简介：美国一位名叫罗伯·舒乐的博士，在自己身无分文的情况下，却立志要在加州建造一座水晶大教堂。这座教堂的预算造价为700万美元。

简介：有一个繁华的十字路口，交通信号灯每次红灯时间为60秒，司机们常因缺乏耐心闯红灯而造成交通事故。交警部门经过调查，将这个路口的信号灯重新进行设置，这里的交通事故开始大幅下降。令人惊奇的是，信号灯红灯的时间长度并没有改变，只不过是将原来的60秒分割成了两个部分。

简介：摘要：通 过将现有 GrabCut算法的手动初始化导致的图像分割效率低与目标轮廓增强技术相结合，提出了自动 GrabCut算法。首先，对图像执行光谱残差计算，以获得具有目标轮廓的可视化挤压图。其次，对挤出的地图进行预分割，并通过快速连接区域分析执行前景估计，以获取遮罩，并用获取的遮罩替换手动交互式初始化。 GrabCut算法最终实现了自动拆分。根据实验结果，该方法克服了手工操作的缺点，在处理背景色相似的图像时，具有比传统方法更好的分割效果。

简介：根据海上红外图像的热红外特点，利用目标与背景能量差异，设计了针对海上红外图像的目标分割方法。比较了窗口能量与平均能量，并进行了目标分割。采用能量图分割法进行邻域背景滤波对图像进行预处理，通过滑动窗口大小取值和调节系数足的自适应优化方法进一步优化了基于能量图的海上红外图像目标分割方法。对比试验中，将能量图分割法处理效果及效率分别与大津法（OTSU）、最大熵法和多特征迭代法3种方法处理效果进行对比，仿真结果表明该方法对目标检测有效。

简介：摘要：最初的WSOD方法主要基于实例学习（Multiple-In⁃stanceLearning，MIL），这包括使用影像作为套装程式(肯定套装程式至少包含一个肯定执行处理，否定套装程式的所有执行处理都是否定执行处理)、使用物件建议作为执行处理，以及使用这些套装程式产生低监督目标感测器。MIL标准将点值低于指定点但很可能为负值的对象实例计算在内。在这种情况下，选定对象实例的外观和大小略有不同，因此无法创建更敏感的检测分类。您也可以在训练期间选取遗失的实体做为负数实体，以进一步减少分类器的侦测。为了解决这个问题，最近的研究人员拥有一个全面的MIL网络，如 ocr(online instance class lock-finish)、PCL(ProposalClusterLearning)和其他基于CNN的强大学习能力。在端到端MIL网络中，变体分类问题被认为是学习集成模型(映像)时的潜在问题。使用成员名称培训分类，您可以区分正负成员，并获得最积极的结果。但是，由于WSOD图像中没有对象实例级别的标签，因此WSOD方法和fullyuplevelelevationlabeldetection(fsod)方法之间的性能差异很大。本文主要分析特征融合与分割引导的弱监督目标检测。

简介：摘要：本论文旨在研究基于Mask计算优化提升电子围栏目标检测效率的方法，我们提出了一种新的电子围栏目标检测计算原理，即利用mask图例分割来计算电子围栏和目标框。该方法通过将围栏区域和目标区域分别用不同的遮罩图像进行标识，然后利用掩膜mask计算技术来实现目标检测和围栏计算的优化。我们使用了先进的YOLOv5模型来处理目标检测识别，该模型具备强大的目标检测和识别类别计算能力。通过结合这一模型和mask图例分割的计算原理，我们能够更准确地检测电子围栏和目标框重合程度，即判断某些禁止物体是否真的在电子围栏里，并且在计算效率上取得了显著的提升。本研究的结果表明，基于Mask计算优化电子围栏目标检测相比传统的IOU计算两者重叠区间速度提升30%，准确率提升22%。

简介：摘要：本论文旨在研究基于Mask计算优化提升电子围栏目标检测效率的方法，我们提出了一种新的电子围栏目标检测计算原理，即利用mask图例分割来计算电子围栏和目标框。该方法通过将围栏区域和目标区域分别用不同的遮罩图像进行标识，然后利用掩膜mask计算技术来实现目标检测和围栏计算的优化。我们使用了先进的YOLOv5模型来处理目标检测识别，该模型具备强大的目标检测和识别类别计算能力。通过结合这一模型和mask图例分割的计算原理，我们能够更准确地检测电子围栏和目标框重合程度，即判断某些禁止物体是否真的在电子围栏里，并且在计算效率上取得了显著的提升。本研究的结果表明，基于Mask计算优化电子围栏目标检测相比传统的IOU计算两者重叠区间速度提升30%，准确率提升22%。

简介：针对跳水运动视频中的人体运动目标分割问题．提出一种简单有效的基于颜色特征运动目标检测及分割算法。首帧进行图像预处理．利用色相和亮度两个分量加强颜色差异，然后使用OTSU算法对图像进行阈值分割，结合RGB颜色空间启发式肤色聚类结果确定运动目标所在的连通区域．从而完成首帧运动目标的自动检测。在后续帧的处理中．通过数学形态学方法自适应预测出运动区域后，运用改进的OTSU算法在区域中分割运动目标。实验表明，本方法有效地克服了复杂背景变化的影响．能够快速实现跳水运动目标的分割。且对运动对象的快速整体运动有较强的鲁棒性。

简介：针对SAR图像的目标自动分割问题,在分析非下采样轮廓波变换(nonsubsampledcontourlettransform,NSCT)和脉冲耦合神经网络(pulsecoupledneuralnetworks,PCNN)的基础上,提出了一种基于非下采样轮廓波域特征图和PCNN的SAR图像目标分割算法.对SAR图像经过NSCT分解后的高、低频图像分别运用不同方式进行处理.利用PCNN对低频图和高频子带特征图分别进行分割,获取了目标所在的区域及目标的精细结构.利用MSTAR数据进行了仿真实验,并与基于模糊C均值的分割算法、基于马尔可夫随机场的分割算法进行了对比.实验结果表明,所提出算法对SAR图像目标的分割结果更为准确,同时较其他算法具有更强的抗噪性能.

