在机器学习(Machine Learning，ML)中，分类器泛指算法或模型，用于将输入数据分为不同的类别或标签。分类器是监督学习的一部分，它依据已知的数据集中的特征和标签进行训练，并根据这些学习到的知识对新的未标记数据进行分类。分类器的目标是从输入数据中提取有用的特征，并根据这些特征对数据进行分类。这些特征可以是数值型、类别型或其他类型的数据。分类器可以根据数据的属性和学习算法的选择，采用不同的

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在移动智能终端品类越发多样的时代，为了让模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端，对模型进行压缩尤为重要。模型压缩（model compression）可以降低神经网络参数量，减少延迟时间，从而实现提高神经网络推理速度、节省存储空间等目的。

pa100k数据集中包含了26种属性，从中选择其中18个属性进行训练，标注txt数据如下。（1）生成训练所需的.pkl文件根据dataset/pedes_attr/preprocess/format_pa100k.py编写format_mydata.py文件。import os,'ShortSleeve','LongSleeve','LongCoat','Trousers','Shorts','S

在移动智能终端品类越发多样的时代，为了让模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端，对模型进行压缩尤为重要。模型压缩（model compression）可以降低神经网络参数量，减少延迟时间，从而实现提高神经网络推理速度、节省存储空间等目的。

PGNet是百度于2021年提出的1种网络结构-全卷积点聚集网络（fully convolutional Point Gathering Network-PGNet)，实现了实时检测与识别任意形状的文本，同时避免了NMS(Non-Maximum Suppression)，ROI(Region-of-Interest)和字符集标注操作。

路径跟踪（Path Tracking）是指在实际行驶过程中，根据预先规划好的路径进行控制，能够沿着设定的路径行驶。常见的路径跟踪算法包括基于模型的控制方法（如PID控制器）、模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）等。

图像配准(Image registration)就是将不同时间、不同传感器（成像设备）或不同条件下（天候、照度、摄像位置和角度等）获取的两幅或多幅图像进行匹配、叠加的过程，就是找到1幅图像像素到另1幅图像像素间的空间映射关系它已经被广泛地应用于遥感数据分析、计算机视觉、图像处理等领域。图像之间的空间关系可以表示为刚性（rigid，如平移和旋转），仿射（affine，如剪切），单应性（homogra

(1) 打开VLC media player，点击“工具”->“自定义界面”。(2) 将“工具栏元素”中的“逐帧”拖到“工具栏”中的“第一行”。(3) 播放视频时点击“逐帧”按钮，或键E则可实现逐帧播放。快捷键shift+s。