什么是快速中的快速分发平台?有哪些优势?
最编程
2024-05-05 22:30:40
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在快手平台上,我们看到了很多有意思的短视频,看到了那些明星们看到了很多好玩的主播。在这个平台上也买了不少东西,相信很多人都有在快手平台上购物的经历。快手中什么是快分销平台?都有什么优点呢?
一、快手中什么是快分销平台?
首先我们来了解一下快手的快分销平台,这是一个类似于好物联盟的方式,其实原本也叫做好物联盟,但现在叫快分销,这是一种合作卖货的方式,平台上有很多供货商,这些供货商会把货物放在选品池子里面,对于卖货的分销主播们来说,这个地方叫作选品中心。
而供货商认为这就是一个商品池子,自己把这个东西全都放进去之后,就会有主播来分销产品,分销之后就会有佣金奖励,只要卖出去一单东西就会有佣金。
这就是一个合作共赢的模式,大家都依靠自己的努力挣钱。
二、快手快分销平台有什么优点呢?
1.快分销不会给供货商带来任何经济压力,因为根本不用给那些分销账号任何承诺和底薪。是按照成交量来付佣金的,所以没有任何压力。
2.无法做售后,没有货源,没有一整套物流流程的,大家没法卖产品,但是可以通过快分销来做分销账号,赚佣金其实也很轻松,只要卖货量足够大,赚的钱就足够多。
3.快分销管理很严格,只要在选品中心里头的商品,都是过关的商品,这是对分销账号的利益保障,也是对平台消费者的保障。
快手中什么是快分销平台,看完这些自然知道了。
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计算机视觉中,究竟有哪些好用的目标跟踪算法(下)-快速变形主要因为CF是模板类方法。容易跟丢这个比较好理解,前面分析了相关滤波是模板类方法,如果目标快速变形,那基于HOG的梯度模板肯定就跟不上了,如果快速变色,那基于CN的颜色模板肯定也就跟不上了。这个还和模型更新策略与更新速度有关,固定学习率的线性加权更新,如果学习率太大,部分或短暂遮挡和任何检测不准确,模型就会学习到背景信息,积累到一定程度模型跟着背景私奔了,一去不复返。如果学习率太小,目标已经变形了而模板还是那个模板,就会变得不认识目标。(举个例子,多年不见的同学,你很可能就认不出了,而经常见面的同学,即使变化很大你也认识,因为常见的同学在你大脑里面的模型在持续更新,而多年不见就是很久不更新) 快速运动主要是边界效应(Boundary Effets),而且边界效应产生的错误样本会造成分类器判别力不够强,下面分训练阶段和检测阶段分别讨论。 训练阶段,合成样本降低了判别能力。如果不加余弦窗,那么移位样本是长这样的: 除了那个最原始样本,其他样本都是“合成”的,100*100的图像块,只有1/10000的样本是真实的,这样的样本集根本不能拿来训练。如果加了余弦窗,由于图像边缘像素值都是0,循环移位过程中只要目标保持完整那这个样本就是合理的,只有目标中心接近边缘时,目标跨越边界的那些样本是错误的,这样虽不真实但合理的样本数量增加到了大约2/3(padding= 1),即使这样仍然有1/3(3000/10000)的样本是不合理的,这些样本会降低分类器的判别能力。再者,加余弦窗也不是“免费的”,余弦窗将图像块的边缘区域像素全部变成0,大量过滤掉分类器本来非常需要学习的背景信息,原本训练时判别器能看到的背景信息就非常有限,我们还加了个余弦窗挡住了背景,这样进一步降低了分类器的判别力(是不是上帝在我前遮住了帘。不是上帝,是余弦窗)。 检测阶段,相关滤波对快速运动的目标检测比较乏力。相关滤波训练的图像块和检测的图像块大小必须是一样的,这就是说你训练了一个100*100的滤波器,那你也只能检测100*100的区域,如果打算通过加更大的padding来扩展检测区域,那样除了扩展了复杂度,并不会有什么好处。目标运动可能是目标自身移动,或摄像机移动,按照目标在检测区域的位置分四种情况来看: 如果目标在中心附近,检测准确且成功。 如果目标移动到了边界附近但还没有出边界,加了余弦窗以后,部分目标像素会被过滤掉,这时候就没法保证这里的响应是全局最大的,而且,这时候的检测样本和训练过程中的那些不合理样本很像,所以很可能会失败。 如果目标的一部分已经移出了这个区域,而我们还要加余弦窗,很可能就过滤掉了仅存的目标像素,检测失败。 如果整个目标已经位移出了这个区域,那肯定就检测失败了。 以上就是边界效应(Boundary Effets),推荐两个主流的解决边界效应的方法,但速度比较慢,并不推荐用于实时场合。