目标检测2023ICE复现第24页

Linux sudo 提权漏洞 CVE-2021-3156 复现附exp

0x01CVE-2021-3156:缓冲区溢出漏洞在sudo解析命令行参数的方式中发现了基于堆的缓冲区溢出。任何本地用户（普通用户和系统用户，sudoer和非sudoers）都可以利用此漏洞，而无需进行身份验证，攻击者不需要知道用户的密码。成功利用此漏洞可以获得root权限。0x02影响版本Sudo1.8.2-1.8.31p2Sudo1.9.0-1.9.5p1不受影响版本Sudo=>1.9.5p2

god_Zeo·2024-01-23 02:21

【漏洞复现】CloudPanel makefile接口远程命令执行漏洞(CVE-2023-35885)

文章目录前言声明一、CloudPanel简介二、漏洞描述三、影响版本四、漏洞复现五、修复建议前言CloudPanel是一个基于Web的控制面板或管理界面，旨在简化云托管环境的管理。

李火火安全阁·2024-01-23 02:20

win10 goland踩坑日志（不更新）

/packagetest"这中语句会导致编译出错（解决了之后再也无法复现，倒是在复现的时候又出现了新的错误提示）解决方法：cmd:g

朋克归零膏·2024-01-23 01:13

GIRAFFEDET: A HEAVY-NECK PARADIGM FOROBJECT DETECTION（中文翻译）

ABSTRACT在传统的目标检测框架中，继承自图像识别模型的骨干主体提取深度潜在特征，然后由颈部模块融合这些潜在特征来获取不同尺度的信息。

江小白jlj·2024-01-23 00:45

特征融合篇 | YOLOv8 引入长颈特征融合网络 Giraffe FPN

在本报告中，我们介绍了一种名为DAMO-YOLO的快速而准确的目标检测方法，其性能优于现有的YOLO系列。

迪菲赫尔曼·2024-01-23 00:13

yolov8 C++目标检测推理代码上加上关键点输出

1.在yolov8的目标检测代码上加上关键点解析输出，下载yolov8n-pose.pt转换为onnx格式的yolov8n-pose.onnx，输出1,56,84002.在输出结果结构体中加上关键点的集合

Freeze-hu·2024-01-22 23:34

多个coco数据标注文件合并

COCO（CommonObjectsinContext）是一个用于目标检测和图像分割任务的标注格式。如果你有多个COCO格式的JSON文件，你可能需要将它们合并成一个文件，以便更方便地处理和管理数据。

小张Tt·2024-01-22 23:03

关于emlog6.0代码审计

action=dell_all_tag●漏洞参数：tag[xx]●是否存在限制：无●是否还有其他条件：action=dell_all_tag,token复现POST/admin/tag.php?

黑客大佬·2024-01-22 23:47

axios get 发送数组的坑

复现错误的代码letdata={a:'11',b:[1,2,3]}le

还好还好L·2024-01-22 21:01

十分钟带你复现YOLOv8

目录复现环境参考来源前期准备配置环境复现功能模型训练更多内容YOLO是JosephRedmon等人于2015年提出的基于单个神经网络的目标检测算法。

Hello阿尔法·2024-01-22 21:02

【学习】FPN特征金字塔

然而，在目标检测中往往因为卷积网络的这个特征带来了不少麻烦：高层

超好的小白·2024-01-22 21:01

【深度学习目标检测】十七、基于深度学习的洋葱检测系统-含GUI和源码（python，yolov8）

使用AI实现洋葱检测对农业具有以下意义：提高效率：AI技术可以快速、准确地检测出洋葱中的缺陷和问题，从而提高了检测效率，减少了人工检测的时间和人力成本。提高准确性：AI技术通过大量的数据学习和分析，能够更准确地识别出有缺陷的洋葱，降低了误判和漏检的可能性。提高农产品质量：通过AI技术对洋葱进行检测，可以及时发现并处理有缺陷的产品，从而提高了农产品的整体质量。提供决策支持：AI技术可以通过数据分析，

justld·2024-01-22 17:29

4D毫米波雷达——FFT-RadNet 目标检测与可行驶区域分割 CVPR2022

前言本文介绍使用4D毫米波雷达，实现目标检测与可行驶区域分割，它是来自CVPR2022的。会讲解论文整体思路、输入数据分析、模型框架、设计理念、损失函数等，还有结合代码进行分析。

