，线程不安全，查找速度快，增删速度慢在迭代过程中，对集合对象的增删会出现异常 --...

mAP（mean average precision）平均精度均值

多标签图像分类（Multi-label Image Classification）任务中图片的标签不止一个，因此评价不能用普通单标签图像分类的标准，即mean accuracy，该任务采用的是和信息检索中类似的方法—mAP（me...

学习笔记3——目标检测的评价指标（AC、TP、FP、FN、TN、AP、ROC、AUC、mAP、[email protected]、[email protected]:.95）

标签：算法 opencv 机器学习

目标检测的评价指标整理：本来想整理一波评价指标，查找资料发现有几个博主整理的很全面，就copy过来啦，西西~~ ... ... 1、准确率（Accuracy）　所有样本中正确样本所占的比值为准确率，是系统中最常见的一个评价...

Tensorflow2更改主干网络遇到map=0如何解决

标签：深度学习 tensorflow 神经网络

java8中使用groupingBy分组返回有序的Map

标签： java stream 排序

分组后返回有序的Map：使用 (Collectors.groupingBy(User::getType , LinkedHashMap::new, Collectors.toList()))

Java--返回树结构数据(Map)

标签： java hash

Java树结构，hashmap，无限套娃

使用Java Stream API将List按自定义分组规则转换成Map的一个例子

本文完整测试代码见文末。测试数据是List里的4个员工对象实例：根据员工所在的城市进行分组：结果分成了三组：第一组的员工在上海：第二组的员工在成都： ...统计每组员工个数： ...把员工进行分组，得分大于101分...

通过映射将Map值赋值给实体类属性

标签： java

将map中的数据copy给对应的实体类属性。

利用mAP计算目标检测精确度

这个是用来绘制mAP曲线的。 https://github.com/Cartucho/mAP 这个是用来获取绘制mAP曲线所需的txt的 https://github.com/bubbliiiing/count-mAP-txt 知识储备 1、IOU的概念 IOU的概念应该比较简单，就是衡量预测框...

Predicting Semantic Map Representations from Images using Pyramid Occupancy Networks

标签：计算机视觉

In this work we present a simple, unifified approach for estimating maps directly from monocular images using a single end- to-end deep learning architecture. For the maps themselves we adopt a ...

OpenStreetMap (OSM)

OSM中包含的内容可以根据其公布的分类体系略知一二。OSM全称为OpenStreetMap，是在2004年7月由史蒂夫·克斯特始创。2006年4月，OpenStreetMap基金会成立，鼓励自由地理数据的增长，发展和分布，并向所有人提供地理...

pytorch_yolov3解决类别不均衡导致MAP较低的问题

标签：深度学习

文章目录pytorch_yolov3 loss函数设计解决样本不均衡问题描述原始loss函数loss函数的重新设计1....1.样本量类别间不均衡导致MAP过低（占比较低的类别AP值接近于0）。 2.正负样本比例失衡，导致检出率过低。原...

C++的unordered_map使用

标签： c++ 数据结构散列表

unordered_map: unordered_map内部实现了一个哈希表（也叫散列表），通过把关键码值映射到Hash表中一个位置来访问记录。但其元素的排列顺序是无序的。哈希表最大的优点，就是把数据的存储和查找消耗的时间大大降低，...

占据栅格地图构建（Occupancy Grid Map）

标签：占据栅格地图

占据栅格地图构建（Occupancy Grid Map）上一篇文章介绍了，移动机器人地图构建问题，主要以gmapping为例，讲解了地图构建的整个流程。看过前面文章的小伙伴肯定都知道，gmapping算法把SLAM问题分解成两个部分，...

系统运维系列 Map集合的时间value值按照先后顺序排序

标签：运维 java 开发语言

【Map的分类】 java为数据结构中的映射定义了一个接口java.util.Map;它有四个实现类,分别是HashMap Hashtable LinkedHashMap 和TreeMap：（1）Hashmap 是一个最常用的Map,它根据键的HashCode值存储数据,根据键可

java List集合按照条件分组：Map,List＜Object＞＞

标签： java list servlet

Map

CMC和mAP

1、CMC curve:(Cumulative Matching Characteristic) 累计匹配特性曲线，一般用Rank-1, Rank-5, Rank-20 scores代替，反应检索准确度 Rank-1识别率就是表示按照某种相似度匹配规则匹配后，第一次就能判断出正确的...

Map根据value值进行分组

今天碰到同事在群里问怎么把一个Map根据value进行分组，当时我的第一想法是将value和key互换，多个value对应的不同key作为集合，代码如下： Map&amp;lt;String,Integer&amp;gt;SataMap=new HashMap&amp...

遍历map的键值对的方法（深入浅出）

标签： map java

map特点就是采用了Key-value键值对映射的方式进行存储。下面我们谈谈遍历map的方式。下面的内容默认读者对map集合的基本用法有所了解。一、遍历map（不使用泛型）不使用泛型的map的声明与赋值： Map map=new...

目标检测中的Iou与map指标详细介绍（零基础）

标签：目标检测深度学习计算机视觉

就如同在分类任务中的accurate一样明星目标检测任务中的IOU指标就反应了类似的效果 IOU的计算方法很简单,就是两框的交集与两框的并集之比, 很显然IOU的值越高越好精度,召回与map 具体关于精度与找回的介绍与手写...

mAP详解及VOC和COCO mAP的不同之处

非VOC2007的算法：对于某类下全部的真实目标，将IOU>=0.5 的作为检测出来的目标，取不同的confidence 阈值计算对应的precision 和...所有类的AP 值求平均即为mAP。 VOC2007的算法：取[0, 0.1, 0.2, 0.3, ......,...

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