目標標記演算法的原理

❶ 目標檢測演算法是什麼

目標檢測演算法是先通過訓練集學習一個分類器，然後在測試圖像中以不同scale的窗口滑動掃描整個圖像；每次掃描做一下分類，判斷一下當前的這個窗口是否為要檢測的目標。檢測演算法的核心是分類，分類的核心一個是用什麼特徵，一個是用哪種分類器。

(1)目標標記演算法的原理擴展閱讀：

目標檢測演算法可以分為：

1、背景建模法，包含時間平均模型、混合高斯模型、動態紋理背景、PCA模型、時一空聯合分布背景模型

2、點檢測法，包含Moravec檢測器、Harris檢測器 、仿射不變點檢測、S IFT

3、圖像分割法，包含Mean Shift方法 、Graph-cut方法、Active Contours方法

4、聚類分析法，包含支持向量機、神經網路、Adaptive Boosting

5、運動矢量場法，包含基於運動矢量場的方法

❷ Tomasulo演算法原理是什麼

Tomasulo演算法
為IBM 360/91設計的,在CDC 6600三年之後(1966)
目標:即使在沒有特殊編譯支持的情況下,也能取
得高性能
IBM 360 和CDC 6600指令系統體系結構之間的差異
IBM的每條指令有兩個寄存器描述符(register
specifiers),而CDC 6600有三個;
IBM有四個浮點寄存器,而CDC 6600有八個.
Tomasulo演算法與記分板
控制&緩沖器分布於功能部件(FU) 與集中於記分板;
功能部件緩沖器稱為"保留站(reservation
stations)"; 存放未決的操作數
指令中的寄存器被數值或者指向保留站的指針代替;
這一過程稱為寄存器換名(register renaming);
消除WAR,WAW冒險
保留站比實際寄存器多,因而可以完成優化編譯
器所不能完成的一些工作
*WAR和WAW：
WAR,WAW實質是命名沖突，而不存在數據依賴，因此通過「換名」即可消除。
例如：S1:MULTD F4,F2,F2
S2:ADDD F2,F0,F6
看似ADDD的輸出因與MULTD輸入共用F2，需要等待S1Read後S2才能Write.（WAR）
但如果改為：
S1:MULTD F4,F2,F2
S2: ADDD F8,F0,F6
即可。
對於WAW,例如
S1: addd F0,F2,F4
S2: multd F2,F6,F8
S3: multd F10,F0,F2
S4: addd F0,F12,F14
S1,S4都寫入F0,而中間S3將F0作為輸入。
那麼S4先運算完後，寫入F0，而S3的輸入由S1的輸出（存於保留站中）提供即可。
結果從RS 直接到FU,無需通過寄存器, 而是通過公
共數據匯流排(Common Data Bus)把結果廣播到所有FU
裝入(Load)和存儲(Stores)也象其他功能部件一
樣使用保留站
Tomasulo的結構圖


Tomasulo
Tomasulo演算法的三段
1.Issue―從FP Op Queue中取出指令
如果保留站空閑(無結構冒險),
控制機制發射指令&發送操作數(對寄存器進行換名).
2.Execution―對操作數執行操作(EX)
如果兩個操作數都已就緒,就執行;
如果沒有就緒,就觀測公共數據匯流排等待所需結果
3.Write result―完成執行(WB)
通過公共數據匯流排將結果寫入到所有等待的部件;
標記保留站可用
正常的數據匯流排:數據+ 目的("去向"匯流排)
公共數據匯流排: 數據+ 源("來源"匯流排)
64位數據+ 4位功能部件源地址
如果與期望的功能部件匹配,就"寫"(產生結果)
進行廣播
保留站的組成
Op―該部件將完成的具體操作(例如, + or -)
Vj, Vk―源操作數的實際數值
存儲緩沖器(Store buffers)設有V域,存放將存儲的結果
Qj, Qk―將產生源寄存器值(將寫的值)的保留站
注意:沒有記分板中的就緒(READY)標志;Qj,Qk=0 ready
存儲緩沖器(Store buffers)中只有存放RS產生結果的Qi
Busy―指明保留站或FU 處於忙狀態
Register result status―指明哪個功能部件將寫到哪
個寄存器(Qi);如果沒有將寫入寄存器的未決指令,該
域為空

❸ 深藍演算法和暗目標法的具體原理。）

深藍演算法與常用的暗像元演算法類似，不同的是，與暗像元演算法 相比，深藍演算法反演氣溶膠光學厚度適用於更廣泛的地表類型，所能反演的像 元的地表反射率遠高於暗像元演算法限定的最高地表反射率。Hsu 等發現，在高 地表反射率地區，紅（0.66μm）、藍（0.47μm）和中紅外波段地表反射率之 間的線性關系不成立。