一颗小树x·2024-01-22 16:20

Jeecg jeecgFormDemoController RCE漏洞复现(CVE-2023-49442)

0x01产品简介Jeecg（J2EECodeGeneration）是一款基于代码生成器的低代码开发平台，使用JEECG可以简单快速地开发出企业级的Web应用系统。0x02漏洞概述Jeecg(J2EECodeGeneration)是开源的代码生成平台，目前官方已停止维护。Jeecg4.0及之前版本中，由于/api接口鉴权时未过滤路径遍历，攻击者可构造包含../的url绕过鉴权。并且内部有使用fast

OidBoy_G·2024-01-22 15:39

万户 ezOFFICE wf_process_attrelate_aiframe.jsp SQL注入漏洞复现

0x01产品简介万户OAezoffice是万户网络协同办公产品多年来一直将主要精力致力于中高端市场的一款OA协同办公软件产品，统一的基础管理平台，实现用户数据统一管理、权限统一分配、身份统一认证。统一规划门户网站群和协同办公平台，将外网信息维护、客户服务、互动交流和日常工作紧密结合起来，有效提高工作效率。0x02漏洞概述万户ezOFFICEwf_process_attrelate_aiframe.

OidBoy_G·2024-01-22 15:09

用友NC portal/file 任意文件读取漏洞复现

0x03复现环境FOFA：app="用

OidBoy_G·2024-01-22 15:09

Laykefu客服系统任意文件上传漏洞复现

0x01产品简介Laykefu是一款基于workerman+gatawayworker+thinkphp5搭建的全功能webim客服系统，旨在帮助企业有效管理和提供优质的客户服务。0x02漏洞概述Laykefu客服系统/admin/users/upavatar.html接口处存在文件上传漏洞，而且当请求中Cookie中的”user_name“不为空时即可绕过登录系统后台，未经身份验证的攻击者可利用

OidBoy_G·2024-01-22 15:38

YOLOv8改进 | 主干篇 | 低照度图像增强网络SCINet改进黑暗目标检测（全网独家首发）

一、本文介绍本文给大家带来的改进机制是低照度图像增强网络SCINet，SCINet（自校正照明网络）是一种专为低光照图像增强设计的框架。它通过级联照明学习过程和权重共享机制来处理图像，优化了照明部分以提升图像质量。我将该网络集成在YOLOv8的主干上针对于图像的输入进行增强，同时该网络的并不会增加参数和计算量，基本和普通的网络结构保持一致，同时该结构支持自定义调节层数，来控制图像增强的效果，非常适

Snu77·2024-01-22 14:50

使用conda 创建Github项目新环境并安装相关包

luyanpingya·2024-01-22 13:07

医学图像的数据增强技术 --- 切割-拼接数据增强(CS-DA)

医学图像的新型数据增强技术CS-DA核心思想自然图像和医学图像之间的关键差异CS-DA步骤确定增强后的数据数量代码复现CS-DA核心思想论文链接：https://arxiv.org/ftp/arxiv/

Debroon·2024-01-22 12:14

#2Vite+Vue3+SpringMVC前后端分离解决跨域问题和session每次请求不一致问题

目录一、尝试通过配置请求头和响应头解决（跨域解决了，但session每次请求都不一致）1、axios配置2、后端过滤器配置3、问题复现4、尝试解决（失败）5、小结二、Vite配置Proxy代理解决跨域问题

wbzybfa·2024-01-22 11:16

动手做个无人机—材料篇

因为该款无人机需要基于深度学习的目标检测，需要较高的算力，而以树莓派4为例，它配备了博通BCM2711So

笑傲江湖2023·2024-01-22 11:21

Kai - Golang实现的目标检测云服务

YOLO/Darknet是目前比较流行的ObjectDetection算法（后面统一称为Darknet），在GPU上的表现不但速度快而且准确率很高。但是使用起来不方便，只提供了命令行接口和简单的Python接口。所以我想用RESTful来实现一个云端的Darknet服务kai。选择用Go的原因不是考虑并发，而是goroutine之间的同步能方便的处理，适合实现Pipeline的功能。问题来了，Da

yummy_bian·2024-01-22 10:31

3D目标检测（教程+代码）

3D目标检测是一种计算机视觉技术，主要用于在三维场景中检测和定位物体。它可以在复杂的环境中准确地检测到物体，并将其位置和姿态信息反馈给系统。

毕设阿力·2024-01-22 10:28

2022-01-09

个别成功案例的特殊性和背后没有被介绍的背景混淆视听，似乎人人可以复现。这个所谓的“速成”只能成为不断增加挫败感的罪魁祸首。第二、拒绝好人主义的左右。碍于情面等各种因素，咬牙坚

