清單測演算法

Ⅰ 目標跟蹤檢測演算法（一）——傳統方法

姓名：劉帆；學號：20021210609；學院：電子工程學院

https://blog.csdn.net/qq_34919792/article/details/89893214

【嵌牛導讀】目標跟蹤演算法研究難點與挑戰在於實際復雜的應用環境 、背景相似干擾、光照條件的變化、遮擋等外界因素以及目標姿態變化，外觀變形，尺度變化、平面外旋轉、平面內旋轉、出視野、快速運動和運動模糊等。而且當目標跟蹤演算法投入實際應用時，不可避免的一個問題——實時性問題也是非常的重要。正是有了這些問題，才使得演算法研究充滿著難點和挑戰。

【嵌牛鼻子】目標跟蹤演算法，傳統演算法

【嵌牛提問】利用目標跟蹤檢測演算法要達到何目的?第一階段的單目標追蹤演算法包括什麼?具體步驟有哪些?它們有何特點?

【嵌牛正文】

第一階段

目標跟蹤分為兩個部分，一個是對指定目標尋找可以跟蹤的特徵，常用的有顏色，輪廓，特徵點，軌跡等，另一個是對目標特徵進行跟蹤。

1、靜態背景

1）背景差： 對背景的光照變化、雜訊干擾以及周期性運動等進行建模。通過當前幀減去背景圖來捕獲運動物體的過程。

2）幀差： 由於場景中的目標在運動，目標的影像在不同圖像幀中的位置不同。該類演算法對時間上連續的兩幀或三幀圖像進行差分運算，不同幀對應的像素點相減，判斷灰度差的絕對值，當絕對值超過一定閾值時，即可判斷為運動目標，從而實現目標的檢測功能。

與二幀差分法不同的是，三幀差分法（交並運算）去除了重影現象，可以檢測出較為完整的物體。幀間差分法的原理簡單，計算量小，能夠快速檢測出場景中的運動目標。但幀間差分法檢測的目標不完整，內部含有「空洞」，這是因為運動目標在相鄰幀之間的位置變化緩慢，目標內部在不同幀圖像中相重疊的部分很難檢測出來。幀間差分法通常不單獨用在目標檢測中，往往與其它的檢測演算法結合使用。

3）Codebook

演算法為圖像中每一個像素點建立一個碼本，每個碼本可以包括多個碼元（對應閾值范圍），在學習階段，對當前像素點進行匹配，如果該像素值在某個碼元的學習閾值內，也就是說與之前出現過的某種歷史情況偏離不大，則認為該像素點符合背景特徵，需要更新對應點的學習閾值和檢測閾值。

如果新來的像素值與每個碼元都不匹配，則可能是由於動態背景導致，這種情況下，我們需要為其建立一個新的碼元。每個像素點通過對應多個碼元，來適應復雜的動態背景。

在應用時，每隔一段時間選擇K幀通過更新演算法建立CodeBook背景模型，並且刪除超過一段時間未使用的碼元。

4）GMM

混合高斯模型（Gaussian of Micture Models，GMM）是較常用的背景去除方法之一（其他的還有均值法、中值法、滑動平均濾波等）。

首先我們需要了解單核高斯濾波的演算法步驟：

混合高斯建模GMM（Gaussian Mixture Model）作為單核高斯背景建模的擴展，是目前使用最廣泛的一種方法，GMM將背景模型描述為多個分布，每個像素的R、G、B三個通道像素值的變化分別由一個混合高斯模型分布來刻畫，符合其中一個分布模型的像素即為背景像素。作為最常用的一種背景建模方法，GMM有很多改進版本，比如利用紋理復雜度來更新差分閾值，通過像素變化的劇烈程度來動態調整學習率等。

5）ViBe（2011）

ViBe演算法主要特點是隨機背景更新策略，這和GMM有很大不同。其步驟和GMM類似。具體的思想就是為每個像素點存儲了一個樣本集，樣本集中采樣值就是該像素點過去的像素值和其鄰居點的像素值，然後將每一個新的像素值和樣本集進行比較來判斷是否屬於背景點。

