+7 495 665 08 52

+7 495 508 19 83

Равнозначный перекресток знак


Дорожный знак 1.6 «Пересечение равнозначных дорог»

Обычный крест, заключенный в треугольник с красной каймой, символизирует перекресток.

Знак 1.6 «Пересечение равнозначных дорог» предупреждает о приближении к перекрестку равнозначных дорог. Это значит, что если вы до этого все время ехали по главной дороге, то на перекрестке, перед которым стоит знак 1.6, вам придется уступить дорогу тому, кто приближается к перекрестку справа.

Бывают ситуации, когда знак 1.6 не устанавливают перед пересечением равнозначных дорог. Это в основном во дворах, в малоактивных проулках или в сельской местностях. В этом случае вы должны уметь прочитать перекресток, должны понять имеете ли вы преимущество на перекрестке или нет.

Иногда полезно посмотреть какой знак установлен перед перекрестком той дороги, которую вы собираетесь пересечь. Это своего рода подсказка, по которой вы сможете определить свой приоритет. Если там стоит знакомый перевернутый треугольник, то можете ехать смело, это знак 2.4 «Уступите дорогу» для водителей, которые будут приближаться к перекрестку справа и уступать вам дорогу.

Ну а водители, приближающиеся слева к равнозначному перекрестку, должны будут уступить вам дорогу, поскольку вы для них помеха справа.

Предупреждающий знак 1.6 вне населенных пунктов устанавливаются на расстоянии 150 — 300 м, в населенных пунктах — на расстоянии 50 — 100 м до начала опасного участка. При необходимости знаки могут устанавливаться и на ином расстоянии, которое в этом случае указывается на табличке 8.1.1.

Если данная информация была для вас полезна, напишите, пожалуйста, об этом в комментариях. Если возникнут вопросы, пишите, обязательно постараемся вам помочь.

Пдд онлайн от команды autoass!

Содержание статьи:
  • дорожный знак крест в треугольнике
  • пересечение равнозначных дорог
  • знак крест в треугольнике
  • дорожный знак треугольник с крестом
    Метки: пересечение равнозначных дорог     

Символы пересечения

Символ пересечения Имя пересечения Десятичное число Шестнадцатеричный
Оператор пересечения N-арного квадрата & # 10757; & # x2A05;
Интеграл с пересечением & # 10777; & # x2A19;
Пересечение с точкой & # 10816; & # x2A40;
Пересечение с перекладиной & # 10819; & # x2A43;
Пересечение с логическим И & # 10820; & # x2A44;
Объединение над пересечением & # 10822; & # x2A46;
Пересечение над объединением & # 10823; & # x2A47;
Объединение над перекладиной над пересечением & # 10824; & # x2A48;
Пересечение над перекладиной над соединением & # 10825; & # x2A49;
Пересечение рядом с перекрестком & # 10827; & # x2A4B;
Закрытое пересечение с засечками & # 10829; & # x2A4D;
Двойное квадратное пересечение & # 10830; & # x2A4E;
Поперечное пересечение & # 10971; & # x2ADB;

Скопируйте и вставьте символ пересечения или используйте десятичную, шестнадцатеричную или html-сущность юникода на социальных сайтах, в своем блоге или в документе.

Пересечение Символ Предварительный просмотр Вариации

901.

Оценка моделей сегментации изображения.

При оценке стандартной модели машинного обучения мы обычно классифицируем наши прогнозы на четыре категории: истинные положительные результаты, ложные положительные результаты, истинные отрицательные значения и ложные отрицательные значения. Однако для задачи плотного прогнозирования сегментации изображения не сразу понятно, что считается «истинно положительным» и, в более общем смысле, как мы можем оценить наши прогнозы. В этой статье я расскажу о распространенных методах оценки как семантической техники, так и техники сегментации экземпляра.

Семантическая сегментация

Напомним, что задача семантической сегментации заключается в простом прогнозировании класса каждого пикселя в изображении.


Кредит изображения

Наша форма вывода прогноза соответствует пространственному разрешению входа (ширина и высота) с глубиной канала, эквивалентной числу возможных классов, которые должны быть предсказаны. Каждый канал состоит из двоичной маски, которая маркирует области, в которых присутствует определенный класс.

Пересечение через Союз

Метрика пересечения по объединению (IoU), также называемая индексом Жакара, по сути является методом количественного определения процентного перекрытия между целевой маской и нашими результатами прогнозирования.Этот показатель тесно связан с коэффициентом Кости, который часто используется как функция потерь во время тренировки.

Проще говоря, показатель IoU измеряет количество пикселей, общих между масками цели и прогнозирования, деленное на общее количество пикселей, присутствующих в и масках.

$$ IoU = \ frac {{прогноз цели \ cap}} {{цель \ прогноз чашки}} $$

В качестве наглядного примера давайте предположим, что нам поручено вычислить IoU-оценку следующего прогноза, учитывая маску, обозначенную наземной истинностью.