朗月斋主·2024-01-22 10:49

【深度学习每日小知识】Object Detection 目标检测

Objectdetection目标检测对象检测是计算机视觉中的一项任务，涉及识别和定位图像或视频中的对象。它对于许多应用来说都是一项重要功能，包括图像和视频分析、机器人和监控。

jcfszxc·2024-01-22 10:29

Python unpickle 命令执行漏洞复现总结

Pythonunpickle命令执行漏洞复现总结漏洞原理环境说明漏洞复现仅做学习参考使用。

yuQnY·2024-01-22 10:46

目标检测数据集 - MS COCO

CommonObjectsinContext网址：https://arxiv.org/abs/1405.0312官网：https://cocodataset.org/1.数据集介绍MSCOCO是一个非常大型，且常用的数据集，其中包括了目标检测

mango1698·2024-01-22 09:21

用ResNet18+相移编码搭建一个简单的图像旋转方向识别模型

当前虽然已经有不少相对成熟的旋转目标检测开源算法，顺利的话可以顺便把文字识别也做了。但是粗略看了一下，大部分都是只支持

NPC里的玩家·2024-01-22 09:35

【OCR项目】之用HALCON的深度学习工具进行文字识别，并导出到C++调用

前言HALCON是一个强大的机器视觉工具，包含了2D，3D图像各种算子，以及各种任务的深度学习工具，包括目标检测，实例分割，文字识别等。这次从实际生产的角度，来分享一下如何用HALCON进行文字识别。

NPC里的玩家·2024-01-22 09:33

【漏洞复现】（1day）Bladex快速开发平台sql注入漏洞

0x01阅读须知SCA御盾实验室的技术文章仅供参考，此文所提供的信息只为网络安全人员对自己所负责的网站、服务器等（包括但不限于）进行检测或维护参考，未经授权请勿利用文章中的技术资料对任何计算机系统进行入侵操作。利用此文所提供的信息而造成的直接或间接后果和损失，均由使用者本人负责。本文所提供的工具仅用于学习，禁止用于其他！！！0x02漏洞描述（一）Bladex快速开发平台BladeX是一款精心设计的

煮豆燃豆萁·2024-01-22 08:22

漏洞复现-企语iFair协同管理系统getuploadimage.jsp接口任意文件读取漏洞（附带漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述企语iFair协同管理系统同时兼容了Linux、Windows两种操作系统，用户可以根据自己需求进行安装使用。

炼金术师诸葛亮·2024-01-22 08:22

漏洞复现-科荣AIO UtilServlet任意命令执行漏洞（附漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述科荣AIOUtilServlet存在任意命令执行漏洞。fofa语句body="changeAccount('8

炼金术师诸葛亮·2024-01-22 08:21

漏洞复现-SpringBlade export-user SQL 注入漏洞（附漏洞检测脚本）

免责声明文章中涉及的漏洞均已修复，敏感信息均已做打码处理，文章仅做经验分享用途，切勿当真，未授权的攻击属于非法行为！文章中敏感信息均已做多层打马处理。传播、利用本文章所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，作者不为此承担任何责任，一旦造成后果请自行负责漏洞描述该系统/api/blade-user/export-user接口存在SQL注入漏洞，会造成数据泄露。fofa语

炼金术师诸葛亮·2024-01-22 08:50

基于YOLOv5、v7、v8的竹签计数系统的设计与实现

系统主要特色在于实时目标检测和位置追踪，支持用户通

心无旁骛~·2024-01-22 08:07

Med-YOLO：3D + 医学影像 + 检测框架

Med-YOLO：3D+医学影像+检测框架提出背景设计思路网络设计训练设计讨论分析魔改代码：加强小目标检测总结提出背景论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.07729代码链接：

Debroon·2024-01-22 08:34

目标检测中的DR和FAR的英文全称是什么？是什么参数，用来干什么的？

问题描述：目标检测中的DR和FAR的英文全称是什么？是什么参数，用来干什么的？问题解答：DR和FAR的英文全称分别是：DR：DetectionRate（检测率）。

