程序化构建Magento布局

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"NoFrills_Magento_Layout" 是一本由Alan Storm编写的关于Magento布局技术的书籍,出版于2011年4月。这本书主要面向已经安装了书中提供的Nofrills_Booklayout模块的读者,旨在帮助读者深入理解和实践Magento的布局系统。 在书中,作者首先介绍了该书的目标读者群体,以及"No Frills"概念,意味着书中将专注于核心概念,避免复杂的装饰。安装模块的部分简要讲解了如何在Magento中添加和启用自定义模块,这对于理解和实践Magento布局至关重要。 接着,书中详细阐述了如何编程方式构建布局。这一部分涵盖了以下几个关键知识点: 1. **Template Blocks**:这是Magento中用于呈现页面内容的基本元素,可以理解为HTML结构的容器。 2. **Template Files**:与模板块相对应,这些是实际的HTML模板文件,它们定义了块如何显示内容。 3. **Nesting Blocks**:允许一个块包含其他块,形成复杂布局结构。 4. **Advanced Block Functionality**:探讨了更高级的块功能,如块缓存、继承和覆盖。 5. **Block Methods**:块对象可以拥有自己的方法,用于处理数据或逻辑。 6. **Layout System**:解释了Magento的布局更新机制,包括布局XML文件如何控制块的创建和配置。 7. **Singletons**:在Magento中,Singleton是一种对象实例化模式,确保类只有一个实例。 8. **Layout Initialization**:讲述了如何初始化布局和设置内容的过程。 9. **Insert vs Set**:讨论了在布局更新中插入和设置内容的区别。 10. **References and Text Lists**:获取块引用和处理文本列表的重要性,这对于调整和扩展布局至关重要。 接下来,书中转向XML页面布局文件的讨论,这是Magento布局的主要配置方式: 1. **Hello World in XML**:通过一个简单的示例介绍如何在XML中定义布局更新。 2. **An Interesting use of the Word Simple**:揭示了Magento布局XML的简洁性和灵活性。 3. **Adding the XML, Generating the Blocks**:描述了XML如何触发块的创建和渲染。 4. **Getting a Little More Complex**:逐步引导读者理解更复杂的布局更新结构。 5. **Action Methods**:在控制器操作中如何影响布局。 6. **References and the Importance of textlists**:强调了在布局XML中引用和文本列表的作用,以及它们如何影响布局更新的处理。 最后,书中还涵盖了布局更新的概念,包括什么是更新以及它们如何影响Magento的布局处理流程。 "NoFrills_Magento_Layout" 是一本深入讲解Magento布局系统的实用指南,通过实例和详细解析,帮助开发者掌握Magento布局的编程和XML配置技巧。
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