Detecting 第4页

（CVPR2018）Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd

论文链接：https://arxiv.org/abs/1711.07752解决问题遮挡给目标检测带来了极大的挑战，而遮挡通常可以分为两类：类内遮挡（不同种类目标遮挡）和类间遮挡（同一种类目标遮挡，也称为密集遮挡）。文章通过提出新的损失函数（RepulsionLoss)主要解决了行人检测中的密集遮挡，极大提升了检测器的性能。主要思想密集遮挡给行人检测主要带来两种负面影响：1）误检---由于行人特征相

siyaoyu·2020-06-25 10:26

SDOD: Real-time Segmenting and Detecting 3D Objects by Depth（实时3D检测与分割）

作者：TomHardyDate：2020-2-24来源：SDOD：基于depth的实时3D检测与分割主要思想与创新点大多数现有的实例分割方法只关注2D对象，不适用于三维场景，如自动驾驶。本文提出了一种将实例分割和目标检测分为两个并行分支的模型，将对象深度离散为“深度类别”（背景设置为0，对象设置为[1，K]），将实例分割任务转化为像素级分类任务。mask分支预测像素级的“深度类别”，3D分支预测实

Tom Hardy·2020-06-25 04:52

SWT（Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform）算法详解

《DetectingTextinNaturalSceneswithStrokeWidthTransform》，这是微软公司的一篇发表于CVPR2010的文章，使用传统方法来检测自然场景中的文本。代码地址：https://github.com/aperrau/DetectText因为算是一个比较经典的文章，所以看完记录一下。当然github还有其他版本的实现代码，上面的代码几乎和原文的原理一样，方便

Michaelliu_dev·2020-06-24 07:21

Occlusion-aware R-CNN: Detecting Pedestrians in a Crowd 详解（遮挡下的行人检测）

文章地址：https://arxiv.org/pdf/1807.08407.pdf暂时没有放出源代码，如果有小伙伴找到代码的话欢迎留言给我。一、概述依然是解决在遮挡的情况下对人的检测的文章，作者分别从loss和twostagedetector中核心的ROIPooling操作这两个角度出发改善遮挡物体的检测问题。在之后我会根据这两个方面对文章进行一个简单的总结。先简单的放个在2.2中我将会提到的网络

gbyy42299·2020-06-23 09:59

用Dlib和OpenCV还能做什么？这个开源项目实现了驾驶员疲劳检测

项目名称：fatigue_detecting项目作者：cungudafa开源许可协议：MIT项目地址：https://gitee.com/cungudafa/fatigue_detectin

Gitee·2020-06-22 10:51

NDSS16——Detecting Hidden Attacks through the Mobile App-Web Interfaces

方法1.TriggeringApp-Webinterfaces与应用程序进行交互来启动web链接（可以静态嵌入在app中，也可以动态生成）为了从应用程序内部触发网页链接，在自定义动态分析环境中运行apps，由于要实现可伸缩性和连续操作，需要在Android模拟器中运行。需要实现在GUI中自动导航来触发应用程序web界面1.1ApplicationUIExplorationUI：userinterf

杨蕾新20199324·2020-06-10 11:00

《Detecting Backdoor Attacks on Deep Neural Networks by Activation Clustering》论文阅读笔记

通过激活聚类的方法检测深度神经网络的后门攻击王妮婷王静雯郑爽2020-04-08论文的基本信息：《DetectingBackdoorAttacksonDeepNeuralNetworksbyActivationClustering》BryantChen,WilkaCarvalho,NathalieBaracaldo,HeikoLudwig,BenjaminEdwards,TaesungLee,Ia

Nita-王妮婷·2020-04-09 17:00

Detecting DNS Root Manipulation

Abstract我们提出了一些技术，主要使用RIPEAtlas提供的基于终结点的度量来检测Internet中未经授权的DNS根服务器，并辅以RouteViews和RIPERIS的BGP路由通告。第一种方法分析到根服务器的延迟，第二种方法查找路由劫持。我们通过测量使用anycast且没有广泛分布的唯一根服务器（“B”）来证明这些技术的重要性和有效性。我们的测量确定了多个DNS代理和DNS根镜像的存在

m0_38110128·2020-03-10 16:36

代码工具 A new R package for detecting unusual time series

Theanomalouspackageprovidessometoolstodetectunusualtimeseriesinalargecollectionoftimeseries.ThisisjointworkwithEaroWang(anhonoursstudentatMonash)andNikolayLaptev(fromYahooLabs).Yahooisinterestedindete

hzyido·2020-02-19 09:49

计算机视觉每日论文速递[08.15]

