智能分类广告:Web 上买卖一切的开源平台

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"Smart Classifieds-Buy Anything" 是一个开源的Web应用程序,旨在提供一个分类广告平台,允许用户跨越Web访问和交互数据,方便他们在网络上买卖各种物品。该平台支持用户注册、登录、管理个人资料,以及发布和查找广告等功能。 ### 1. 分类广告系统概述 分类广告系统允许用户方便地浏览和发布广告,同时通过语义Web技术,扩展了搜索范围,使用户可以跨多个网站寻找相关产品和服务。 ### 2. 主要用户角色 - **一般用户**:能够搜索广告,注册或签署门户,以及联系管理员。 - **注册用户**:登录后,可以查看首页,管理个人资料,注销,找回密码。 - **买家**:发布广告,搜索本地卖家,查找不同门户网站上的卖家,联系卖家,标记或报告广告,以及搜索特定商品。 - **卖家**:发布广告,寻找买家,接触买家,搜索商品。 - **管理员**:管理用户账户权限,查看报告,监控日志,管理商业中心,回应用户咨询。 - **外部系统**:向门户提供信息,从门户获取信息。 ### 3. 功能细节 #### 1.1 搜索广告 一般用户可以搜索分类广告,根据关键词、地点、类别等进行筛选。 #### 1.2 注册/注册 新用户可以注册成为平台成员,填写必要信息并创建个人账户。 #### 1.3 联系管理员 用户可以与平台管理员沟通,解决使用过程中的问题或提出建议。 #### 2.1 登录 注册用户可以登录自己的账户,开始使用平台的各项功能。 #### 2.2 查看首页 登录后,用户能看到定制化的首页,包含推荐的广告、热门搜索等信息。 #### 2.3 管理个人资料 用户可更新个人资料,如联系方式、个人简介等。 #### 2.4 注销 用户完成操作后,可以选择安全退出账户。 #### 2.5 忘记密码 如果忘记密码,用户可以通过注册邮箱或手机找回。 #### 3.1 发布广告 买家可以发布出售或求购的广告,包含详细的商品描述、价格、联系方式等。 #### 3.2 搜索本地卖家 买家可以按地理位置搜索附近的卖家,便于线下交易。 #### 3.3 跨门户搜索 买家能搜索其他分类广告网站,扩大寻找商品的范围。 #### 3.4 联系卖家 买家可以直接与卖家沟通,询问商品详情或安排交易。 #### 3.5 标记/报告广告 买家可以标记或报告不合适的广告,以维护平台的秩序。 #### 3.6 搜索商品 买家可以输入关键词搜索特定的商品。 #### 4.1 发布广告 卖家同样可以发布商品广告,吸引买家关注。 #### 4.2 寻找买家 卖家可以浏览买家的需求,主动联系潜在的购买者。 #### 4.3 联系买家 卖家可以直接回复买家的询问,促进交易进程。 #### 4.4 搜索商品 卖家可能也需要寻找其他商品,以满足客户的多元化需求。 #### 5.1 修改用户账户权限 管理员有权调整用户账户的权限,如禁用、启用账户,提升用户等级等。 #### 5.2 查看报告 管理员可以查看统计报告,了解平台的使用情况和用户行为。 #### 5.3 查看日志 监控用户的活动日志,用于故障排查和安全保障。 #### 5.4 管理商业中心 管理员管理商家入驻,审核商家信息,处理投诉。 #### 5.5 回应用户查询 解答用户关于平台操作、政策等方面的疑问。 #### 6.1 提供信息给门户 外部系统,如天气服务、地图服务,可以向平台提供相关信息,增强用户体验。 #### 6.2 从门户获取信息 外部系统也可以从平台获取数据,如商品库存、价格信息等,用于集成或分析。 ### 4. 开源软件的优势 作为开源软件,Smart Classifieds-Buy Anything 允许开发者和社区成员参与改进和扩展功能,提高系统的稳定性和安全性。此外,开源模式鼓励创新,有助于构建一个更强大、更包容的分类广告生态系统。 Smart Classifieds-Buy Anything 是一个功能丰富的开源分类广告平台,不仅提供了基本的广告发布和搜索功能,还通过语义Web技术实现了跨平台数据共享。同时,它的多角色系统和开源特性使其在灵活性和可持续性方面具有显著优势。
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
2024-09-06 上传
图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。
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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
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图像识别技术在病虫害检测中的应用是一个快速发展的领域,它结合了计算机视觉和机器学习算法来自动识别和分类植物上的病虫害。以下是这一技术的一些关键步骤和组成部分: 1. **数据收集**:首先需要收集大量的植物图像数据,这些数据包括健康植物的图像以及受不同病虫害影响的植物图像。 2. **图像预处理**:对收集到的图像进行处理,以提高后续分析的准确性。这可能包括调整亮度、对比度、去噪、裁剪、缩放等。 3. **特征提取**:从图像中提取有助于识别病虫害的特征。这些特征可能包括颜色、纹理、形状、边缘等。 4. **模型训练**:使用机器学习算法(如支持向量机、随机森林、卷积神经网络等)来训练模型。训练过程中,算法会学习如何根据提取的特征来识别不同的病虫害。 5. **模型验证和测试**:在独立的测试集上验证模型的性能,以确保其准确性和泛化能力。 6. **部署和应用**:将训练好的模型部署到实际的病虫害检测系统中,可以是移动应用、网页服务或集成到智能农业设备中。 7. **实时监测**:在实际应用中,系统可以实时接收植物图像,并快速给出病虫害的检测结果。 8. **持续学习**:随着时间的推移,系统可以不断学习新的病虫害样本,以提高其识别能力。 9. **用户界面**:为了方便用户使用,通常会有一个用户友好的界面,显示检测结果,并提供进一步的指导或建议。 这项技术的优势在于它可以快速、准确地识别出病虫害,甚至在早期阶段就能发现问题,从而及时采取措施。此外,它还可以减少对化学农药的依赖,支持可持续农业发展。随着技术的不断进步,图像识别在病虫害检测中的应用将越来越广泛。