我正在执行https://github.com/tensorflow/tensorflow这个检测图像中物体的例子。我想计算检测到的对象的数量，下面是给我在图像中绘制的检测到的对象的代码。但是我无法计算检测到的对象。withdetection_graph.as_default():withtf.Session(graph=detection_graph)assess:forimage_pathinTEST_IMAGE_PATHS:image=Image.open(image_path)#thearraybasedrepresentationoftheimagewillbeusedlat

Acsintoae,A.,Florescu,A.,Georgescu,M.,Mare,T.,Sumedrea,P.,Ionescu,R.T.,Khan,F.S.,&Shah,M.(2021).UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetVideoAnomalyDetection. ArXiv,abs/2111.08644.Paper: https://arxiv.org/abs/2111.08644 Code:GitHub-lilygeorgescu/UBnormal:UBnormal:NewBenchmarkforSupervisedOpen-SetV

题目：基于Transformer的无监督心电图（ECG）信号异常检测摘要        异常检测是数据处理中的一个基本问题，它涉及到医疗感知数据中的不同问题。技术的进步使得收集大规模和高度变异的时间序列数据变得更加容易，然而，为了确保一致性和可靠性，需要复杂的预测分析模型。随着收集数据的规模和维度的增加，深度学习技术，例如自编码器（AE）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM），受到越来越多的关注，并被认为是最先进的异常检测技术。最近，基于Transformer架构的发展被提出作为改进的注意力机制的知识表示方案。我们提出了一种无监督的基于Transformer的方法来评估和检测心电图（

问题是:我尝试无限循环播放FastTracker模块，但这样做只是从头开始重播音乐，而不是跟随重复位置。示例:(这里是模块https://api.modarchive.org/downloads.php?moduleid=153915#zeta_force_level_2.xm的源代码)importpygamepygame.mixer.init()pygame.mixer.music.load('/path/to/zeta_force_level_2.xm')pygame.mixer.music.play(-1)我想要实现的目标:循环播放模块音乐，每次都在重复位置而不是轨道开始处循环。

上传报如下错误：Usernamefor'https://gitee.com':**@**.comfatal:unabletogetcredentialstoragelock:FileexistsTohttps://gitee.com/**/**.git![rejected]master->master(non-fast-forward)error:failedtopushsomerefsto'https://gitee.com/**/**.git'hint:Updateswererejectedbecausethetipofyourcurrentbranchisbehindhint:itsre

我在几个for循环中多次使用numpy的where函数，但它变得太慢了。有什么方法可以更快地执行此功能？我读到你应该尝试执行内联for循环，并在for循环之前为函数创建局部变量，但似乎没有什么可以提高速度(len(UNIQ_IDS)~800。emiss_data和obj_data是形状为(2600,5200)的numpyndarray。我使用importprofile来处理瓶颈在哪里，for循环中的where是一个很大的瓶颈。importnumpyasnpmax=np.maxwhere=np.whereMAX_EMISS=[max(emiss_data[where(obj_data==

文章目录摘要Introductionparagraph1paragraph2-5paragraph6相关工作PointAugmentingCross-ModalFusionPoint-wiseFeatureFetching逐点特征提取3DDetectionCross-modaldataAugment实验AblationStudies（可以参考这里进行自己论文的实验）Cross-ModaldataAugmentationvisualizationof2DDetectionRuntime总结我的总结论文：PointAugmenting:Cross-ModalAugmentationfor3DObj

一段时间以来一直在寻找这个问题的解决方案，但似乎找不到任何东西。例如，我有一个numpy数组[0,0,2,3,2,4,3,4,0,0,-2,-1,-4,-2,-1,-3,-4,0,2,3,-2,-1,0]我想要实现的是生成另一个数组来指示一对数字之间的元素，比方说这里介于2和-2之间。所以我想得到一个这样的数组[0,0,1,1,1,1,1,1,1,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,0,0]请注意，一对(2,-2)之间的任何2或-2都将被忽略。任何简单的方法都是使用for循环遍历每个元素并识别2的第一次出现并将之后的所有内容设置为1直到你点击-2并再次开始寻找下一个2。但我

我按照找到的例子here.但是每当我输入命令“C:/ProgramFiles/protoc/bin/protoc”object_detection/protos/.proto--python_out=。我收到一条错误消息，指出object_detection/protos/.proto:Nosuchfileordirectory。我无法创建名为*.proto的目录。因此，我缺少有关如何执行此操作的一些基本信息。由于我找不到其他人提示这个问题，所以它一定很简单。我使用的是Windows操作系统。 最佳答案 针对Windows解决了，处

我发现我的程序中的一个瓶颈是从给定值列表创建numpy数组，最常见的是将四个值放入一个2x2数组中。有一种显而易见、易于阅读的方法:my_array=numpy.array([[1,3],[2.4,-1]])这需要15秒——非常非常慢，因为我已经做了数百万次。还有一种更快、更难读的方法:my_array=numpy.empty((2,2))my_array[0,0]=1my_array[0,1]=3my_array[1,0]=2.4my_array[1,1]=-1速度提高了10倍，仅需1微秒。有没有既快速又易于阅读的方法？到目前为止我尝试了什么:使用asarray而不是array没有区