目标标记算法的原理

❶ 目标检测算法是什么

目标检测算法是先通过训练集学习一个分类器，然后在测试图像中以不同scale的窗口滑动扫描整个图像；每次扫描做一下分类，判断一下当前的这个窗口是否为要检测的目标。检测算法的核心是分类，分类的核心一个是用什么特征，一个是用哪种分类器。

(1)目标标记算法的原理扩展阅读：

目标检测算法可以分为：

1、背景建模法，包含时间平均模型、混合高斯模型、动态纹理背景、PCA模型、时一空联合分布背景模型

2、点检测法，包含Moravec检测器、Harris检测器 、仿射不变点检测、S IFT

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

4、聚类分析法，包含支持向量机、神经网络、Adaptive Boosting

5、运动矢量场法，包含基于运动矢量场的方法

❷ Tomasulo算法原理是什么

Tomasulo算法
为IBM 360/91设计的,在CDC 6600三年之后(1966)
目标:即使在没有特殊编译支持的情况下,也能取
得高性能
IBM 360 和CDC 6600指令系统体系结构之间的差异
IBM的每条指令有两个寄存器描述符(register
specifiers),而CDC 6600有三个;
IBM有四个浮点寄存器,而CDC 6600有八个.
Tomasulo算法与记分板
控制&缓冲器分布于功能部件(FU) 与集中于记分板;
功能部件缓冲器称为"保留站(reservation
stations)"; 存放未决的操作数
指令中的寄存器被数值或者指向保留站的指针代替;
这一过程称为寄存器换名(register renaming);
消除WAR,WAW冒险
保留站比实际寄存器多,因而可以完成优化编译
器所不能完成的一些工作
*WAR和WAW：
WAR,WAW实质是命名冲突，而不存在数据依赖，因此通过“换名”即可消除。
例如：S1:MULTD F4,F2,F2
S2:ADDD F2,F0,F6
看似ADDD的输出因与MULTD输入共用F2，需要等待S1Read后S2才能Write.（WAR）
但如果改为：
S1:MULTD F4,F2,F2
S2: ADDD F8,F0,F6
即可。
对于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都写入F0,而中间S3将F0作为输入。
那么S4先运算完后，写入F0，而S3的输入由S1的输出（存于保留站中）提供即可。
结果从RS 直接到FU,无需通过寄存器, 而是通过公
共数据总线(Common Data Bus)把结果广播到所有FU
装入(Load)和存储(Stores)也象其他功能部件一
样使用保留站
Tomasulo的结构图


Tomasulo
Tomasulo算法的三段
1.Issue―从FP Op Queue中取出指令
如果保留站空闲(无结构冒险),
控制机制发射指令&发送操作数(对寄存器进行换名).
2.Execution―对操作数执行操作(EX)
如果两个操作数都已就绪,就执行;
如果没有就绪,就观测公共数据总线等待所需结果
3.Write result―完成执行(WB)
通过公共数据总线将结果写入到所有等待的部件;
标记保留站可用
正常的数据总线:数据+ 目的("去向"总线)
公共数据总线: 数据+ 源("来源"总线)
64位数据+ 4位功能部件源地址
如果与期望的功能部件匹配,就"写"(产生结果)
进行广播
保留站的组成
Op―该部件将完成的具体操作(例如, + or -)
Vj, Vk―源操作数的实际数值
存储缓冲器(Store buffers)设有V域,存放将存储的结果
Qj, Qk―将产生源寄存器值(将写的值)的保留站
注意:没有记分板中的就绪(READY)标志;Qj,Qk=0 ready
存储缓冲器(Store buffers)中只有存放RS产生结果的Qi
Busy―指明保留站或FU 处于忙状态
Register result status―指明哪个功能部件将写到哪
个寄存器(Qi);如果没有将写入寄存器的未决指令,该
域为空

❸ 深蓝算法和暗目标法的具体原理。）

深蓝算法与常用的暗像元算法类似，不同的是，与暗像元算法 相比，深蓝算法反演气溶胶光学厚度适用于更广泛的地表类型，所能反演的像 元的地表反射率远高于暗像元算法限定的最高地表反射率。Hsu 等发现，在高 地表反射率地区，红（0.66μm）、蓝（0.47μm）和中红外波段地表反射率之 间的线性关系不成立。