有些许帮助的话，麻烦关注一下哦(*￣rǒ￣)cs.CV方向，今日共计36篇[检测分类相关]：【1】Detecting11KClasses:LargeScaleObjectDetectionwithoutFine-GrainedBoundingBoxes

arXiv每日论文速递·2020-02-15 09:39

【AI 技术讲座精选】如何创建简易且能分辨垃圾邮件的ML分类器

编译：AI100，本文已获授权，转载请联系AI100.原文链接：https://hackernoon.com/how-to-build-a-simple-spam-detecting-machine-learning-classifier

Major术业·2020-02-14 09:43

#iOS 判断设备是否安装SIM卡

http://stackoverflow.com/questions/10488898/iphone-detecting-sim-card-availability#import#import///判断设备是否安装

MarcyLi·2020-02-09 02:44

Detecting Specific Pattern by Clustering the Corners & Calculating Relative Transformation of Two Cameras

GithubLinkofThisprojectTheGithublinkofthisprojectishttps://github.com/JasonChu1313/CameraPoseEstimating.OverViewofThisProjectThisprojectdetectsharriscornerofthepattern,andclusterthesecornersbasedonthe

戬杨Jason·2020-02-07 07:02

阅读：Transcend: Detecting Concept Drift in Malware Classification Models

一、来源1、2017，USENIXSecurity2、作者：RobertoJordaney,RoyalHolloway,UniversityofLondon;KumarSharad,NECLaboratoriesEurope;SantanuK.Dash,UniversityCollegeLondon;ZhiWang,NankaiUniversity;DavidePapini,Elettronica

小小怪吃吃吃·2020-01-08 03:20

Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network论文翻译——中英文对照

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationDetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetworkAbstrac

SnailTyan·2019-12-26 13:07

Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network论文翻译——中文版

文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|声明：作者翻译论文仅为学习，如有侵权请联系作者删除博文，谢谢！翻译论文汇总：https://github.com/SnailTyan/deep-learning-papers-translationDetectingTextinNaturalImagewithConnectionistTextProposalNetwork摘要我们提出了

SnailTyan·2019-12-22 13:59

阅读：MAMADROID: Detecting Android Malware by Building Markov Chains of Behavioral Models∗

一、来源1、2017，NDSS2、作者：EnricoMariconti†,LuckyOnwuzurike†,PanagiotisAndriotis‡,EmilianoDeCristofaro†,GordonRoss†,andGianlucaStringhini††UniversityCollegeLondon‡UniversityoftheWestofEngland3、主题：Androidmalw

小小怪吃吃吃·2019-12-20 14:49

使用JavaScript获取位置

quick-tip-detecting-your-location-with-javascript首先，我们使用caniuse-cmd查看下geolocation的兼容性,几乎所有的现代浏览器都支持geolocationGeolocation

码农氵·2019-12-18 05:38

Detecting GAN-generated Imagery using Color Cues

Abstract 论文创新点:分析流行GAN网络结构得知，GAN网络生成得图片在颜色处理与真实摄像机拍摄的照片存在不同，主要表现在两方面。实验结果：证明了两种线索能够有效区分GAN生成图像和用于训练GAN的真实图像。1.Introduction 本片论文主要是研究GANs网络生成图片的取证检测，虽然他们用肉眼无法区分，但是GANs生成的图片在重要的一些方面和相机拍摄的图像还是存

wenshinlee·2019-12-09 20:00

SWT（Detecting Text in Natural Scenes with Stroke Width Transform）算法详解

《DetectingTextinNaturalSceneswithStrokeWidthTransform》，这是微软公司的一篇发表于CVPR2010的文章，使用传统方法来检测自然场景中的文本。代码地址：https://github.com/aperrau/DetectText因为算是一个比较经典的文章，所以看完记录一下。当然github还有其他版本的实现代码，上面的代码几乎和原文的原理一样，方便

ce0b74704937·2019-12-06 14:31

图像相似度对比

图像相似度对比Templatematching模板匹配从一张图像里找出template图像，就是模板匹配，可以参考https://stackoverflow.com/questions/47631852/detecting-and-comparing-shapes-between-two-imagesDisadvantagesoftemplatematchingWell

mashuai_191·2019-11-27 15:00

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)

