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電腦硬體- 插網路線後主機板燒壞

  • 發問日期：2021-06-04 20:40:11

儲存裝置- 二手2.5吋PMR硬碟*2 配硬碟陣列盒

現在2.5吋大容量的PMR硬碟幾乎已經沒有了最近想找二手的2.5吋PMR硬碟1TB的應該還有PMR的，而且目前二手價才幾百塊然後可以找個便宜的硬碟陣列盒像是「麥沃K25682」2.5吋陣列盒 好像不到1000元就有了而且可以依需求調整RAID 0/RAID 1/JBOD如果用兩顆1TB PMR硬碟弄個RAID 0，組成行動硬碟好像也不錯便宜有效能又兼具大容量，只是可靠度差一點雖然組起來價格和新的2TB外接硬碟差不多可是現在2.5吋的外接硬碟鐵定都是smr了吧?而且效能應該也不如兩顆1TB PMR組RAID 0然後兩顆2.5吋的硬碟陣列盒可以不用一定要外接供電，可以視情況在外接供電只是之前都沒碰過外接陣列盒這類的產品不知道這種東西用起來效果如何?--
  • 發問日期：2021-06-04 20:40:09

LinuxDev- 安裝腳本同時支援Ubuntu、RedHat、SUSE

  • 發問日期：2021-06-04 20:20:11

DataScience- YOLO中的Anchor box無法理解

請教各位高手，如何理解anchor box在yolo中的實際運作？不考慮anchor-free的類型，舉個例子，在簡單的情況下，假設在沒有anchor box的情況下，假設有 3 + 1 個物體類別（車子、人、貓咪以及背景）。對於一張圖片(尺寸為12 x 12)，假設將其劃分成 3 x 3 個 cell，那麼其中每個cell的尺寸為 4 x 4 pixel。假設卷積的間隔是 4 (sliding windows的大小)，假設我們只用一次卷積層，來獲得預測結果。那麼結果會是一個 3 x 3 x 8 的張量（tenser），其中 3 x 3 對應到上面劃分的 cell 位置，而 8 代表一個向量(Pc, Bx, By, Bh, Bw, C1, C2, C3)，其中 Pc 代表這個cell有沒有可辨識的物體，(Bx, By, Bh, Bw)代表Bounding box的位置，(C1, C2, C3)代表了是哪個物體的機率，這裡不考慮背景。今天我想理解anchor box在YOLO中實際的運作模式，我參考了 https://reurl.cc/kVz7jx 中的影片。理解了假設有 2 個 anchor 的話，那麼結果會是一個 3 x 3 x 2 x 8 的張量（tenser）。問題來了，anchor可以像是影片中長的、寬的，那整個卷積過程在訓練中是如何運作？在訓練過程中，我的理解是將每個cell去做padding，這裡的padding需要考慮兩個情況，一個是邊邊的部份，不足可以用補 0 來填空，另一個是中間，就延伸考慮 cell 外面的 pixel ，讓 cell 經過 padding 變成跟anchor box一樣的大小，將 anchor box 當作一個 filter 去對每個 cell 做卷積，這樣做結果就會是 3 x 3 x 1 x 8 ，然後我有兩個 anchor box ，所以結果就會是影片中 3 x 3 x 2 x 8 的形狀。以上好像說的通，但實際上我是瞎掰腦補的，參考影片中的 4:56 秒，這裡我看不懂它考慮兩個 anchor box 的說明，我只看得懂要選最大的IoU，也不知道是誰跟誰比，總之跟我前面的理解差的有點多...想了很久想不通，Google找到的資料都是那幾張圖，然後看不懂還是看不懂。有沒有大神可以從這個簡單的範例說明，anchor box 在訓練中如何運作？在預測中又是如何使用？謝謝。--
  • 發問日期：2021-06-04 20:20:11

Flash- Flash cs6轉場問題

  • 發問日期：2021-06-04 20:20:08

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