YYUC-PHP框架:敏捷开发的新选择

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“YYUC框架手册,是一份近乎失传的珍贵资料,主要介绍YYUC-PHP框架,适合个人和小型企业快速开发动态网站或信息系统。该框架强调敏捷开发,注重开发效率和运行效率,采用Apache2开源协议,允许自由使用和开发基于其的产品。” 在深入探讨YYUC框架之前,我们先来看看为什么它会是一个值得考虑的选择。框架的选择对于项目开发的效率和最终产品的质量至关重要。标题提到的"YYUC框架",全称为YYUC-PHP框架,是一个针对自由开发者设计的轻量级PHP框架。它旨在简化开发流程,使单个开发者也能高效地完成复杂的网站或小型信息系统的构建。尽管它适用于小型项目,但其设计也允许在大型项目中发挥优势,支持多人协作开发。 YYUC框架的核心特点在于其简洁性和开源性。不严格遵循面向对象的开发模式,而是追求极致的开发效率和运行效率。它遵循Apache2开源协议,这意味着开发者可以自由地使用、修改、甚至将基于YYUC框架开发的项目用于商业用途,只需遵守协议规定。 在选择开发语言和框架时,开发者通常会考虑先进性、学习成本、开放性(跨平台)、敏捷性以及流行度。YYUC框架作为PHP框架,具备以下优点: 1. 先进性:PHP语言由于其灵活性和广泛支持,一直在Web开发领域保持活跃,而YYUC框架则是PHP环境中优化开发流程的工具,能确保项目的现代化。 2. 学习成本:与J2EE等其他框架相比,PHP和YYUC框架的学习曲线相对平缓,开发者可以更快地掌握并投入实际开发。 3. 开放性:PHP本身是跨平台的,YYUC框架基于PHP,可以在多种操作系统上运行,提供更大的灵活性。 4. 敏捷性:YYUC框架的设计目标就是提高开发速度,减少不必要的代码量,使得开发者能快速响应业务需求,实现敏捷开发。 5. 流行度:PHP作为一门流行的Web开发语言,拥有庞大的社区支持,这为YYUC框架提供了丰富的资源和解决方案。 YYUC框架对于寻求快速、稳定、高效开发环境的个人开发者或小型企业来说,是一个理想的选择。它简化了PHP开发过程,降低了开发成本,同时保持了项目的可扩展性和灵活性。通过阅读“YYUC框架手册”,开发者可以深入理解其设计理念,掌握如何利用这一工具来创建高性能的Web应用。
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