SPP 是使用了3个kernel size不一样大的pooling 并行运算。SPPF是将kernel size为5的 pooling 串行运算，这样的运算的效果和SPP相同，但是运算速度加快。因为SPPF减少了重复的运算，每一次的pooling 运算都是在上一次运算的基础上进行的。
在YOLO V4中，作者仅仅使用了PAN模块，在PAN中的卷积操作为一般卷积操作。而在YOLO V5中，PAN中的卷积操作换为了CSP。如图，上图为YOLO V4中的PAN模块，下图为YOLO V5的CSP-PAN模块。
YOLO V5 CSP-PAN模块
Loss function 的组成和YOLO V3一样，同样是由 Classes loss, Objectness loss, Location loss.
改进：
Location Loss 采用的是 CIOU Loss.Objectness Loss 在YOLO V3中 将IOU最大的设为正样本，将IOU小于阈值的设为负样本，其他的都不考虑。而在YOLO V5 中是计算所有样本的obj损失，采用CIOU作为标准。Objectness Loss 同时也平衡了不同尺度的损失，针对三个预测特征层上的obj损失赋予不同的权重。在YOLO V4对于x, y进行了优化使其对极限值0和1更加敏感一些。然而，对于横纵比同样存在问题，原始的公式中仅使用 e x e^x ex 来进行偏移，这样会导致偏移量没有限制，变得十分敏感。
b w = p w e t w b h = p h e t h \begin{aligned} b_w = p_we^{t_w}\\ b_h = p_he^{t_h} \end{aligned} bw=pwetwbh=pheth
而在 YOLO V5中对横纵比的偏移进行了优化，将其变成如下：
b x = 2 σ ( t x ) − 0.5 + c x b y = 2 σ ( t y ) − 0.5 + c y b w = p w ( 2 σ ( t w ) ) 2 b h = p h ( 2 σ ( t h ) ) 2 \begin{array}{c} b_{x}=2 \sigma\left(t_{x}\right)-0.5+c_{x} \\ b_{y}=2 \sigma\left(t_{y}\right)-0.5+c_{y} \\ b_{w}=p_{w}\left(2 \sigma\left(t_{w}\right)\right)^{2} \\ b_{h}=p_{h}\left(2 \sigma\left(t_{h}\right)\right)^{2} \end{array} bx=2σ(tx)−0.5+cxby=2σ(ty)−0.5+cybw=pw(2σ(tw))2bh=ph(2σ(th))2
这在一定程度上限制了横纵比的偏移，YOLO V5作者所做的实验曲线如下。
在YOLO V4的拓展基础上，YOLO V5 对正样本的选取同时加入了横纵比的限制。
r w = w g t / w a t r h = h g t / h a t r w max = max ( r w , 1 / r w ) r h max = max ( r h , 1 / r h ) r max = max ( r w max , r h max ) \begin{array}{l} r_{w}=w_{g t} / w_{a t} \\ r_{h}=h_{g t} / h_{a t} \\ r_{w}^{\max }=\max \left(r_{w}, 1 / r_{w}\right) \\ r_{h}^{\max }=\max \left(r_{h}, 1 / r_{h}\right) \\ r^{\max }=\max \left(r_{w}^{\max }, r_{h}^{\max }\right) \end{array} rw=wgt/watrh=hgt/hatrwmax=max(rw,1/rw)rhmax=max(rh,1/rh)rmax=max(rwmax,rhmax)
首先算出anchor和GT的横纵比的最大差距，对于最大差距在4倍以上的例子都不作为正样本采用。
希望我没有误解“ducktyping”的含义，但从我读到的内容来看，这意味着我应该根据对象如何响应方法而不是它是什么类型/类来编写代码。代码如下:defconvert_hash(hash)ifhash.keys.all?{|k|k.is_a?(Integer)}returnhashelsifhash.keys.all?{|k|k.is_a?(Property)}new_hash={}hash.each_pair{|k,v|new_hash[k.id]=v}returnnew_hashelseraise"CustomattributekeysshouldbeID'sorPropertyo
一、什么是MQTT协议MessageQueuingTelemetryTransport：消息队列遥测传输协议。是一种基于客户端-服务端的发布/订阅模式。与HTTP一样，基于TCP/IP协议之上的通讯协议，提供有序、无损、双向连接，由IBM（蓝色巨人）发布。原理：（1）MQTT协议身份和消息格式有三种身份：发布者（Publish）、代理（Broker）（服务器）、订阅者（Subscribe）。其中，消息的发布者和订阅者都是客户端，消息代理是服务器，消息发布者可以同时是订阅者。MQTT传输的消息分为：主题（Topic）和负载（payload）两部分Topic，可以理解为消息的类型，订阅者订阅（Su
TCL脚本语言简介•TCL（ToolCommandLanguage）是一种解释执行的脚本语言（ScriptingLanguage）,它提供了通用的编程能力：支持变量、过程和控制结构；同时TCL还拥有一个功能强大的固有的核心命令集。TCL经常被用于快速原型开发，脚本编程，GUI和测试等方面。•实际上包含了两个部分：一个语言和一个库。首先，Tcl是一种简单的脚本语言，主要使用于发布命令给一些互交程序如文本编辑器、调试器和shell。由于TCL的解释器是用C\C++语言的过程库实现的，因此在某种意义上我们又可以把TCL看作C库，这个库中有丰富的用于扩展TCL命令的C\C++过程和函数，所以，Tcl是
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文章目录概念索引相关操作创建索引更新副本查看索引删除索引索引的打开与关闭收缩索引索引别名查询索引别名文档相关操作新建文档查询文档更新文档删除文档映射相关操作查询文档映射创建静态映射创建索引并添加映射概念es中有三个概念要清楚，分别为索引、映射和文档（不用死记硬背，大概有个印象就可以）索引可理解为MySQL数据库；映射可理解为MySQL的表结构；文档可理解为MySQL表中的每行数据静态映射和动态映射上面已经介绍了，映射可理解为MySQL的表结构，在MySQL中，向表中插入数据是需要先创建表结构的；但在es中不必这样，可以直接插入文档，es可以根据插入的文档（数据），动态的创建映射（表结构），这就
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