简介：摘要目的探讨医学超声影像三维目标对象的分割方法。方法针对我院目前使用的机型为GE730的实时三维超声，将其总体的三维分割算法分为基于结构的分割技术、基于统计学的分割技术和混合技术三大类。结果与结论人体组织器官的三维图像分割是医学图像分析和医疗诊断的重要前提，是医学图像三维可视化的重要研究内容。随着医学成像技术和三维可视化技术的飞速发展，计算机辅助诊断成为现实。计算机技术的发展使得医生和研究者可以通过虚拟交互更好地理解人体的解剖结构，对病人作出正确的诊断。在对人体组织器官和感兴趣区域的分割中，三维分割发挥着十分重要的作用。

简介：摘要：图像分割和目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，深度学习技术的快速发展为其提供了强大的支持。本文基于深度学习的图像分割与目标检测算法进行了研究，提出了一种结合卷积神经网络和区域提议网络的综合方法，以提高图像分割和目标检测的准确性和效率。通过实验证明了该方法在各种图像数据集上的优越性。

简介：针对移动机器人视觉应用中,复杂室内外环境下行人目标提取因背景干扰而导致主体轮廓失真的问题,提出一种基于超像素的级联式行人目标分割算法。利用超像素对目标边缘轮廓的吸附特性,第一级超像素在获取全局超像素区块的基础上,结合行人显著区域检测,计算第二级超像素区块的平均颜色距离和中心点空间位置距离相关度,从而获取行人目标轮廓的分割结果。仿真结果表明,该算法精确度与召回率统计平均为0.98,高于当下流行的其他显著目标分割算法,对行人目标检测分割性能具有良好效果,为行人目标跟踪等应用提供必要的预处理基础。

简介：已知平面上n条直线l1，l2，l3，…，ln，最多可以把平面分割成多少个部分？此时有多少个交点？

简介：十六岁的宾利买通了看守，告诉妹妹三天后就回来，坐火车逃到了新世界的中心。从火车站出来，他头一次看见了海。“真漂亮啊!”他发自内心感慨，并立刻把一路来对妹妹的想念抛到了脑后。波光粼粼的海平面让他觉得自己对妹妹的爱实在肤浅。接着他就发现自己的钱包被刚刚卖汽水的小贩偷走，对海的新奇渴望立刻又被压制下来。“没关系，我还有头脑。”他安慰自己，发誓要出人头地。

简介：近期，市场人士对银行间市场上国债及政策性金融债的利差给予了充分关注，并将税收作为主要因素考察了金融机构投资不同券种的收益、市场中可能存在的套利空间以及税收主导下投资的策略取向问题，本刊也在2006年第4期刊出了这一讨论的主要代表作——南方基金万晓西撰写的《国债和政策性金融债的利差定价模型及检验》。该文对万晓西一文提出的模型进行了修正，并基于万晓西一文的观点展开了讨论。

简介：“正方形分割”是近几年中考中出现频率较高的一类操作型试题，其通常给出相应要求，让学生进行分割或重组或在此基础上计算和推理，突出对学生图形变换、推理计算、开放创新等能力的考查．本文采撷2009年部分此类试题，对其常见题型及解法作些许探讨．

简介：在某同学的生日聚会上，共来了20位同学，在分食生日蛋糕时，有人提出：“为了使每位同学都能分到一块蛋糕(不要求每块蛋糕大小都一样)则至少要切几刀?”

简介：1．在下图中画四条直线，将图分割成四部分，使每个独立部分内所含的茄子和葫芦卜的数目相同，所含的番茄数则分别为3、4、5、6个。

简介：有一个书斋,起一个雅名,好像已成了读书人的惯例和通病。既然如此,自己也就不能免俗。没有书斋的时候,想着有个书斋;有了书斋,又想起个好名。起初书并不很多,只有一橱,满打满算,也不会超过四百本。但每本都很珍惜,用厚厚的牛皮纸很仔细地包好。因为屋子很潮,黄梅天书变得软乎乎的,一到大暑,第一件事就是把书搬出去晾晒。两张长条凳,搁上竹

简介：冬冬放学刚进家门,爸爸向他招手：＂快来看我养的小兔子。＂冬冬跟着爸爸来到兔舍跟前,只见里面有5只小兔子,真可爱!爸爸拿起几个萝卜扔进兔舍,小兔子们立刻争抢起来……冬冬提议道：＂还是把它们分开吧,万一争抢的时候受伤了多不好啊!＂爸爸赞同道：＂我做的这个兔舍是正方形的,你能在里面再围一个正方形栏杆把它们隔开吗？＂