相比較與陸地濃密植被地區，沙漠和半沙漠地區的地面 BRDF（雙向反射率分布函數）相對較弱，尤其是藍波段最弱。參考典型地物 標准波譜數據，在深藍（412nm）波段，大部分地物的地表反射率都在 0~0.1 之間，明顯低於其它波段。通過 MODTRAN 等相關輻射傳輸模擬大氣輻射傳 輸過程進行敏感性試驗表明：感測器在天頂位置接受到的包含氣溶膠的大氣表 觀反射率和僅包含大氣分子散射時的表觀反射率相比，412nm 波段的信號差別 最為明顯。這主要是因為在紫外波段氣溶膠吸收將減弱了衛星感測器接收到的 信號強度，而在更長的可見光及紅外波段較高的地表反射率成為表觀反射率的 主要貢獻成為，從一定程度上減弱了衛星感測器接收信號對氣溶膠吸收和散射 的敏感性。並且當衛星觀測天頂角較大時，由於大氣散射路徑的延長，減小了 地表反射率影響，此時 490nm 波段的輻射亮度值與 412nm 波段差別非常小。

此外深藍波段分子散射和吸收都小於紫外波段，因此相比於紫外波段，利用深 藍波段反演氣溶膠光學特性受氣溶膠垂直廓線的影響顯著偏低，因此利用深藍 波段衛星觀測的表觀反射率反演氣溶膠光學厚度是一個行之有效的方法。 多星協同反演演算法：為克服氣溶膠反演過程中未知參數較多，亮地表氣溶 膠信息難以從衛星信號中分離出來的困難，唐家奎等提出了基於 TERRA 和 AQUA 雙星的 MODIS 數據的協同反演演算法，雙星協同反演演算法無需事先假定 氣溶膠類型等參數，無須估算地表反照率，而將地表反射率與氣溶膠同時反演， 可以應用於水體、城市、乾旱等各種地表反射率類型。但是該演算法在氣溶膠光 學厚度反演時局限性較大，如難以求得方程解析解、計算速度慢，而且有些象 元可能會出現不收斂或結果誤差較大等問題。

❹ x-means演算法原理是什麼

你好！
原理是對給定范圍內的K值，反復調用K-means，從最低K值開始，每次聚類完成後計算其BIC得分，再把得到的每個類調用K-means劃分為兩個孩子類，並計算孩子類BIC得分，如果父類和孩子類的BIC得分差別很大則劃分開，或者選擇差別最大的劃分開，於是K=K+1，再調用K-means，新的類心為上一次得到的（K-1）個類心，和劃分開的兩個子類類心，重復此過程。當K=Kmax後，返回最佳的聚類就行了
僅代表個人觀點，不喜勿噴，謝謝。

❺ 標記清除，標記整理，復制演算法的原理與特點，分別用在什麼地方

一般情況下，在低層大氣中，氣溫是隨高度的增加而降低的。但有時在某些層次可能出現相反的情況，氣溫隨高度的增加而升高，這種現象稱為逆溫。出現逆溫現象的大氣層稱為逆溫層。

❻ yolo演算法是什麼

yolo演算法是一種目標檢測演算法。目標檢測任務的目標是找到圖像中的所有感興趣區域，並確定這些區域的位置和類別概率。目標檢測領域的深度學習方法主要分為兩大類兩階段式（Two-stage）目標檢測演算法和單階段式（One-stage）目標檢測演算法。兩階段式是先由演算法生成一系列候選邊界框作為樣本，然後再通過卷積神經網路分類這些樣本。

yolo演算法原理

因為它採用深層卷積神經網路，吸收了當前很多經典卷積神經網路架構的優秀思想，在位置檢測和對象的識別方面，性能達到最優（准確率非常高的情況下還能達到實時檢測）。因為作者還將代碼開源了。真心為作者這種大公無私的心胸點贊。

美中不足的是雖然將代碼開源，但是在論文介紹架構原理的時候比較模糊，特別是對一些重要改進，基本上是一筆帶過。現在在網路上有很多關於YOLO原理的講解。

❼ yolo演算法是什麼

Yolo是一種目標檢測演算法。

目標檢測的任務是從圖片中找出物體並給出其類別和位置，對於單張圖片，輸出為圖片中包含的N個物體的每個物體的中心位置（x,y)、寬（w)、高（h)以及其類別。

Yolo的預測基於整個圖片，一次性輸出所有檢測到的目標信號，包括其類別和位置。Yolo首先將圖片分割為sxs個相同大小的grid。

介紹

Yolo只要求grid中識別的物體的中心必須在這個grid內（具體來說，若某個目標的中心點位於一個grid內，該grid輸出該目標類別的概率為1，所有其他grid對該目標預測概率設置為0)。

實現方法：讓sxs個框每個都預測出B個boungding box，bounding box有5個量，分別為物體的x,y,h,w和預測的置信度；每個grid預測B個bounding box和物體類別，類別使用one-hot表示。

❽ 目標識別的原理

目標識別的基本原理是利用雷達回波中的幅度、相位、頻譜和極化等目標特徵信息，通過數學上的各種多維空間變換來估算目標的大小、形狀、重量和表面層的物理特性參數，最後根據大量訓練樣本所確定的鑒別函數，在分類器中進行識別判決。