OKI MICROLINE 1190CS打印机操作指南

版权申诉
0 下载量 124 浏览量 更新于2024-06-27 收藏 11.34MB PDF 举报
"OKI 日冲MICROLINE 1190CS使用说明书.pdf" 这篇文档是OKI 日冲品牌的一款打印机——MICROLINE 1190CS的使用说明书,详细介绍了该打印机的操作、维护以及相关技术规格。该说明书可能包含以下几个主要知识点: 1. 产品介绍:MICROLINE 1190CS是一款由Oki Electric Industry Company, Ltd.(OKI电气工业株式会社)制造的打印机,可能是针式打印机,适合商业或办公环境使用,因为通常这类打印机适合打印大量单据和表格。 2. 操作系统兼容性:文档提及了与Microsoft® MS-DOS和Windows®操作系统的兼容性,意味着这款打印机可以与运行这些操作系统的电脑无缝配合,支持用户进行打印任务。 3. 软件需求:可能需要Adobe® Acrobat Reader来查看和打印相关的文档,这是阅读PDF文件的标准软件,用户需要确保电脑上安装了这个软件才能正确浏览说明书。 4. 安全标准:提到符合EMC(GB9254-2008B)标准,这表明打印机在电磁兼容性方面符合中国的国家标准,能有效防止和减少电磁干扰,确保设备的安全稳定运行。 5. 规格参数:部分文字提到了打印宽度可能为46mm,这是一个关键的技术规格,意味着打印机可以处理的纸张宽度。此外,还有关于其他性能指标的描述,如打印速度、分辨率等,但这些具体信息没有在摘要中给出。 6. 保修与服务:虽然未提供详细信息,但通常使用说明书中会包含关于产品的保修期限、售后服务联系方式以及故障排除指南等内容,帮助用户解决可能出现的问题。 7. 操作指南:说明书将详细介绍如何设置和操作打印机,包括连接电源、安装打印头、加载色带和纸张,以及进行基本的打印操作。对于初次使用的用户,这部分内容至关重要。 8. 维护和保养:为了保持打印机的良好工作状态,说明书还会提供保养和清洁建议,以及如何处理常见的硬件问题。 9. 安全警告:安全指示是每个产品说明书不可或缺的部分,会提醒用户在使用和维护打印机时需要注意的事项,以防止意外伤害或设备损坏。 10. 附录:可能包含技术数据表、符号解释、故障代码列表等额外信息,方便用户参考和解决问题。 这份使用说明书是用户充分利用和维护OKI MICROLINE 1190CS打印机的重要参考资料,提供了全面的操作指导和技术支持。用户应仔细阅读并按照指示操作,以确保打印机的高效、安全使用。
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