目标检测中的mAP是什么含义？ Welkin：目标检测中mAP的计算方法 ？ zhuanlan.zhihu.com 2020.3.10 更新：“计算过程”部分的伪代码更新了一下，“举例说明”增加了一些内容。2020.3.31 更新：“举例说明。
在目标检测任务中，数据的标注有什么需要注意的吗？ 比如说我标注的时候，对于模糊的目标和有部分遮挡的目标应该怎么处理？对于从视频中提取的目标有拖影的情…
图像处理中常用的非极大值抑制是什么意思？ 在做图像处理和分割的时候看到非极大抑制这个概念，上没有相关的详细解释，求指教了
缓冲区溢出攻击，的基本原理是什么？ 缓冲区溢出是一种非常普遍、非常危险的漏洞，在各种操作系统、应用软件中广泛存在。利用缓冲区溢出攻击，可以导致程序运行失败、系统当机、重新启动等后果。。
目标检测的首选深度框架？
目前有哪些性能优越的目标检测网络？ Jonathan Hui近日在Medium发文，对目标检测进行了整体回顾，第一部分从RCNN开始介绍基于候选区域的目标检测器，包括Fast R-CNN、Faster R-CNN 和 FPN等。第二部分则重点讨论了包括YOLO、SSD和RetinaNet等在内的单次检测器，它们都是目前最为优秀的方法。基于候选区域的目标检测器滑动窗口检测器自从 AlexNet 获得 ILSVRC 2012 挑战赛冠军后，用 CNN 进行分类成为主流。一种用于目标检测的暴力方法是从左到右、从上到下滑动窗口，利用分类识别目标。为了在不同观察距离处检测不同的目标类型，我们使用不同大小和宽高比的窗口。滑动窗口（从右到左，从上到下）我们根据滑动窗口从图像中剪切图像块。由于很多分类器只取固定大小的图像，因此这些图像块是经过变形转换的。但是，这不影响分类准确率，因为分类器可以处理变形后的图像。将图像变形转换成固定大小的图像变形图像块被输入 CNN 分类器中，提取出 4096 个特征。之后，我们使用 SVM 分类器识别类别和该边界框的另一个线性回归器。滑动窗口检测器的系统工作流程图。选择性搜索我们不使用暴力方法，而是用候选区域方法（region proposal method）创建目标检测的感兴趣区域（ROI）。在选择性搜索（selective search，SS。
测试策略都包括哪些内容？ Python实践之路 ？ zhuanlan.zhihu.com 做了一年的软件功能测试，想转自动化测试。目前在看了一些Python资料，感觉无从下手，求指导？接口测试？如何保证接口测试的覆盖率。
