RTF规范详解:从基础到高级

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“RTFV1.7规范 中文版”是关于富文本格式(Rich Text Format, RTF)的详细规范文档,中文翻译清晰易懂,适合对RTF格式进行深入学习的读者。该规范共220页,涵盖了RTF语法、阅读器约定、文件结构、字符集、Unicode支持、字体、颜色、样式、文档区、信息组、文本处理、图片、对象、脚注、注释、域、表单、索引、双向语言支持和远东语言特性等内容,并提供了RTF阅读器的示例代码和控制字索引。 RTF是一种跨平台的文本格式,用于在不同的文字处理软件之间交换格式化文本。规范中的RTF语法部分详细解释了RTF文件的构造,包括控制字、符号和结构元素的使用。RTF阅读器约定部分讲述了如何正确解析和显示RTF文件,包括如何处理不同的字符集和编码方式,如Unicode支持,这对于确保不同系统间的数据兼容性至关重要。 在RTF文件内容部分,规范详细描述了文件头、版本信息、字符集选择、默认字体设置、字体表、文件表、颜色表、样式表、编目表等组成部分。此外,还讲解了段落组属性、跟踪修改(修订标记)、RSID(修订ID)、生成器等文档格式属性。这些内容帮助开发者理解如何构建和解析RTF文件的各个组件。 RTF规范中涉及的文本处理部分包括段落文本、字符文本、文档变量、书签、图片、对象、绘图对象、脚注、注释、域等高级功能。例如,域是RTF中实现动态内容和交互性的关键,可以用于插入日期、时间、计算结果或链接到其他文档内容。 对于需要开发支持RTF格式的应用,规范还提供了RTF阅读器程序的示例代码,包括Rtfdecl.h、Rtftype.h和Rtfactn.c等文件,以及实现其他RTF特性的指导,如处理制表符、边框和其他控制序列,样式表、属性改变、域和表格等。 最后,RTF控制字索引提供了方便开发者查找特定控制字的功能,涵盖了从特殊字符到各种功能的控制字,如C-E、F-L、M-O等范围。 RTFV1.7规范中文版是全面了解和实现RTF格式的基础,对于软件开发者、文档工程师以及需要处理RTF格式的任何人都具有很高的参考价值。
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