改写以下片段:为了验证所提算法的泛化能力,同时反馈实际路面应用情况,我们自行制作收集了相关的道路损伤数据集。数据集的收集以及标签的处理是一项巨大的工作,往往需要耗费巨大的人力物力,该数据通过手机拍摄,并使用labelme进行标注,同时使用图像增强,通过添加随机像素,高斯噪声,高斯模糊,水平翻转方式,将原始4146张标注图像扩充到16584张,满足我们对于训练要求。同时考虑到拍摄中的多场景拍摄方式,可能标注竖向或横向裂缝类别不平衡,且标注容易误分,以及实际场景实时监测,我们主要研究路面裂缝D15,网状裂缝D20,坑洞D40,斑马线模糊D43,路面井盖D50类型。以4:1:1为例,我们使用所提出的改进+Wise-iou+ATT+SimCSPSPPF+ODConv2d的方式,进行相关测试
时间: 2023-05-24 22:04:51 浏览: 241
我们自行制作并收集了一组与道路损伤相关的数据集,用于检验所提算法的泛化能力,并提供实际路面应用情况的反馈。这些数据集的收集与标注处理是一项巨大的工作,耗费了大量的人力物力。我们通过使用手机拍摄和labelme进行标注,同时使用图像增强技术,如添加随机像素、高斯噪声、高斯模糊和水平翻转等方法,将原始4146张标注图像扩充到16584张,以满足训练所需的要求。考虑到单一场景下竖向或横向裂缝类别的不平衡,以及标注误差的潜在风险,我们关注路面裂缝D15,网状裂缝D20,坑洞D40,斑马线模糊D43和路面井盖D50等类型的损伤。在测试过程中,我们运用改进后的 Wise-iou ATT SimCSPSPPF ODConv2d方法以4:1:1的比例进行训练和测试。
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改写7.对数几率回归算法在实践中的应用案例
另一个表述方式是:“本文将从实践角度出发,介绍对数几率回归算法在实际应用中的成功案例。具体而言,我们将以金融风控、医学诊断、电商推荐等领域为例,深入阐述对数几率回归算法在这些应用场景中的应用原理、方法和实现步骤。同时,我们还将对这些案例进行详细的实验分析和评估,以验证对数几率回归算法在实践中的有效性和优越性。通过这些案例的介绍和分析,旨在为读者提供更为具体和实用的对数几率回归算法应用指南”。
设a[0:n-1]是已排好序的数组。请改写二分搜索算法
### 回答1:
二分搜索算法的改写如下:
1. 设定左边界left为,右边界right为n-1。
2. 当left<=right时,执行以下步骤:
a. 计算中间位置mid=(left+right)/2。
b. 如果a[mid]==target,则返回mid。
c. 如果a[mid]>target,则在左半部分继续搜索,将右边界right更新为mid-1。
d. 如果a[mid]<target,则在右半部分继续搜索,将左边界left更新为mid+1。
3. 如果没有找到目标元素,返回-1。
改写后的二分搜索算法可以更快地找到目标元素,因为它利用了已排好序的数组的特性,将搜索范围缩小到一半。同时,由于算法的实现比较简单,所以它也比较容易理解和实现。
### 回答2:
二分搜索算法,也称作二分查找算法,是一种高效的查找算法。通常情况下,它是在已排好序的数组中进行查找。从数组的中间开始进行查找,如果中间元素与目标元素相等,则返回它的位置。否则,如果目标元素比中间元素大,则在数组右半部分继续查找;如果目标元素比中间元素小,则在数组左半部分继续查找。不断重复以上过程,直到找到目标元素或查找结束。
但是,在具体实现过程中,可能会出现一些误差或者缺陷,给搜索带来一些不必要的麻烦。在此,我们提出一些改进方案,以便让二分搜索算法更加稳定可靠:
1.在代码中加入边界条件检测。对于数组越界、数组为空、目标元素不存在等情况,应该添加适当的错误处理并给出提示。
2.在实现循环过程中,应该注意索引的移动方式和范围的控制。具体来说,在更新左、右边界时,应该选择符合实际情况的操作方式。比如,如果目标元素在数组的左半部分,那么应该将右边界更新为中间元素减一的位置,而不是等于中间元素的位置。
3.在计算中间位置时,应该使用准确的数值类型,并且注意避免溢出和精度误差。
综上所述,在实现二分搜索算法时,需要考虑多种情况,并且进行适当的处理。通过以上改进方案,我们可以在保证正确性的前提下,提升搜索算法的效率和鲁棒性。
### 回答3:
二分搜索是一种高效的搜索算法,适用于已排好序的数组。其原理是将数组分成两个部分,中间位置的元素与搜索关键字进行比较,如果相等则返回中间位置,如果中间位置的元素大于搜索关键字,则在左半部分继续搜索,否则在右半部分继续搜索,直到找到目标元素或者搜索范围为空。
改写二分搜索算法,我们可以考虑两种情况:查找第一个等于给定值的元素或者查找最后一个等于给定值的元素。对于查找第一个等于给定值的元素,代码如下:
```
int binary_search_first(int a[], int n, int value){
int low = 0, high = n - 1;
while(low <= high){
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if(a[mid] >= value) high = mid - 1;
else low = mid + 1;
}
if(low < n && a[low] == value) return low;
return -1;
}
```
代码中,我们使用了一个额外的判断来检查是否找到了目标元素,如果找到返回目标元素的位置,否则返回-1。
对于查找最后一个等于给定值的元素,代码如下:
```
int binary_search_last(int a[], int n, int value){
int low = 0, high = n - 1;
while(low <= high){
int mid = low + ((high - low) >> 1);
if(a[mid] <= value) low = mid + 1;
else high = mid - 1;
}
if(high >= 0 && a[high] == value) return high;
return -1;
}
```
代码中,我们将中间元素与目标元素进行比较,如果中间元素小于等于目标元素,则在右半部分继续搜索,否则在左半部分继续搜索。同样地,我们也使用了一个额外的判断来检查是否找到了目标元素,如果找到返回目标元素的位置,否则返回-1。
通过改写二分搜索算法,我们可以快速地在已排好序的数组中查找第一个等于或最后一个等于给定值的元素。