相比较与陆地浓密植被地区，沙漠和半沙漠地区的地面 BRDF（双向反射率分布函数）相对较弱，尤其是蓝波段最弱。参考典型地物 标准波谱数据，在深蓝（412nm）波段，大部分地物的地表反射率都在 0~0.1 之间，明显低于其它波段。通过 MODTRAN 等相关辐射传输模拟大气辐射传 输过程进行敏感性试验表明：传感器在天顶位置接受到的包含气溶胶的大气表 观反射率和仅包含大气分子散射时的表观反射率相比，412nm 波段的信号差别 最为明显。这主要是因为在紫外波段气溶胶吸收将减弱了卫星传感器接收到的 信号强度，而在更长的可见光及红外波段较高的地表反射率成为表观反射率的 主要贡献成为，从一定程度上减弱了卫星传感器接收信号对气溶胶吸收和散射 的敏感性。并且当卫星观测天顶角较大时，由于大气散射路径的延长，减小了 地表反射率影响，此时 490nm 波段的辐射亮度值与 412nm 波段差别非常小。

此外深蓝波段分子散射和吸收都小于紫外波段，因此相比于紫外波段，利用深 蓝波段反演气溶胶光学特性受气溶胶垂直廓线的影响显着偏低，因此利用深蓝 波段卫星观测的表观反射率反演气溶胶光学厚度是一个行之有效的方法。 多星协同反算法：为克服气溶胶反演过程中未知参数较多，亮地表气溶 胶信息难以从卫星信号中分离出来的困难，唐家奎等提出了基于 TERRA 和 AQUA 双星的 MODIS 数据的协同反算法，双星协同反算法无需事先假定 气溶胶类型等参数，无须估算地表反照率，而将地表反射率与气溶胶同时反演， 可以应用于水体、城市、干旱等各种地表反射率类型。但是该算法在气溶胶光 学厚度反演时局限性较大，如难以求得方程解析解、计算速度慢，而且有些象 元可能会出现不收敛或结果误差较大等问题。

❹ x-means算法原理是什么

你好！
原理是对给定范围内的K值，反复调用K-means，从最低K值开始，每次聚类完成后计算其BIC得分，再把得到的每个类调用K-means划分为两个孩子类，并计算孩子类BIC得分，如果父类和孩子类的BIC得分差别很大则划分开，或者选择差别最大的划分开，于是K=K+1，再调用K-means，新的类心为上一次得到的（K-1）个类心，和划分开的两个子类类心，重复此过程。当K=Kmax后，返回最佳的聚类就行了
仅代表个人观点，不喜勿喷，谢谢。

❺ 标记清除，标记整理，复制算法的原理与特点，分别用在什么地方

一般情况下，在低层大气中，气温是随高度的增加而降低的。但有时在某些层次可能出现相反的情况，气温随高度的增加而升高，这种现象称为逆温。出现逆温现象的大气层称为逆温层。

❻ yolo算法是什么

yolo算法是一种目标检测算法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别概率。目标检测领域的深度学习方法主要分为两大类两阶段式（Two-stage）目标检测算法和单阶段式（One-stage）目标检测算法。两阶段式是先由算法生成一系列候选边界框作为样本，然后再通过卷积神经网络分类这些样本。

yolo算法原理

因为它采用深层卷积神经网络，吸收了当前很多经典卷积神经网络架构的优秀思想，在位置检测和对象的识别方面，性能达到最优（准确率非常高的情况下还能达到实时检测）。因为作者还将代码开源了。真心为作者这种大公无私的心胸点赞。

美中不足的是虽然将代码开源，但是在论文介绍架构原理的时候比较模糊，特别是对一些重要改进，基本上是一笔带过。现在在网络上有很多关于YOLO原理的讲解。

❼ yolo算法是什么

Yolo是一种目标检测算法。

目标检测的任务是从图片中找出物体并给出其类别和位置，对于单张图片，输出为图片中包含的N个物体的每个物体的中心位置（x,y)、宽（w)、高（h)以及其类别。

Yolo的预测基于整个图片，一次性输出所有检测到的目标信号，包括其类别和位置。Yolo首先将图片分割为sxs个相同大小的grid。

介绍

Yolo只要求grid中识别的物体的中心必须在这个grid内（具体来说，若某个目标的中心点位于一个grid内，该grid输出该目标类别的概率为1，所有其他grid对该目标预测概率设置为0)。

实现方法：让sxs个框每个都预测出B个boungding box，bounding box有5个量，分别为物体的x,y,h,w和预测的置信度；每个grid预测B个bounding box和物体类别，类别使用one-hot表示。

❽ 目标识别的原理

目标识别的基本原理是利用雷达回波中的幅度、相位、频谱和极化等目标特征信息，通过数学上的各种多维空间变换来估算目标的大小、形状、重量和表面层的物理特性参数，最后根据大量训练样本所确定的鉴别函数，在分类器中进行识别判决。