其中pt（x）為新幀的像素值，R為設定值，p1、p2、p3….為樣本集中的像素值，以pt（x）為圓心R為半徑的圓被認為成一個集，當樣本集與此集的交集大於設定的閾值#min時，可認為此為背景像素點（交集越大，表示新像素點與樣本集越相關）。我們可以通過改變#min的值與R的值來改變模型的靈敏度。

Step1：初始化單幀圖像中每個像素點的背景模型。假設每一個像素和其鄰域像素的像素值在空域上有相似的分布。基於這種假設，每一個像素模型都可以用其鄰域中的像素來表示。為了保證背景模型符合統計學規律，鄰域的范圍要足夠大。當輸入第一幀圖像時，即t=0時，像素的背景模型。其中，NG（x,y）表示空域上相鄰的像素值，f(xi,yi)表示當前點的像素值。在N次的初始化的過程中，NG（x,y）中的像素點(xi,yi)被選中的可能次數為L=1,2,3,…,N。

Step2：對後續的圖像序列進行前景目標分割操作。當t=k時，像素點(x,y)的背景模型為BKm(x,y)，像素值為fk(x,y)。按照下面判斷該像素值是否為前景。這里上標r是隨機選的；T是預先設置好的閾值。當fk(x,y)滿足符合背景#N次時，我們認為像素點fk(x,y)為背景，否則為前景。

Step3：ViBe演算法的更新在時間和空間上都具有隨機性。每一個背景點有1/ φ的概率去更新自己的模型樣本值，同時也有1/ φ的概率去更新它的鄰居點的模型樣本值。更新鄰居的樣本值利用了像素值的空間傳播特性，背景模型逐漸向外擴散，這也有利於Ghost區域的更快的識別。同時當前景點計數達到臨界值時將其變為背景，並有1/ φ的概率去更新自己的模型樣本值（為了減少緩慢移動物體的影響和攝像機的抖動）。

可以有如下總結，ViBe中的每一個像素點在更新的時候都有一個時間和空間上隨機影響的范圍，這個范圍很小，大概3x3的樣子，這個是考慮到攝像頭抖動時會有坐標的輕微來回變化，這樣雖然由於ViBe的判別方式仍認為是背景點，但是也會對後面的判別產生影響，為了保證空間的連續性，隨機更新減少了這個影響。而在樣本值保留在樣本集中的概率隨著時間的增大而變小，這就保證了像素模型在時間上面的延續特性。

6）光流

光流是由物體或相機的運動引起的圖像對象在兩個連續幀之間的視在運動模式。它是2D矢量場，其中每個矢量是一個位移矢量，顯示點從第一幀到第二幀的移動。

光流實際上是一種特徵點跟蹤方法，其計算的為向量，基於三點假設：

1、場景中目標的像素在幀間運動時亮度（像素值或其衍生值）不發生變化；2、幀間位移不能太大；3、同一表面上的鄰近點都在做相同的運動；

光流跟蹤過程：1）對一個連續視頻幀序列進行處理；2）對每一幀進行前景目標檢測；3）對某一幀出現的前景目標，找出具有代表性的特徵點（Harris角點）；4）對於前後幀做像素值比較，尋找上一幀在當前幀中的最佳位置，從而得到前景目標在當前幀中的位置信息；5）重復上述步驟，即可實現目標跟蹤

2、運動場（分為相機固定，但是視角變化和相機是運動的）

1）運動建模（如視覺里程計運動模型、速度運動模型等）

運動學是對進行剛性位移的相機進行構型，一般通過6個變數來描述，3個直角坐標，3個歐拉角（橫滾、俯仰、偏航）。

Ⅰ、對相機的運動建模

由於這個不是我們本次所要討論的重點，但是在《概率機器人》一書中提出了很多很好的方法，相機的運動需要對圖像內的像素做位移矩陣和旋轉矩陣的坐標換算。除了對相機建立傳統的速度運動模型外，也可以用視覺里程計等通關過置信度的更新來得到概率最大位置。

