Detection网络框架第16页

安全技术与防火墙

目录安全技术防火墙按保护范围划分:按实现方式划分:按网络协议划分.数据包四表五链规则链默认包括5种规则链规则表默认包括4个规则表四表查询格式：规则面试题NFS常见故障解决方法安全技术入侵检测系统(IntrusionDetectionSystems

bob_gem·2023-12-01 03:34

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（11 月 30 日论文合集）（下）

文章目录1.7LEOD:Label-EfficientObjectDetectionforEventCameras1.8End-to-EndTemporalActionDetectionwith1BParametersAcross1000Frames1.9FeedbackRoIFeaturesImproveAerialObjectDetection1.10LargeModelBasedReferr

旅途中的宽~·2023-12-01 02:01

【计算机视觉 | 目标检测】arxiv 计算机视觉关于目标检测的学术速递（11 月 30 日论文合集）（上）

旅途中的宽~·2023-12-01 02:31

生物医药组织细胞分割案例：cellpose、celldetection

参考：https://github.com/FZJ-INM1-BDA/celldetectionhttps://github.com/MouseLand/cellpose1、celldetection安装

loong_XL·2023-11-30 23:49

卷积的理解，卷积与通道的关系

神经网络中的卷积操作卷积在图像领域的功能单通道卷积多通道卷积（1个卷积核）多通道卷积（多个卷积核）总结扩展图像处理中的卷积核恒等（Identity）边缘检测（Edgedetection）锐化（Sharpen

一杯水果茶！·2023-11-30 22:26

讲解：ME41105、Intelligent Vehicles、Matlab、MatlabR|

ME41105-IVAssignment1VisualobjectdetectionIntelligentVehiclesgroupDelftUniversityofTechnologyNovember15,2019AbouttheassignmentMaketheassignmentsinstudentpairs

gaibanchao·2023-11-30 21:39

silero-vad 官方新增了java 的demo

原来参考androidGitHub-gkonovalov/android-vad:AndroidVoiceActivityDetection(VAD)library.SupportsWebRTCVADGMM

java_lilin·2023-11-30 20:29

linux防火墙的了解

安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems）：特点是不阻断任何网络访问，量化、定位来自内外网络的威胁情况，主要以提供报警和事后监督为主，提供有针对性的指导措施和安全决策依据

沈阳最速传说と疾走の猛虎！贵物刀一郎です·2023-11-30 16:47

netty java tcp_java Netty tcp通讯

本篇简单介绍java基于高性能网络框架Netty的tcp通讯。NettyNetty的强大之处在于,它的高度抽象和封装。使用者无需关心内部实现。只需要修改相关handler类即可。

弦言碎雨·2023-11-30 15:04

linux防火墙

中的四个表五个链iptablesiptables的组成iptables的实际操作iptables的命令格式iptables的操作范例基础操作扩展模块操作安全技术和防火墙安全技术入侵检测系统（IntrusionDetectionSystems

GnaW1nT·2023-11-30 14:49

Android使用Okhttp进行数据交互

前言在遇到Android数据交互的情况时，思考过采取什么方式，在经过一段时间的学习，最终采取Okhttp这一个轻量级网络框架。

全栈开发Dream·2023-11-30 10:21

【论文阅读】【综述】Deep Learning for 3D Point Clouds: A Survey

Survey3DShapeClassificationProjectionbasedMulti-viewVoxelPointbasedPointwiseMLPnetworkConvolution-basedNetworksGraphbasedDataIndexingbased3DObjectDetectionRegionProposal-basedMethodsMulti-viewMeth

麒麒哈尔·2023-11-30 09:43

目标检测——R-CNN算法解读

论文：Richfeaturehierarchiesforaccurateobjectdetectionandsemanticsegmentation作者：RossGirshick,JeffDonahue

lishanlu136·2023-11-30 09:09

一种使用热成像和自动编码器和 3D-CNN 模型堆叠集成进行跌倒检测的新方法

ANovelApproachforFallDetectionUsingThermalImagingandaStackingEnsembleofAutoencoderand3D-CNNModelsANovelApproachforFallDetectionUsingThermalImagingandaStackingEnsembleofAutoencoderand3D-CNNModels

何大春·2023-11-30 07:06

Making Reconstruction-based Method Great Again for Video Anomaly Detection

MakingReconstruction-basedMethodGreatAgainforVideoAnomalyDetection文章信息：发表于ICDM2022（CCFB会议）原文地址：https:

何大春·2023-11-30 07:26

深度学习之基于百度飞桨PaddleOCR图像字符检测识别系统

文章目录一项目简介主要特点使用步骤二、功能三、系统四.总结一项目简介 #IntroductiontoPaddleOCRImageCharacterDetectionandRecognitionSystemBasedonBaiduPaddlePaddle

雅致教育·2023-11-30 00:11

PAT-2022年春季考试 - 甲级题解

试卷在此7-1SimpleLieDetection(20分)作者陈越单位浙江大学代码长度限制16KB时间限制400ms内存限制64MBLiedetectionusuallyusesasetofpreparedquestionstoaskthetestee

小柳学渣·2023-11-29 22:49

计算机网络：快速了解网络框架

文章目录前言一、什么是Internet？1.从具体构成角度什么是协议？2.从服务角度3小结二、网络边缘1.采用网络设施面向连接服务（TCP）2.采用基础设施的无连接服务（UDP）三、网络的核心1.电路交换2.分组交换3.分组交换VS电路交换4.分组交换的两种方式5.总结四、接入网和物理媒体媒介1.住宅接入2.接入网3.物理媒体五、Internet结构和ISP互联网网络结构：网络的网络六、分组丢失、