CornerNet是一种anchorfree的目标检测方法，不需要设置anchor，而是通过检测关键点(Keypoints)，即目标的左上角(Top-LeftCorners)和右下角(Bottom-RightCorners)，再进行配对，来实现目标的检测。网络的前半部分是一个卷积网络，后半部分是两个独立的分支，一个检测Top-LeftCorners，另一个检测Bottom-RightCorners

代码空间·2019-09-30 14:00

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints (1)

CornerNet是一种anchorfree的目标检测方法，不需要设置anchor，而是通过检测关键点(Keypoints)，即目标的左上角(Top-LeftCorners)和右下角(Bottom-RightCorners)，再进行配对，来实现目标的检测。网络的前半部分是一个卷积网络，后半部分是两个独立的分支，一个检测Top-LeftCorners，另一个检测Bottom-RightCorners

MSTK·2019-09-30 14:00

TextCohesion: Detecting Text for Arbitrary Shapes

TextCohesion:DetectingTextforArbitraryShapes浙大吴威佳TextCohesion是像素级的方法，将文本实例分割成5个关键组件：一个文本骨架TextSkeleton和四个方向像素区域fourDirectionalPixelRegions。这些组件比整个文本实例更容易处理。设计了一个置信度评分机制用来过滤掉类似于文本的物体。当背景很复杂时，本方法可以很好地集成

alibabazhouyu·2019-09-18 21:12

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文详解

《CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints》发表于ECCV2018代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet文章认为采用anchor进行目标检测的方式有两个不好的地方：第一，为了确保anchor能够尽可能的覆盖的所有的标注框，往往需要大量的anchor，而其中只有少部分是真正有效的，这样会导致训练时正负

Michaelliu_dev·2019-09-14 16:17

【PaperReading】Detecting Large-Scale System Problems by Mining Console Logs

DetectingLarge-ScaleSystemProblemsbyMiningConsoleLogsFriday,August9,20199:14AM通过挖掘控制台日志来检测大型系统的问题WeiXu∗LingHuang†ArmandoFox∗DavidPatterson∗MichaelI.Jordan∗∗EECSDepartment †IntelLabsBerkeley University

游骑小兵·2019-08-16 21:45

MFC USB detecting

文章目录Step1:创建MFC程序Step2:消息处理成员函数声明Step3:添加一行消息映射：Step4:添加其他函数和消息处理函数：Step5.其他5.1修改项目属性，改为使用多字节字符集5.2MFCApplication1Dlg.cpp增加头文件5.3其他头文件使用VS2017运行结果示意图：Step1:创建MFC程序Step2:消息处理成员函数声明MFCApplication1Dlg.h中

2222345345·2019-08-12 21:35

目标检测系列（七）——CornerNet：detecting objects as paired keypoints

呆呆的猫·2019-07-30 15:20

Learning RoI Transformer for Detecting Oriented Objects in Aerial Images

LearningRoITransformerforDetectingOrientedObjectsinAerialImagesJianDing,NanXue,YangLong,Gui-SongXia,QikaiLuWuhanUniversity，WHU：武汉大学，武大ComputationalandPhotogrammetricVisionTeam，CAPTAIN：计算与摄影测量视觉研究组Stat

Yongqiang Cheng·2019-07-14 22:16

OCR系列：CTPN 利用连接文本提案网络来检测自然图像中的文本【Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal...