Ⅱ、對於跟蹤目標的運動建模

該方法需要提前通過先驗知識知道所跟蹤的目標對象是什麼，比如車輛、行人、人臉等。通過對要跟蹤的目標進行建模，然後再利用該模型來進行實際的跟蹤。該方法必須提前知道要跟蹤的目標對象是什麼，然後再去跟蹤指定的目標，這是它的局限性，因而其推廣性相對比較差。（比如已知跟蹤的物體是羽毛球，那很容易通過前幾幀的取點，來建立整個羽毛球運動的拋物線模型）

2）核心搜索演算法（常見的預測演算法有Kalman(卡爾曼)濾波、擴展卡爾曼濾波、粒子濾波）

Ⅰ、Kalman 濾波

Kalman濾波器是通過前一狀態預測當前狀態，並使用當前觀測狀態進行校正，從而保證輸出狀態平穩變化，可有效抵抗觀測誤差。因此在運動目標跟蹤中也被廣泛使用。

在視頻處理的運動目標跟蹤里，每個目標的狀態可表示為(x,y,w,h)，x和y表示目標位置，w和h表示目標寬高。一般地認為目標的寬高是不變的，而其運動速度是勻速，那麼目標的狀態向量就應該擴展為(x,y,w,h,dx,dy)，其中dx和dy是目標當前時刻的速度。通過kalman濾波器來估計每個時刻目標狀態的大致過程為：

對視頻進行運動目標檢測，通過簡單匹配方法來給出目標的第一個和第二個狀態，從第三個狀態開始，就先使用kalman濾波器預測出當前狀態，再用當前幀圖像的檢測結果作為觀測值輸入給kalman濾波器，得到的校正結果就被認為是目標在當前幀的真實狀態。(其中，Zt為測量值，為預測值，ut為控制量，Kt為增益。)

Ⅱ、擴展卡爾曼濾波（EKF）和無跡卡爾曼濾波（UKF）

由於卡爾曼濾波的假設為線性問題，無法直接用在非線性問題上，EKF和UKF解決了這個問題（這個線性問題體現在用測量量來計算預測量的過程中）。EKF是通過構建線性函數g(x)，與非線性函數相切，並對每一時刻所求得的g（x）做KF，如下圖所示。

UKF與EKF去求解雅可比矩陣擬合線性方程的方法不同，通過對那個先驗分布中的採集點，來線性化隨機變數的非線性函數。與EKF所用的方法不同，UKF產生的高斯分布和實際高斯分布更加接近，其引起的近似誤差也更小。

Ⅲ、粒子濾波

1、初始狀態：基於粒子濾波的目標追蹤方法是一種生成式跟蹤方法，所以要有一個初始化的階段。對於第一幀圖像，人工標定出待檢測的目標，對該目標區域提出特徵；

2、搜索階段：現在已經知道了目標的特徵，然後就在目標的周圍撒點(particle), 如：a)均勻的撒點;b)按高斯分布撒點，就是近的地方撒得多，遠的地方撒的少。論文里使用的是後一種方法。每一個粒子都計算所在區域內的顏色直方圖，如初始化提取特徵一樣，然後對所有的相似度進行歸一化。文中相似性使用的是巴氏距離；

3、重采樣：根據粒子權重對粒子進行篩選，篩選過程中，既要大量保留權重大的粒子，又要有一小部分權重小的粒子；

4、狀態轉移：將重采樣後的粒子帶入狀態轉移方程得到新的預測粒子；

5、測量及更新：對目標點特徵化，並計算各個粒子和目標間的巴氏距離，更新粒子的權重；

6、決策階段：每個粒子都獲得一個和目標的相似度，相似度越高，目標在該范圍出現的可能性越高，將保留的所有粒子通過相似度加權後的結果作為目標可能的位置。

3）Meanshift演算法

MeanShift演算法屬於核密度估計法，它不需要任何先驗知識而完全依靠特徵空間中樣本點的計算其密度函數值。對於一組采樣數據，直方圖法通常把數據的值域分成若干相等的區間，數據按區間分成若干組，每組數據的個數與總參數個數的比率就是每個單元的概率值；核密度估計法的原理相似於直方圖法，只是多了一個用於平滑數據的核函數。採用核函數估計法，在采樣充分的情況下，能夠漸進地收斂於任意的密度函數，即可以對服從任何分布的數據進行密度估計。

