Uno o una
YOLOv3 es extremadamente rápido y preciso. En mAP medido a 0,5 IOU YOLOv3 está a la par con Focal Loss pero es 4 veces más rápido. Además, se puede compensar fácilmente la velocidad y la precisión simplemente cambiando el tamaño del modelo, ¡sin necesidad de reentrenamiento!
Los sistemas de detección anteriores reutilizan clasificadores o localizadores para realizar la detección. Aplican el modelo a una imagen en múltiples localizaciones y escalas. Las regiones de la imagen con mayor puntuación se consideran detecciones.
Nosotros utilizamos un enfoque totalmente diferente. Aplicamos una única red neuronal a la imagen completa. Esta red divide la imagen en regiones y predice los cuadros delimitadores y las probabilidades de cada región. Estos recuadros delimitadores se ponderan en función de las probabilidades previstas.
Nuestro modelo tiene varias ventajas sobre los sistemas basados en clasificadores. Examina toda la imagen en el momento de la prueba, por lo que sus predicciones se basan en el contexto global de la imagen. También hace predicciones con una sola evaluación de la red, a diferencia de sistemas como R-CNN, que requieren miles para una sola imagen. Esto lo hace extremadamente rápido, más de 1000 veces más rápido que R-CNN y 100 veces más rápido que Fast R-CNN. Consulte nuestro artículo para obtener más detalles sobre el sistema completo.
Cuándo utilizar el pragma una vez
One es un pronombre indefinido en inglés, de género neutro, que significa, aproximadamente, “una persona”. A efectos de concordancia verbal es un pronombre de tercera persona del singular, aunque a veces aparece con referencia a la primera o segunda persona. A veces se le llama pronombre impersonal. Es más o menos equivalente al escocés “un cuerpo”, al pronombre francés on, al alemán/escandinavo man y al español uno. Puede adoptar la forma posesiva one’s y la forma reflexiva oneself, o puede adoptar esas formas del genérico he con his y himself.
Más información: Inglés antiguo, lengua protogermánica y lengua protoindoeuropeaLa palabra uno se desarrolló a partir del inglés antiguo an, a su vez del protogermánico *ainaz, de la raíz PIE *oi-no-,[4] pero no era originalmente un pronombre. El pronombre uno puede haber entrado en uso como imitación del francés on a partir del siglo XV[5]: 224 [6] Uno mismo aparece a mediados del siglo XVI, y se escribe como una palabra desde aproximadamente 1827[7].
Existe el pronombre uno, pero también hay un sustantivo y un determinante que suelen llamarse pronombres porque funcionan como proformas. El pronombre es una categoría de palabras (una “parte de la oración”). Una pro-forma es una función de una palabra o frase que sustituye (expresa el mismo contenido que) a otra, cuyo significado se puede recuperar a partir del contexto.[8] En inglés, los pronombres funcionan mayoritariamente como pro-formas, pero hay pronombres que no son pro-formas y pro-formas que no son pronombres.[9]: 239
Pragma once no funciona
endLoad DataEste ejemplo utiliza un pequeño conjunto de datos etiquetados que contiene 295 imágenes. Muchas de estas imágenes provienen de los conjuntos de datos Caltech Cars 1999 y 2001, disponibles en el sitio web Caltech Computational Vision, creados por Pietro Perona y utilizados con permiso. Cada imagen contiene una o dos instancias etiquetadas de un vehículo. Un pequeño conjunto de datos es útil para explorar el procedimiento de entrenamiento de YOLO v3, pero en la práctica, se necesitan más imágenes etiquetadas para entrenar una red robusta.Descomprima las imágenes de los vehículos y cargue los datos de verdad del vehículo. unzip vehicleDatasetImages.zip
Especifique los anchorBoxes que se utilizarán en los dos cabezales de detección. anchorBoxes es una matriz de celdas de [Mx1], donde M indica el número de cabezales de detección. Cada cabeza de detección consiste en una matriz de anclas [Nx2], donde N es el número de anclas a utilizar. Seleccione anchorBoxes para cada cabeza de detección en función del tamaño del mapa de características. Utilice anclas más grandes en la escala inferior y anclas más pequeñas en la escala superior. Para ello, ordene las anclas con las cajas de anclaje más grandes primero y asigne las tres primeras a la primera cabeza de detección y las tres siguientes a la segunda cabeza de detección.Área = anclas(:, 1).*anclas(:, 2);
Pragma c
Investigaciones anteriores han descubierto que la percepción de que el tiempo de vida que queda es limitado está relacionada con la fijación de objetivos, la composición de la red social, las actitudes y el comportamiento. Sin embargo, para entender mejor estos resultados, es importante saber si esta percepción subjetiva de estar cerca de la muerte se corresponde con el tiempo que realmente sobrevive una persona. El objetivo del presente estudio fue examinar la relación predictiva y dinámica en el tiempo entre la cercanía subjetiva y objetiva a la muerte utilizando datos longitudinales de 16 años del Estudio de Envejecimiento de Berlín (Baltes y Mayer 1999; N = 516 adultos mayores entre 70 y 104 años). Los adultos mayores que se sentían cerca de la muerte en la primera ocasión de medición tenían más probabilidades de morir durante los 16 años siguientes que las personas que no informaron de que se sentían cerca de la muerte. Los resultados de los análisis multinivel revelaron que existía una relación dinámica en el tiempo, de manera que la cercanía subjetiva a la muerte aumentaba en función de la cercanía objetiva a la muerte. Nuestros resultados indican que los adultos muy mayores parecen tener percepciones bastante precisas de su proximidad a la muerte.