"2022年工作总结报告PPT模板:完成情况、成果展示、工作不足及明年计划"

需积分: 5 0 下载量 163 浏览量 更新于2024-01-12 收藏 16.28MB PPTX 举报
总结报告通用PPT模板是一个非常实用且功能强大的工具,可以帮助人们快速而高效地制作出专业水平的工作总结报告PPT。这个模板的文件大小为16.28 MB,软件格式为PowerPoint 2017,像素尺寸为880 x 2516,分辨率为72。它于2022年9月25日04:52:31上架。 该PPT模板分为多个部分,包括目录、工作汇报、完成情况、成果展示、工作不足、明年计划等。在年度工作概述的第一部分中,我们进行了工作前言、工作回顾、工作计划、工作团队、工作进度以及去年相比延迟符的分析。 回顾过去一年的工作,我们不仅取得了一定的成绩,还发现了工作中存在的不足和问题。这主要体现在xx和xxx方面的风格和定型上还有待进一步探索。尤其是我们的公司产品库,需要充分展示我们的xxx和我们平台为客户提供良好商机和快捷方便的信息导航功能。 展望新的一年,我们计划继续改善和提升我们的工作表现。我们将加强对xx和xxx方面的探索,努力寻找更好的解决方案和创新思路。我们还将进一步改善公司产品库,使其更好地满足客户的需求,并提供更好的用户体验。 此外,在工作总结报告中,我们还将详细展示我们在过去一年中取得的成果。这些成果包括xxx方面的进展、xxx的项目成果以及xx方面的创新成果等。通过展示这些成果,我们可以直观地向领导和团队展示我们的工作价值和专业能力。 然而,我们也要诚实地面对工作中的不足和问题。我们将仔细分析工作中存在的不足之处,例如xxx、xxx等,以便做出进一步的改进和提升。同时,我们还将制定明年的工作计划,明确目标和任务,为新一年的工作做好充分准备。 总的来说,这个工作总结报告通用PPT模板提供了丰富的内容和功能,帮助人们在工作总结和报告中提供清晰、详细的信息。它为人们提供了一个方便快捷的工具,帮助他们展示工作成果、面对问题和制定新的计划。通过使用这个模板,我们可以更好地总结工作,为下一步的工作提供指导和支持。
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