Meanshift演算法步驟

1、通過對初始點（或者上一幀的目標點）為圓心，繪制一個半徑為R的圓心，尋找特徵和該點相似的點所構成的向量；

2、所有向量相加，可以獲得一個向量疊加，這個向量指向特徵點多的方向；

3、取步驟二的向量終點為初始點重復步驟一、二，直到得到的向量小於一定的閾值，也就是說明當前位置是特徵點密度最密集的地方，停止迭代，認為該點為當前幀的目標點；

4）Camshift演算法

Camshift演算法是MeanShift演算法的改進，稱為連續自適應的MeanShift演算法。Camshift 是由Meanshift 推導而來 Meanshift主要是用在單張影像上，但是獨立一張影像分析對追蹤而言並無意義，Camshift 就是利用MeanShift的方法，對影像串列進行分析。

1、首先在影像串列中選擇目標區域。

2、計算此區域的顏色直方圖（特徵提取）。

3、用MeanShift演演算法來收斂欲追蹤的區域。

4、通過目標點的位置和向量信息計算新的窗口大小，並標示之。

5、以此為參數重復步驟三、四。

Camshift 關鍵就在於當目標的大小發生改變的時候，此演算法可以自適應調整目標區域繼續跟蹤。

3、小結

第一階段的單目標追蹤演算法基本上都是傳統方法，計算量小，在嵌入式等設備中落地較多，opencv中也預留了大量的介面。通過上面的兩節的介紹，我們不難發現，目標檢測演算法的步驟分為兩部分，一部分是對指定目標尋找可以跟蹤的特徵，常用的有顏色，輪廓，特徵點，軌跡等，另一部分是對目標特徵進行跟蹤，如上文所提及的方法。所以目標檢測方法的發展，也可總結為兩個方面，一個是如何去獲得更加具有區分性的可跟蹤的穩定特徵，另一個是如何建立幀與幀之間的數據關聯，保證跟蹤目標是正確的。

隨著以概率為基礎的卡爾曼濾波、粒子濾波或是以Meanshift為代表向量疊加方法在目標檢測的運用，使得目標檢測不再需要假設自身的一個狀態為靜止的，而是可以是運動的，更加符合復雜場景中的目標跟蹤。

Ⅱ 散水工程量清單計價演算法不同嗎

關於散水計算規則如下：《建設工程工程量清單計價規范》是按設計圖示尺寸以面積計算。建標〔1995〕736號文中的《全國統一建築工程預算工程量計算規則》也是按面積計算。但有的省市的地方定額計算規則就有所不同，如有的規則是按體積計算。就看是與那裡的定額計算規則比較。

