D. Karen and Cards(思维)

YOLO26算法皮革表面缺陷检测+训练好的模型+124张数据集+pyqt可视化界面.zip 附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[颜色(color), 切(cut), 折叠(fold), 胶水(glue), 好的(good), 戳(poke)] 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 68 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.7582** mAP50-95 | 0.4306 Precision | 0.6226 Recall | 0.6520 train/box_loss | 0.8731 train/cls_loss | 2.3543 val/box_loss | 1.3709 val/cls_loss | 3.9767 【训练过程分析】 从一开始的配置就定下了基调,训练配置包括了 yolo26n 模型、100 个 epoch,学习率初始设为 0.01,输入尺寸定为 640x640,批次大小为 24。这组配置在开始阶段表现得不错,模型刚开始训练时的 loss 降低得很快,这表明模型能够迅速从数据中吸收信息。但到了中后期,loss 曲线变得愈发平缓,从第 50 个 epoch 开始,即使我增加了学习率衰减的频率,仍然感到曲线在挣扎,像是陷入了平台期。这期间模型的收敛节奏明显减缓,似乎有些“停滞不前”的迹象。到了最后,模型确实收敛了,但在第 68 个 epoch 时 mAP50 获得了 0.7582 的值,这是一个不错的成绩,但与理想值相比仍有提升空间。... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。 立即下载

题意

三维空间的n个点p[1],p[2],...p[n]p[1],p[2],...p[n]p[1],p[2],...p[n],给定区域1<=x<=p,1<=y<=q,1<=z<=r1<=x<=p, 1<=y<=q, 1<=z<=r1<=x<=p,1<=y<=q,1<=z<=r,问在区域内有多少个点(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)满足对于n个点中任意一个点p[i],至少都有两个维度的坐标比p[i]大。

思路

正着求不是很好算,就求不能被有多少个(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)满足n个点中至少存在一点p[i],使得p[i]至少有两个维度的坐标小于等于点(x,y,z)(x,y,z)(x,y,z)。那么可以枚举一个维度去计算平面上的满足情况。
将n个点按z排序,枚举z从1到r,假设当z = c时候,p[1],p[2]..p[k]p[1],p[2]..p[k]p[1],p[2]..p[k]的z坐标都小于c,p[k+1],...p[n]p[k + 1],...p[n]p[k+1],...p[n]z坐标大于等于c,px=max(p[k+1].x,p[k+2].x....p[n].x),py=max(p[k+1].y,p[k+2].y,...p[n].y)px = max(p[k + 1].x,p[k + 2].x....p[n].x),py = max(p[k + 1].y,p[k + 2].y,...p[n].y)px=max(p[k+1].x,p[k+2].x....p[n].x),py=max(p[k+1].y,p[k+2].y,...p[n].y),那么对于后半部分[k+1,n][k+1,n][k+1,n]合法区域为整个平面区域扣掉以(px+1,py+1)为左下角,(p,q)(px + 1,py + 1)为左下角,(p,q)(px+1,py+1)为左下角,(p,q)为右上角的矩形。对于前半部分[1,k][1,k][1,k],对应k个矩形(0,0)为左下角,(p[i].x,p[i].y)为右上角(0,0)为左下角,(p[i].x,p[i].y)为右上角(0,0)为左下角,(p[i].x,p[i].y)为右上角,前半部分的合法区域就是这k个矩形的并,前半部分的区域再并上后半部分区域,就是当z = c时,不合法的情况。假设当z = r时候,所有矩形都在前半部分,后半部分为空,那么此时的区域面积大小可以用单调栈直接处理。当z往下递减的时候,相当于前半部分要去掉一个矩形,后半部分的区域用这个矩形更新一下,后半部分的区域实际上是一个不断扩大的区域,并且一定包含新加入的这个矩形,那么可以发现z = c的时候的所有情况一定都包含在 z = c-1的情况中,那么每次前半部分的区域实际上可以看成不变的就是n个矩形的并,直接提前预处理出来,然后每次并上后半部分的区域,而后半部分的区域是一个比较规整的区域(一个大矩形,挖掉右上角的一个矩形),对单调栈处理后的n个矩形并的区域,前后扣一扣就可以算出并集。从大到小枚举完z就可以计算出所有不合法的,全部扣掉不合法的就算完答案了。

代码

#include<bits/stdc++.h>
using namespace std;
typedef long long ll;
typedef pair<ll,int>pii;
typedef vector<int>vi;

#define rep(i,a,b) for(int i=(a);i<(b);i++)
#define fi first
#define se second
#define de(x) cout<<#x<<"="<<x<<"\n"
#define dd(x) cout<<#x<<"="<<x<<" "
#define pb(x) push_back(x)
#define all(x) x.begin(),x.end()
#define sz(x) (int)x.size()
#define lowbit(a) ((a)&-(a))
#define per(i,a,b) for(int i=(b)-1;i>=(a);--i)
const int N=5e5+5;
const ll mod = 1e9 + 7;
int n , p , q , h;
struct node{
	int x,y,z,id;
}a[N],b[N];
bool cmp1(node a,node b){
	if(a.x != b.x)return a.x < b.x;
	return a.y < b.y;
}
bool cmp2(node a,node b){
	return a.z > b.z;
}
ll calc(ll x,ll y){
	return (ll)p*q - (p-x)*(q-y);
}
int st[N];
ll sum[N]; 
int main()
{
	ios::sync_with_stdio(false);
	cin.tie(0);
	
	cin>>n>>p>>q>>h;
	rep( i , 1 , n + 1)
		cin>>a[i].x>>a[i].y>>a[i].z;
	sort(a + 1,a + n + 1,cmp1);
	int top = 0;
	rep( i , 1 , n + 1){
		while(top && a[st[top]].y <= a[i].y)top--;
		st[++top] = i;
	}
	ll un = 0,ans = 0;
	rep( i ,1 , top + 1){
		b[i] = a[st[i]];
	}
	rep( i , 1 , top + 1){
		un += (ll)(a[st[i]].x - a[st[i - 1]].x)*a[st[i]].y;
		sum[i] = un;
	}
	sort(a + 1,a + n + 1,cmp2); 
	int px =0,py = 0;
	int j = 1;
	int l = 1,r = top;
	for(int i = h;i >= 1;--i){
		while(j<=n && a[j].z >= i){
			px = max(px,a[j].x);
			py = max(py,a[j].y);
			j++;
		}
		while(l <= top && b[l].x <= px)l++;
		while(r >= 1 && b[r].y <= py)r--;
		if(px  == 0 && py == 0)
			ans += un;
		else{
			ll res = 0;
			if(l<=r){
				res = (sum[r] - sum[l - 1])-((ll)py*(b[r].x - px) + (ll)b[l].y*(px - b[l - 1].x)); 
			}
			ans += calc(px,py) + res;
		
		}
	} 
	ans = (ll)p*q*h - ans;
	cout<<ans<<endl;
	return 0;
	
}


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