ROIR 2017 题解

针对计算机视觉领域内的ROIR 2017算法竞赛题解，通常这类资源会出现在学术论坛、技术博客或者专门的比赛平台上。由于具体的比赛题目和官方提供的解答可能会受到版权保护，直接获取完整的官方题解可能比较困难。

然而，可以建议几种方式来查找关于ROIR 2017相关的题解信息：

查阅官方渠道
访问ROIR（假设为Recurrent Object Instance Recognition, 具体名称需确认）官方网站或主办机构网站，查看是否有发布的参赛指南、教程或是赛后总结文档等材料。

参与在线社区讨论
加入像Stack Overflow、Reddit的机器学习板块或者是知乎这样的中文问答平台，这些地方经常会有曾经参加过类似赛事的人分享经验与解决方案。

参考文献和技术报告
利用Google Scholar或者其他科研数据库搜索有关ROIR 2017的研究文章；作者们往往会在此类出版物中提及他们解决问题的方法论以及所使用的特定技巧。

观看会议视频和讲座
许多顶级研讨会都会录制并公开演讲内容，其中或许包括了对当年挑战赛的一些回顾性讲解。例如YouTube上的IEEE CVPR频道就保存了大量的历史资料。

探索开源项目仓库
GitHub和其他代码托管服务上可能存在由个人开发者上传的相关实现案例，虽然不一定完全符合原版要求但能提供很好的启发作用。

相关问题

ROIR 2019 D2T1

关于ROIR 2019 D2T1的具体资料似乎没有直接提及。通常情况下，ROIR可能指的是某些竞赛或者研究活动中的特定题目或案例分析。由于具体的背景信息不足，例如是否涉及编程挑战、学术研究或其他领域的问题解决，因此难以提供针对性的信息。

为了帮助查找相关信息，可以尝试以下几种方法来获取更多有关ROIR 2019 D2T1的数据：

查阅官方资源
访问举办该赛事或研究项目的官方网站，查看是否有存档的比赛题目、解决方案或是参赛指南等文档。

参与社区讨论
加入相关的论坛、社交媒体群组或者是专业的交流平台，在这些地方提问可以获得来自其他参与者的第一手经验分享。

联系组织者或专家
如果有可能的话，可以直接联系比赛的主办方或是领域的专业人士询问更详细的材料。

使用搜索引擎高级搜索功能
利用Google Scholar, IEEE Xplore或者其他专业文献数据库进行深入查询，有时候学校或者机构会发布内部报告和技术论文。

考虑到提供的参考资料中并没有明确提到ROIR 2019 D2T1的相关内容，建议采用以上策略进一步探索所需信息。同时也可以参考类似年份的任务描述和解法思路作为辅助学习材料。

将这部分代码改为分步循环执行:for obj in tf.classify(net, img, roiL,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list = list(zip(labels, obj.output())) for i in range(len(predictions_list)): print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1])) num1=ord(predictions_list[i][0])-48 if predictions_list[i][1]>0.7 and num1==num: uart.write('1') print('11') B0=1 C1=1 C0=0 roiR=(89,77,40,40) for obj in tf.classify(net, img, roiR,min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5): print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect()) img.draw_rectangle(obj.rect()) predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output())) for p in range(len(predictions_list2)): print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1])) num2=ord(predictions_list2[p][0])-48 if predictions_list2[p][1]>0.7 and num2 == num: uart.write('2') print("22") B0=1 C1=1 C0=0

以下是将代码改为分步循环执行的示例：

# 第一个循环
for obj in tf.classify(net, img, roiL, min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
    print("**********\nPredictions at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
    img.draw_rectangle(obj.rect())
    predictions_list = list(zip(labels, obj.output()))
    
    for i in range(len(predictions_list)):
        print("%s = %f" % (predictions_list[i][0], predictions_list[i][1]))
        num1 = ord(predictions_list[i][0]) - 48
        if predictions_list[i][1] > 0.7 and num1 == num:
            uart.write('1')
            print('11')
            B0 = 1
            C1 = 1
            C0 = 0

# 第二个循环
roiR = (89, 77, 40, 40)
for obj in tf.classify(net, img, roiR, min_scale=1, scale_mul=0.8, x_overlap=0.5, y_overlap=0.5):
    print("**********\nPredictions2 at [x=%d,y=%d,w=%d,h=%d]" % obj.rect())
    img.draw_rectangle(obj.rect())
    predictions_list2 = list(zip(labels, obj.output()))
    
    for p in range(len(predictions_list2)):
        print("%s = %f" % (predictions_list2[p][0], predictions_list2[p][1]))
        num2 = ord(predictions_list2[p][0]) - 48
        if predictions_list2[p][1] > 0.7 and num2 == num:
            uart.write('2')
            print("22")
            B0 = 1
            C1 = 1
            C0 = 0

这样，原来的代码被分成了两个循环，分别执行不同的操作。注意，我只是将代码进行了分块并进行了调整，具体的语义和逻辑仍然需要根据实际需求来确认。