Ⅲ 樓梯清單工程量的演算法

樓梯工程量的計算
 1．整體樓梯工程量
 整體樓梯工程量，應分層按其露明面尺寸的水平投影面積以「m2」計算。不扣除寬度小於500mm的樓梯井的面積，伸入牆內部分不另增加。樓梯水平投影面積包括休息平台、平台梁、斜梁、樓梯板、踏步及樓梯與樓板連接的梁。
 若樓梯與樓板相連時，其水平長度算至與樓板相連接的梁的外側面，如圖10—7。若休息平台為現澆平台梁、鋪空心板時，其水平長度算至與空心板相鄰的梁外側面，但支撐空心板的平台梁另行列項目計算。
計算方法如下：
 當Y≤50cm時，投影面積＝A×L
 當Y＞50cm時，投影面積＝（A×L）－（X×Y）
 式中，X——樓梯井長度；
 Y——樓梯井寬度；
 A——樓梯間凈寬；
 L——樓梯間長度。
 2．踏步式懸挑旋轉樓梯工程量
 踏步式懸挑旋轉樓梯工程量，按其水平投影面積以「m2」計算。不扣除柱所佔面積，但柱應另外列項計算，執行柱相應綜合基價。
 若樓梯與樓板相連時，應算至與樓板相連的梁的內側面，梁另外列項計算。
 3．弧線型螺旋藝術樓梯工程量
 弧線型螺旋藝術樓梯工程量，按其水平投影面積以「m2」計算。其水平投影面積僅包括螺旋梯段，兩端樓梯梁應另列項目計算，並入相應項目工程量。

Ⅳ excel有哪些可以對數據清單操作的常見演算法

問題不清楚!可以做的有好多,如排序,累加,篩選,計算等等!還有好多!!!

Ⅳ 投資額怎麼算

(一)內部投資額的構成內容
1,投資前費用.投資前費用是指在正式投資之前為做好各項准備工作而花費的費用.
2,設備購置費用.設備購置費用是指為購買投資項目所需各項設備而花費的費用.
3,設備安裝費用.設備安裝費用是指為安裝各種設備所需的費用.
4,建築工程費.建築工程費是指進行土建工程所花費的費用.
5,營運資金的墊支.投資項目建成後,必須墊支一定的營運資金才能投入運營.
6,不可預見費.不可預見費是指在投資項目正式建設之前不能完全估計到的,但又很可能發生的一系列費用.
(二)內部投資額預測的基本方法
預測投資額的方法有很多,現說明最常用的幾種方法.
1,逐項測演算法.逐項測演算法就是對構成投資額基本內容的各個項目先逐項測算其數額,然後進行匯總來預測投資額的一種方法.
2,單位生產能力估演算法.單位生產能力估演算法是根據同類項目的單位生產能力投資額和擬建項目的生產能力來估算投資額的一種方法.生產能力是指投資項目建成投產後每年達到的產量.可以用下列公式預測投資額:
擬建項目投資總額
=同類企業單位生產能力投資額×擬建項目生產能力
3,裝置能力指數法.裝置能力指數法是根據有關項目的裝置能力和裝置能力指數來預測項目投資額的一種方法.裝置能力是指以封閉型的生產設備為主體所構成的投資項目的生產能力.裝置能力和投資額之間存在著如下關系:
式中,y2——擬建項目投資額;
y1——類似項目投資額;
x2——擬建項目裝置能力;
x1——類似項目裝置能力;
t——裝置能力指數;
a——新老項目之間的調整系數.
公式中的裝置能力指數,根據經驗來取.

Ⅵ 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。

Ⅶ 經典目標檢測演算法介紹

姓名：牛曉銀；學號：20181213993；學院：計算機科學與技術

轉自：https://zhuanlan.hu.com/p/34142321

【嵌牛導讀】：目標檢測，也叫目標提取，是一種基於目標幾何和統計特徵的圖像分割。隨著計算機技術的發展和計算機視覺原理的廣泛應用，利用計算機圖像處理技術對目標進行實時跟蹤研究越來越熱門，對目標進行動態實時跟蹤定位在智能化交通系統、軍事目標檢測及醫學導航手術中手術器械定位等方面具有廣泛的應用價值。

【嵌牛鼻子】：目標檢測、檢測模型、計算機視覺

【嵌牛提問】：你知道或者用過哪些目標檢測演算法？

【嵌牛正文】：

（一）目標檢測經典工作回顧

本文結構

兩階段模型因其對圖片的兩階段處理得名，也稱為基於區域（Region-based）的方法，我們選取R-CNN系列工作作為這一類型的代表。

R-CNN: R-CNN系列的開山之作

論文鏈接：  Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation

本文的兩大貢獻：1）CNN可用於基於區域的定位和分割物體；2）監督訓練樣本數緊缺時，在額外的數據上預訓練的模型經過fine-tuning可以取得很好的效果。第一個貢獻影響了之後幾乎所有2-stage方法，而第二個貢獻中用分類任務（Imagenet）中訓練好的模型作為基網路，在檢測問題上fine-tuning的做法也在之後的工作中一直沿用。