神笔馬良·2024-01-22 08:54

RetinaNet：推动计算机视觉中的目标检测

介绍在计算机视觉领域，目标检测是一项基础任务，使机器能够识别和定位图像或视频帧中的对象。这种能力在各个领域都有深远的影响，从自动驾驶车辆和机器人技术到医疗保健和监控应用。

小北的北·2024-01-22 08:53

rk1126, 实现 yolov8 目标检测

基于RKNN1126实现yolov8目标检测Ⓜ️RKNN模型转换ONNXyoloexportmodel=.

J ..·2024-01-22 08:51

基于YOLOv8深度学习的100种蝴蝶智能识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战

《博主简介》小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~感谢小伙伴们点赞、关注！《------往期经典推荐------》一、AI应用软件开发实战专栏【链接】项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体

阿_旭·2024-01-22 07:36

三月和四月的学习计划

在四月初对一篇论文进行复现，接下来再搞Transformer……编码能力好差啊，真不知道该怎么提升……

我的昵称违规了·2024-01-22 06:24

天气学原理插图复现（一）——平均温度场经向剖面图

使用数据：air.mon.ltm.1991-2020.nc、pres.tropp.mon.ltm.1991-2020.nc使用库：Matplotlib、NumPy、netCDF4、Cartopy彩色图像importmatplotlib.pyplotaspltimportnetCDF4asncimportnumpyasnpimportcartopy.mpl.tickerascmtplt.rcPara

钇锑·2024-01-22 01:10

给定0-1矩阵求连通域程序复现理解

给定0-1矩阵求连通域_xunan003的博客-CSDN博客_连通域求0-1矩阵连通域这篇文章方法讲的算是比较详细，但是程序由于我没学过C++，再加上编程经验很少，这篇博文给出的程序一致没怎么看懂，啃了两天终于有点眉目了，在此做一个总结，也跟小白们分享一下，希望也能对你们有帮助。求连通域的方法分为三步第一步：（打开冰箱）对一个二维矩阵，先求出每一行白色团的起始和终止坐标（列），并给每个团标记序列第

日拱一卒不慌忙·2024-01-22 00:53

改进yolov7网络（从轻量化方面的8个方法）

当谈到目标检测领域时，YOLOv7（YouOnlyLookOncev7）是一种非常流行的深度学习网络模型。

qhchao·2024-01-21 21:30

英伟达提出AdaViT：出于DeiT而又快于DeiT

CV案例精选·2024-01-21 18:32

基于一次应用卡死问题所做的前端性能评估与优化尝试

问题背景在上个月，由于客户反馈客户端卡死现象但我们远程却难以复现此现象，于是我们组织了一次现场上门故障排查，并希望基于此次观察与优化，为客户端开发提供一些整体的优化升级。

聪明的竹子·2024-01-21 17:43

YOLO系列

1.YOLO概述目标检测算法通常分为两类，包括onestage和twostage它们两者的区别在于twostage算法需要先生成一个有可能包含待检物体的预选框，然后再在这些预选框进行分类和回归；而onestage

搁浅丶.·2024-01-21 12:54

【leetcode】回溯总结

本文内容来自于代码随想录https://www.programmercarl.com/思想一棵树中的纵向遍历结束回到上一层的过程，比如：这个过程通常回伴随恢复现场的过程。

zadarmo_·2024-01-21 09:09

点云从入门到精通技术详解100篇-基于点云和图像融合的智能驾驶目标检测(中)

2.1.2数据源选型分析良好的数据输入是实现准确且鲁棒的3D目标检测的基础，下面针对不同的传感器组合方式进行分析：（1）摄像头和惯性测量单元：利用惯性测量单元的特性加强摄像头在运动状态下的抗干扰能力，可以有效提高感知算法在高速行驶场景下的检测精度

格图素书·2024-01-21 08:57

如何学习计算机视觉

学习计算机视觉可以通过以下步骤进行：了解基本概念和原理：首先，你可以学习计算机视觉的基本概念和原理，包括图像处理、特征提取、目标检测、物体识别等。这些基础知识将帮助你理解计算机视觉的工作原理。

人工智能技术与咨询·2024-01-21 08:12

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