译者按：用于OCR领域的经典网络，CTPN是目前流传最广、影响最大的开源文本检测模型，可以检测水平或微斜的文本行。文本行可以被看成一个字符sequence，而不是一般物体检测中单个独立的目标。同一文本行上各个字符图像间可以互为上下文，在训练阶段让检测模型学习图像中蕴含的这种上下文统计规律，可以使得预测阶段有效提升文本块预测准确率。CTPN模型的图像预测流程中，前端使用当时流行的VGG16做基础网络

fat32jin·2019-06-30 16:06

react离开页面，自定义弹框拦截，路由拦截

请看下面先看的这个：https://stackoverflow.com/questions/32841757/detecting-user-leaving-page-with-react-router（

小进进·2019-05-08 00:00

CornerNet:Detecting Objects as Paired Keypoints

(ECCV2018,密歇根大学)论文：https://arxiv.org/pdf/1808.01244.pdf代码：https://github.com/princeton-vl/CornerNetAbstract将目标检测问题当做关键点检测问题来解决，通过检测左上角和右下角的点对来得到检测框，因此避免使用传统检测方法常用的锚点框采样。同时还引入cornerpooling（角点池化），以此来帮助网

_忙中偷闲_·2019-05-07 16:53

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

这是一篇很久之前就看过的论文，当时没有仔细看，现在又翻出来看了。CornerNetCornerNet就像名称那样，网络就是预测物体的top-letf和bottom-right两个点。网络采用HourglassNetwork漏斗结构。image.png模型采用热力图进行预测方式，无anchor设置。HourglassNetwork网络之后有两个分支，一个是top-left，另一个是bottom-ri

yanghedada·2019-04-27 22:23

ECCV2018 | 论文阅读CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

转载于：https://blog.csdn.net/LLyj_/article/details/88900615CornerNet论文阅读——CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints前言一、背景介绍二、CornerNet算法流程CornerPooling为什么要CornerPooling三、损失函数Headmaps的损失Embeddings的损失Off

三寸光阴___·2019-04-25 21:17

CornerNet - Detecting Objects as Paired Keypoints 论文解读

paper:CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypointsarXiv:https://arxiv.org/abs/1808.01244github:https://github.com/princeton-vl/CornerNetconf:ECCV2018oralhttps://www.youtube.com/watch?v=aJnvTT1-spcintro

JerryZhang__·2019-04-22 22:33

ECCV2018 | 论文阅读CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

CornerNet论文阅读——CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints文章目录CornerNet论文阅读——CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints前言一、背景介绍二、CornerNet算法流程CornerPooling为什么要CornerPooling三、损失函数Headmaps的损失Embeddings

LLyj_·2019-03-29 19:46

Mask R-CNN训练自己的数据

电脑配置为：windows+i5+1060‘’参考文章：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/07/building-mask-r-cnn-model-detecting-damage-cars-python

Liickia·2019-02-22 13:09

CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文解读

####作者简介：SIGAI人工智能平台全文PDF下载：http://sigai.cn/paper_101.html本文提出一种使用单个卷积神经网络的新型物体检测方法:CornerNet.本文通过将目标定义为成对关键点，消除了单阶段检测网络中对anchorbox的需要.除了新颖的网络形式外,本文还介绍了角落池化(cornerpooling):一种新的池化方式,它可以帮助网络更好地定位物体的边角。实

SIGAI_csdn·2019-02-21 11:34

Repulsion Loss: Detecting Pedestrians in a Crowd 详解（遮挡下的行人检测）

最近做行人检测Re-ID的工作，读了RepulsionLoss:DetectingPedestriansinaCrowd，所以刚好记录一下对论文的阅读和个人理解。文章中部分内容为引用别人的，我在文章最后也给出了引用的文章链接。如有侵权，请联系我删除。一、综述行人检测中遮挡分为两种类型，一种是由于非目标造成的遮挡，文中作者称为Reasonable-occlusion，另外一种是由于也是需要检测的目标

gbyy42299·2018-11-11 11:31

世界那么大，如何去看看？进入新世界的框架和脉络

刘娟娟❤PRESSone·2018-11-07 17:51

Detecting Text in Natural Image + YOLOv3+crnn

本项目基于yolo3与crnn实现中文自然场景文字检测及识别项目地址：https://github.com/chineseocr/chineseocr环境部署python=3.6pytorch==0.4.1gitclonehttps://github.com/chineseocr/chineseocr.gitcdchineseocrshsetup.sh#(cpushsetpu-cpu.sh)下载编