傳統的計算機視覺方法常用精心設計的手工特徵(如SIFT, HOG)描述圖像，而深度學習的方法則倡導習得特徵，從圖像分類任務的經驗來看，CNN網路自動習得的特徵取得的效果已經超出了手工設計的特徵。本篇在局部區域應用卷積網路，以發揮卷積網路學習高質量特徵的能力。

R-CNN將檢測抽象為兩個過程，一是基於圖片提出若干可能包含物體的區域（即圖片的局部裁剪，被稱為Region Proposal），文中使用的是Selective Search演算法；二是在提出的這些區域上運行當時表現最好的分類網路（AlexNet），得到每個區域內物體的類別。

另外，文章中的兩個做法值得注意。

一是數據的准備。輸入CNN前，我們需要根據Ground Truth對提出的Region Proposal進行標記，這里使用的指標是IoU（Intersection over Union，交並比）。IoU計算了兩個區域之交的面積跟它們之並的比，描述了兩個區域的重合程度。

文章中特別提到，IoU閾值的選擇對結果影響顯著，這里要談兩個threshold，一個用來識別正樣本（如跟ground truth的IoU大於0.5），另一個用來標記負樣本（即背景類，如IoU小於0.1），而介於兩者之間的則為難例（Hard Negatives），若標為正類，則包含了過多的背景信息，反之又包含了要檢測物體的特徵，因而這些Proposal便被忽略掉。

另一點是位置坐標的回歸（Bounding-Box Regression），這一過程是Region Proposal向Ground Truth調整，實現時加入了log/exp變換來使損失保持在合理的量級上，可以看做一種標准化（Normalization)操作。

小結

R-CNN的想法直接明了，即將檢測任務轉化為區域上的分類任務，是深度學習方法在檢測任務上的試水。模型本身存在的問題也很多，如需要訓練三個不同的模型（proposal, classification, regression）、重復計算過多導致的性能問題等。盡管如此，這篇論文的很多做法仍然廣泛地影響著檢測任務上的深度模型革命，後續的很多工作也都是針對改進這一工作而展開，此篇可以稱得上"The First Paper"。

Fast R-CNN: 共享卷積運算

論文鏈接： Fast R-CNN

文章指出R-CNN耗時的原因是CNN是在每一個Proposal上單獨進行的，沒有共享計算，便提出將基礎網路在圖片整體上運行完畢後，再傳入R-CNN子網路，共享了大部分計算，故有Fast之名。

上圖是Fast R-CNN的架構。圖片經過feature extractor得到feature map, 同時在原圖上運行Selective Search演算法並將RoI（Region of Interset，實為坐標組，可與Region Proposal混用）映射到到feature map上，再對每個RoI進行RoI Pooling操作便得到等長的feature vector，將這些得到的feature vector進行正負樣本的整理（保持一定的正負樣本比例），分batch傳入並行的R-CNN子網路，同時進行分類和回歸，並將兩者的損失統一起來。

RoI Pooling 是對輸入R-CNN子網路的數據進行准備的關鍵操作。我們得到的區域常常有不同的大小，在映射到feature map上之後，會得到不同大小的特徵張量。RoI Pooling先將RoI等分成目標個數的網格，再在每個網格上進行max pooling，就得到等長的RoI feature vector。

