ExtAspNet控件库:基于ExtJS的ASP.NET开发利器

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"本文档主要介绍了ExtAspNet控件库,它是一个基于ExtJS的专业ASP.NET2.0控件集合,提供华丽的用户界面和原生AJAX支持,旨在简化开发过程,减少对JavaScript、CSS、ViewState和WebServices的依赖。通过深度整合ExtJS和ASP.NET,ExtAspNet让开发者能够利用ASP.NET的基础知识快速构建Web2.0应用,无需深入学习ExtJS。其设计哲学是追求简单,使开发人员能够以简单的代码实现复杂的Web功能。" 在深入探讨ExtAspNet之前,让我们先理解几个关键概念: 1. **ExtJS**:ExtJS是一个强大的JavaScript库,主要用于构建富互联网应用程序(RIA),提供了丰富的用户界面组件和数据管理功能。其组件化的结构和丰富的API使得开发复杂的前端界面变得容易。 2. **ASP.NET 2.0**:微软的.NET框架的一部分,用于构建动态网站和Web应用程序。WebForm模型是ASP.NET 2.0的核心,它允许开发者以类似桌面应用的方式编写代码,但这也导致了全页面回发(PostBack)和ViewState的问题。 3. **ViewState**:ASP.NET中的一种机制,用于在页面回发时保持控件的状态。虽然方便了开发,但也增加了页面大小,可能导致性能问题。 4. **AJAX**:Asynchronous JavaScript and XML,允许网页部分更新,无需整个页面刷新,提高了用户体验。 5. **UpdatePanel**:ASP.NET AJAX的一个组件,用于实现页面局部刷新,但它仍然依赖于全页面生命周期,可能不是最优化的解决方案。 **ExtAspNet的特点和优势**: 1. **深度封装**:ExtAspNet将复杂的JavaScript和CSS操作封装在控件内部,开发者只需关注C#代码,降低了学习曲线。 2. **跨版本支持**:兼容ASP.NET 2.0、3.5和4.0框架,具有广泛的适用性。 3. **简化代码**:通过提供预定义的控件和属性,开发者可以使用熟悉的ASP.NET语法来实现复杂的前端效果。 4. **快速开发**:借助ASP.NET的事件驱动模型,可以高效地实现业务逻辑,同时拥有Web2.0的交互体验。 5. **美观界面**:继承自ExtJS,ExtAspNet控件提供了丰富的视觉效果和用户交互,提升了应用程序的吸引力。 **学习与应用**: 对于熟悉ASP.NET的开发者,学习ExtAspNet主要是掌握其控件的用法和配置,而不是深入学习JavaScript和ExtJS底层。通过阅读文档、示例和教程,开发者可以快速上手,构建出既美观又高效的Web应用。 总结来说,ExtAspNet为ASP.NET开发者提供了一条捷径,让他们能够利用已有的技能开发出具有现代Web界面的应用,无需额外学习前端技术,从而提升了开发效率和产品质量。无论是在企业级应用还是中小型项目中,ExtAspNet都是一个值得考虑的工具。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R