Пересечение ($ A \ cap B $) состоит из пикселей, найденных как в маске прогнозирования , так и в маске истинной земли, тогда как объединение ($ A \ cup B $) просто состоит из всех пиксели, найденные в прогнозной маске или .

Мы можем легко рассчитать это, используя Numpy.

  пересечение = np.logical_and (цель, прогноз) union = np.logical_or (цель, прогноз) iou_score = нп.сумма (пересечение) / np.sum (объединение)  

Показатель IoU рассчитывается для каждого класса отдельно, а затем усредняется по всем классам , чтобы обеспечить глобальный средний показатель IoU нашего семантического прогноза сегментации.

Точность
пикселей

Альтернативная метрика для оценки семантической сегментации - просто сообщить процент пикселей в изображении, которые были правильно классифицированы. Точность пикселей обычно указывается для каждого класса отдельно, а также для всех классов в целом.

При рассмотрении точности пикселей для каждого класса мы в основном оцениваем двоичную маску; истинный положительный результат представляет пиксель, для которого правильно предсказано, что он принадлежит данному классу (в соответствии с целевой маской), тогда как истинный отрицательный представляет собой пиксель, который правильно идентифицирован как не принадлежащий данному классу.

$$ точности = \ frac {{TP + TN}} {{TP + TN + FP + FN}} $$

Этот показатель может иногда давать вводящие в заблуждение результаты, когда представление класса невелико в изображении, поскольку мера будет смещена в основном в сообщении о том, насколько хорошо вы идентифицируете отрицательный случай (т.е.где класс нету).

Сегментация экземпляров

Модели сегментации экземпляра немного сложнее оценить; в то время как модели семантической сегментации выводят одну маску сегментации, модели сегментации экземпляров создают набор локальных масок сегментации, описывающих каждый объект, обнаруженный на изображении. Таким образом, методы оценки сегментации экземпляров очень похожи на методы обнаружения объектов, за исключением того, что теперь мы вычисляем IoU масок вместо ограничивающих блоков.


Кредит изображения

Расчет точности

Чтобы оценить нашу коллекцию предсказанных масок, мы сравним каждую из наших предсказанных масок с каждой из доступных целевых масок для данного ввода.

  • истинно положительный наблюдается, когда пара маски прогнозирования-цели имеет показатель IoU, который превышает некоторый предварительно определенный порог.

  • Ложное положительное значение указывает, что у маски прогнозируемого объекта не было связанной маски объекта истинной земли.

  • Ложный минус указывает, что у маски объекта истинности земли не было связанной маски предсказанного объекта.

Precision эффективно описывает чистоту наших положительных обнаружений относительно истинности земли. Из всех объектов, которые мы предсказали на данном изображении, у скольких из этих объектов на самом деле была соответствующая наземная аннотация правды?

$$ Precision = \ frac {TP} {TP + FP} $$

Напомним, эффективно описывает полноту наших положительных предсказаний относительно истинности оснований.Сколько из всех возражений, изложенных в нашей основной истине, сколько мы восприняли как положительные предсказания?

$$ Recall = \ frac {TP} {TP + FN} $$

Однако, чтобы рассчитать прогнозирование и отзыв выходных данных модели, нам нужно определить, что составляет , обнаружение положительного . Для этого мы рассчитаем показатель IoU между каждой парой масок (прогноз, цель) и затем определим, какие пары масок имеют показатель IoU , превышающий определенное пороговое значение .

Однако вычисление единой точности и показателя отзыва при указанном пороге IoU не адекватно описывает поведение полной кривой точности-отзыва нашей модели. Вместо этого мы можем использовать среднюю точность , чтобы эффективно интегрировать область под кривой повторного вызова.

Давайте в качестве примера воспользуемся приведенной ниже кривой точного возврата.

.

'пересечение' Новые ответы - Переполнение стека

Переполнение стека
  1. Товары
  2. Клиенты
  3. Случаи использования
  1. Переполнение стека Публичные вопросы и ответы
  2. Команды Частные вопросы и ответы для вашей команды
  3. предприятие Частные вопросы и ответы для вашего предприятия
  4. работы Программирование и связанные с ним технические возможности карьерного роста
  5. Талант Нанимать технический талант
  6. реклама Связаться с разработчиками по всему миру
,
Символ пересечения Цвет Курсивный символ
N-арный Квадрат Оператор пересечения красный
Оператор Оранжевый квадрат
Оператор пересечения N-арной площади розовый
Оператор пересечения N-арной области зеленый
Оператор пересечения N-арной площади royal синий
N-арный квадратный оператор пересечения фиолетовый
интеграл с пересечением красный
интеграл с пересечением оранжевый orange
Интеграл с пересечением розовый ⨙ 90 015
Интеграл с пересечением зеленый
Интеграл с пересечением королевский синий
Интеграл с пересечением фиолетовый

Смотрите также

тел. (495) 665 08 52

тел. (495) 508 19 83

ооо «автопроект» 2005 - 2019