文章最後的討論也有一定的借鑒意義：

multi-loss traing相比單獨訓練classification確有提升

multi-scale相比single-scale精度略有提升，但帶來的時間開銷更大。一定程度上說明CNN結構可以內在地學習尺度不變性

在更多的數據(VOC)上訓練後，精度是有進一步提升的

Softmax分類器比"one vs rest"型的SVM表現略好，引入了類間的競爭

更多的Proposal並不一定帶來精度的提升

小結

Fast R-CNN的這一結構正是檢測任務主流2-stage方法所採用的元結構的雛形。文章將Proposal, Feature Extractor, Object Classification&Localization統一在一個整體的結構中，並通過共享卷積計算提高特徵利用效率，是最有貢獻的地方。

Faster R-CNN: 兩階段模型的深度化

論文鏈接： Faster R-CNN: Towards Real Time Object Detection with Region Proposal Networks

Faster R-CNN是2-stage方法的奠基性工作，提出的RPN網路取代Selective Search演算法使得檢測任務可以由神經網路端到端地完成。粗略的講，Faster R-CNN = RPN + Fast R-CNN，跟RCNN共享卷積計算的特性使得RPN引入的計算量很小，使得Faster R-CNN可以在單個GPU上以5fps的速度運行，而在精度方面達到SOTA（State of the Art，當前最佳）。

本文的主要貢獻是提出Regional Proposal Networks，替代之前的SS演算法。RPN網路將Proposal這一任務建模為二分類（是否為物體）的問題。

第一步是在一個滑動窗口上生成不同大小和長寬比例的anchor box（如上圖右邊部分），取定IoU的閾值，按Ground Truth標定這些anchor box的正負。於是，傳入RPN網路的樣本數據被整理為anchor box（坐標）和每個anchor box是否有物體（二分類標簽）。RPN網路將每個樣本映射為一個概率值和四個坐標值，概率值反應這個anchor box有物體的概率，四個坐標值用於回歸定義物體的位置。最後將二分類和坐標回歸的損失統一起來，作為RPN網路的目標訓練。

由RPN得到Region Proposal在根據概率值篩選後經過類似的標記過程，被傳入R-CNN子網路，進行多分類和坐標回歸，同樣用多任務損失將二者的損失聯合。

小結

Faster R-CNN的成功之處在於用RPN網路完成了檢測任務的"深度化"。使用滑動窗口生成anchor box的思想也在後來的工作中越來越多地被採用（YOLO v2等）。這項工作奠定了"RPN+RCNN"的兩階段方法元結構，影響了大部分後續工作。

單階段（1-stage）檢測模型

單階段模型沒有中間的區域檢出過程，直接從圖片獲得預測結果，也被成為Region-free方法。

YOLO

論文鏈接： You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection

YOLO是單階段方法的開山之作。它將檢測任務表述成一個統一的、端到端的回歸問題，並且以只處理一次圖片同時得到位置和分類而得名。

YOLO的主要優點：

快。

全局處理使得背景錯誤相對少，相比基於局部（區域）的方法， 如Fast RCNN。

泛化性能好，在藝術作品上做檢測時，YOLO表現比Fast R-CNN好。

YOLO的工作流程如下：

1.准備數據：將圖片縮放，劃分為等分的網格，每個網格按跟Ground Truth的IoU分配到所要預測的樣本。

2.卷積網路：由GoogLeNet更改而來，每個網格對每個類別預測一個條件概率值，並在網格基礎上生成B個box，每個box預測五個回歸值，四個表徵位置，第五個表徵這個box含有物體（注意不是某一類物體）的概率和位置的准確程度（由IoU表示）。測試時，分數如下計算：

等式左邊第一項由網格預測，後兩項由每個box預測，以條件概率的方式得到每個box含有不同類別物體的分數。 因而，卷積網路共輸出的預測值個數為S×S×(B×5+C)，其中S為網格數，B為每個網格生成box個數，C為類別數。

3.後處理：使用NMS（Non-Maximum Suppression，非極大抑制）過濾得到最後的預測框

損失函數的設計

損失函數被分為三部分：坐標誤差、物體誤差、類別誤差。為了平衡類別不均衡和大小物體等帶來的影響，損失函數中添加了權重並將長寬取根號。

小結

YOLO提出了單階段的新思路，相比兩階段方法，其速度優勢明顯，實時的特性令人印象深刻。但YOLO本身也存在一些問題，如劃分網格較為粗糙，每個網格生成的box個數等限制了對小尺度物體和相近物體的檢測。

