缺点：1、训练阶段多：步骤繁琐：微调网络+训练SVM+训练边框回归器。2、训练耗时：占用磁盘空间大：5000张图像产生几百G的特征文件。（VOC数据集的检测结果，因为SVM的存在）3、处理速度慢：使用GPU，VGG16模型处理一张图像需要47s。4、图片形状变化：候选区域要经过crop/warp进行固定大小，无法保证图片不变形。

这是函数是从csv文件中加载训练数据和测试数据，从一个pickle文件加载节点的嵌入向量，转换成PyTorch Geometric 可以使用的图格式。细读data_processing.py发现给出的文件没有embeddings.pkl嵌入文件也没有配置yaml文件，并且还没有arg_parser.py参数文件。表示图中的所有相互作用（边）。与 edge_index 中的每条边一一对应，表示该相互

X-AnyLabeling标注后生成自己定义的json文件，图片上有旋转框和方形框，导出只能导出水平或者旋转标签，我需要全部转为水平标签格式。这是用rolabelimg工具标注后保存的xml文件，我们需要yolo obb的5参数txt文件。导入图片和标注的yolo obb 5参数 txt文件，验证标注结果是否正确。输出yolo obb 5参数表示。输出yolo obb 5参数表示。

Builder 模式适用于：当创建复杂对象的算法应该独立于该对象的组成部分以及它们的装配方式时。想定制一个分布在多个类中的行为，而又不想生成太多的子类。定义对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都得到通知并 被自动更新。：简单工厂模式的创建目标，所有被创建的对象都是某个具体类的实例。定义：定义一个工厂类，他可以根据参数的不同返回不同类的实例，被创建的实例通常都

Sequential, Dense, Dropout, Flatten, Conv2D, MaxPooling2D: 这些是Keras库中用于构建卷积神经网络（CNN）的类。在以下步骤中，将构建卷积神经网络架构，并在数据集上训练模型FER2013以便从图像中进行情感识别。我们将构建一个深度学习模型，从图像中对面部表情进行分类。创建一个名为 emojis 的文件夹，并将与数据集中七种情绪中的每一种对

网络请求框架库OkHttpUtils广告轮播Banner图片加载库下拉刷新上拉加载库Json解析库Alibaba开源库vLayout//保持Cookie.build();

另外，使用template定义的函数模板也可以改写为template，两者在语法上是等价的。class和typename都可以用来定义模板类型参数，但是在模板定义中通常使用typename，在模板的模板参数中使用class。这个函数模板中的表示该函数模板有一个类型参数T，在函数实例化时可以指定具体的类型。在main函数中输入两个字符型变量，调用swaps完成交换，输出变量值；创建函数模板sum 可

matplotlib模块依赖于。，可以绘制多种形式的图形，包括。、饼状图、散点图、误差线图等等。

与 VOC 格式不同，COCO 数据集的所有标注信息都集中在一个巨大的 JSON 文件中，例如 instances_train2017.json。这个 JSON 文件包含多个顶级键，每个键对应一类信息，这种集中式的存储方式非常适合大规模数据的管理和自动化处理。class_id: 这是一个整数，代表目标的类别索引。supercategory: 超类别，用于组织相关联的类别，例如 bicycle 和

这段代码展示了一个 Spring MVC 的控制器 LoginController，继承了 AbstractController，并且通过 ModelAndView 返回模型和视图，属于传统的 Spring MVC 编程风格。通常，接口是用于定义业务逻辑的抽象层，实际的实现类会提供具体的业务实现。LoginVo 可能是一个自定义的类，表示用户登录时提交的数据。每个方法的返回值主要用于表示操作的成功