山水之间2018·2018-10-19 10:58

Repulsion Loss Detecting Pedestrians in a Crowd

Contritutions:studytheimpactofcrowdocclusiononpedestriandetectionTwotypesofrepulsionlosses:RepGTLossandRepBoxLossacrowd-robustpedestriandetectoristrainedend-to-endLoss:AttractionTerm:tonarrowthegapbet

Leon-LiangWu·2018-09-04 15:25

极简笔记 CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints

极简笔记CornerNet:DetectingObjectsasPairedKeypoints论文地址：https://arxiv.org/abs/1808.01244文章核心提出利用关键点定位方式定位物体bbox的左上角点和右下角点，从而完全摆脱利用anchor提取proposal的twostage检测框架。文章使用网络结构如图所示，首先使用hourglass作为backbone，之后分成两个分

Hibercraft·2018-08-13 21:38

【论文笔记】CVPR2018 Detecting and Recognizing Human-Object Interactions

Paper：https://arxiv.org/abs/1704.07333作者：GeorgiaGkioxari,RossGirshick,PiotrDollár,KaimingHe。从题目中看出这篇文章主要是研究人与物的互动。根据统计，CVPR2018中分析图像中的人类的有100多篇，说明人们开始关注对图像中主体和关系的理解（这也是GraphNetwork火的原因）。简述这篇文章的目标是检测的三

Elaine_Bao·2018-06-19 22:57

Core Image框架详细解析（六） —— 图像中的面部识别Detecting Faces in an Image（一）

版本记录版本号时间V1.02018.01.28前言CoreImage是IOS5中新加入的一个框架，里面提供了强大高效的图像处理功能，用来对基于像素的图像进行操作与分析。还提供了很多强大的滤镜，可以实现你想要的效果，下面我们就一起解析一下这个框架。感兴趣的可以参考上面几篇。1.CoreImage框架详细解析（一）——基本概览2.CoreImage框架详细解析（二）——CoreImage滤波器参考3.

刀客传奇·2018-01-28 11:39

谷歌乳腺癌Detecting Cancer Metastases on Gigapixel Pathology Images

DetectingCancerMetastasesonGigapixelPathologyImages在高分辨率的病理图片上检测癌症转移LiuY,GadepalliK,NorouziM,etal.Detectingcancermetastasesongigapixelpathologyimages[J].arXivpreprintarXiv:1703.02442,2017.总结使用Camelyon

Asun0204·2018-01-27 14:49

CTPN: Detecting Text in Natural Image with Connectionist Text Proposal Network

papercode1.区别本文工作基于fasterRCNN,区别在于改进了rpn，anchor产生的window的宽度固定为3。rpn后面不是直接接全连接+分类/回归，而是再通过一个LSTM，再接全连接层。坐标仅仅回归一个y，而不是x1,y1,x2,y2添加side-refinementoffsets（可能这个就是4个回归值中的其中2个）2.问题分析文字目标的特殊性，一个很大的先验是，文字总是水平

DuinoDu·2017-04-26 14:40

论文阅读（XiangBai——【CVPR2017】Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments）

XiangBai——【CVPR2017】DetectingOrientedTextinNaturalImagesbylinkSegments目录作者和相关链接方法概括方法细节实验结果方法的局限性总结与收获点作者和相关链接作者论文下载石葆光，白翔，SergeBelongie方法概括文章简述：方法名字：SegLink改进版的SSD用来解决多方向的文字检测问题方法的性能ICDAR15Incidental

lilicao·2017-03-22 10:00

READING NOTE: Inside-Outside Net: Detecting Objects in Context with Skip Pooling and Recurrent Neura

TITLE:Inside-OutsideNet:DetectingObjectsinContextwithSkipPoolingandRecurrentNeuralNetworksAUTHER:SeanBell,C.LawrenceZitnick,KavitaBala,RossGirshickYanASSOCIATION:CornellUniversity,MicrosoftResearchFRO

joshua_1988·2016-06-01 19:00

检测使用 three.js 时的 WebGL 和浏览器兼容性（Detecting WebGL and browser compatibility with three.js）(转)

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dragoo1·2016-05-24 09:28

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