SSD: Single Shot Multibox Detector

論文鏈接： SSD: Single Shot Multibox Detector

SSD相比YOLO有以下突出的特點：

多尺度的feature map：基於VGG的不同卷積段，輸出feature map到回歸器中。這一點試圖提升小物體的檢測精度。

更多的anchor box，每個網格點生成不同大小和長寬比例的box，並將類別預測概率基於box預測（YOLO是在網格上），得到的輸出值個數為(C+4)×k×m×n，其中C為類別數，k為box個數，m×n為feature map的大小。

小結

SSD是單階段模型早期的集大成者，達到跟接近兩階段模型精度的同時，擁有比兩階段模型快一個數量級的速度。後續的單階段模型工作大多基於SSD改進展開。

檢測模型基本特點

最後，我們對檢測模型的基本特徵做一個簡單的歸納。

檢測模型整體上由基礎網路（Backbone Network）和檢測頭部（Detection Head）構成。前者作為特徵提取器，給出圖像不同大小、不同抽象層次的表示；後者則依據這些表示和監督信息學習類別和位置關聯。檢測頭部負責的類別預測和位置回歸兩個任務常常是並行進行的，構成多任務的損失進行聯合訓練。

相比單階段，兩階段檢測模型通常含有一個串列的頭部結構，即完成前背景分類和回歸後，把中間結果作為RCNN頭部的輸入再進行一次多分類和位置回歸。這種設計帶來了一些優點：

對檢測任務的解構，先進行前背景的分類，再進行物體的分類，這種解構使得監督信息在不同階段對網路參數的學習進行指導

RPN網路為RCNN網路提供良好的先驗，並有機會整理樣本的比例，減輕RCNN網路的學習負擔

這種設計的缺點也很明顯：中間結果常常帶來空間開銷，而串列的方式也使得推斷速度無法跟單階段相比；級聯的位置回歸則會導致RCNN部分的重復計算（如兩個RoI有重疊）。

另一方面，單階段模型只有一次類別預測和位置回歸，卷積運算的共享程度更高，擁有更快的速度和更小的內存佔用。讀者將會在接下來的文章中看到，兩種類型的模型也在互相吸收彼此的優點，這也使得兩者的界限更為模糊。

Ⅷ 物流總成本的總測演算法

方法一
美國物流成本核算方法
歷年來，美國權威物流成本核算機構在計算物流成本時即採用下述公式，該公式也是其在多年的實踐中不斷改進的結果，具有普遍性，也是人們的重要參考公式：物流總成本=存貨持有成本+運輸成本+物流行政管理成本
存貨持有成本=利息+稅、折舊、貶值、保險+倉儲成本；
運輸成本=公路運輸+鐵路運輸+水路運輸+油料管道運輸+航空運輸+貨運代理相關費用；
物流行政管理成本=訂單處理及IT成本+市場預測、計劃制定及相關財務人員發生的管理費用；
其數據來源主要有：
1．存貨持有成本的存貨價值數據來源於美國商務部的《國民收入和生產核算報告》（NationalIncomeandProctAccount），《當前商業狀況調查》（）和《美國統計摘要》（U。S。StatisticalAbstract）等。將得到的數據帶入用Alford-Bangs公式來測算存貨持有成本。
2．運輸成本數據直接來自於《美國運輸年度報告》（TransportationinAmerica）。
3．在計算物流行政管理成本時，從第一篇《美國物流年度報告》於1973年出版時起，就一直用4%乘以存貨持有成本和運輸成本之和作為物流行政管理成本數據。
方法二
日本物流成本核算方法
日本估算物流總成本的公式中的一些比例和比率需要獲取專家的幫助進行估計。物流總成本=運送費+保管費+物流管理費

Ⅸ 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。