浩泽学编程·2023-11-29 19:55

3D目标检测VoexlNet

3D目标检测VoexlNet模型构建博客参考：论文阅读：VoxelNet（3D-detection）+代码复现_手写代码3ddetection_Little_sky_jty的博客-CSDN博客Voxelnet

'十月'·2023-11-29 17:24

java nio selectedKey,关于 NIO 你不得不知道的一些“地雷”

虽然现在我们不会直接编写NIO来完成我们的网络层通讯，而是使用成熟的基于NIO的网络框架来实现我们的网络层。如，netty、mina。

weixin_39850920·2023-11-29 16:06

BEVDepth: Acquisition of Reliable Depth for Multi-View 3D Object Detection 论文阅读

论文链接BEVDepth:AcquisitionofReliableDepthforMulti-View3DObjectDetection0.Abstract提出了一种新的3D物体检测器，具有值得信赖的深度估计

KrMzyc·2023-11-29 07:21

paddle detection ArgsParser() 函数

fromargparseimportArgumentParser,RawDescriptionHelpFormatterimportyamlimportreclassArgsParser(ArgumentParser):def__init__(self):super(ArgsParser,self).__init__(formatter_class=RawDescriptionHelpFormat

一壶浊酒..·2023-11-29 02:39

YOLOv3老矣尚能战否？基于YOLOv3开发构建建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统，我们来与YOLOv5进行全方位对比评测

Together_CZ·2023-11-29 01:07

python基于DETR(DEtection TRansformer)开发构建钢铁产业产品智能自动化检测识别系统

DETR(DEtectionTRansformer)是一种基于Transformer架构的端到端目标检测模型。

Together_CZ·2023-11-29 01:37

基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】

Together_CZ·2023-11-29 01:37

2019-01-22

异常检测文献综述2.RobertoLeyva,VictorSanchez.VideoAnomalyDetectionWithCompactFeatureSetsforOnlinePerformance[

clare式幸福·2023-11-29 01:11

目标检测Part 1

Introobjectdetection主要解决的问题是图像中目标的whatandwhere。以2014年为分水岭，2014年主要为传统方法，2014年后主要是基于deeplearning的方法。

Shaun_eeb9·2023-11-29 00:28

从2D到3D的目标检测综述

文章：AnOverviewOf3DObjectDetection作者：YilinWangJiayiYe翻译：分享者本文仅做学术分享，如有侵权，请联系删除。

点云PCL公众号博客·2023-11-28 20:55

论文阅读笔记《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》

核心思想本文提出一种基于半监督GAN的异常检测算法，主要的创新点在于在自动编码器之后，又增加了一个编码器，构成了“编码-解码-编码”的结构，通过比较第二个编码器的输出和第一个编码器的输出之间的差别，来评估输入图像是否属于异常图像。网络的训练过程同样也引入了对抗训练的思想，即使用一个区分器对解码器输出的重构图像进行判断，是来自原始图像还是重构图像，整个网络的结构如下图所示整个网络可以分为三个

深视·2023-11-28 18:15

【文献阅读笔记】深度异常检测模型

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:45

【文献阅读笔记】SimpleNet: A Simple Network for Image Anomaly Detection and Localization

文章目录1、模型2、训练3、推理4、实验结果消融实验一类新奇检测5、代码6、想法2023CVPR领域：异常检测目标：图像输入数据1、模型模块：特征提取器、特征适配器、异常特征生成器、鉴别器模块功能构成特征提取器提取局部特征预训练网络的不同层特征适配器将预训练的特征转移到目标域一层的全连接层异常特征生成器生成异常样本向特征空间添加高斯噪声鉴别器鉴别出正常和异常两层的多层感知机2、训练训练过程：正常样

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:45

李宏毅异常检测笔记

2.应用领域Fraud(欺诈)DetectionTrainingdata:正常刷卡行为,x:盜刷？

理心炼丹·2023-11-28 18:14

【文献阅读笔记】关于GANomaly的异常检测方法

文章目录1、GANomaly:Semi-SupervisedAnomalyDetectionviaAdversarialTraining模型主要创新2、Skip-GANomaly:SkipConnectedandAdversariallyTrainedEncoder-DecoderAnomalyDetection

迎着黎明那道光·2023-11-28 18:43

论文阅读 | K-Radar: 4D Radar Object Detection for Autonomous Driving in Various Weather Conditions

论文简介本文介绍了K-Radar这一大型4D雷达张量（多普勒-距离-水平角-俯仰角）目标检测数据集。该数据集还包含高分辨率激光雷达点云、来自4个环视相机的RGB立体图像、RTK-GPS和自车的IMU数据。采集场景包括多种道路（城市、郊区、高速路等）、多个时段（白天、夜晚）、多种天气（晴、阴、雨、雾、雪、雨夹雪等），可以验证雷达对天气的鲁棒性。标注信息由激光雷达点云获得，可根据校准矩阵转换到雷达坐标

泡泡枪超人·2023-11-28 15:40

人工智能与神经元的内容梳理（持续更新）

四、社区与资源五、工具与框架六、学习路径1.逻辑回归,线性回归2.损失函数七、相关论文[^1]一.计算机视觉相关(ComputerVisionRelatedSurveys)A).物体检测(ObjectDetection

妇男主任·2023-11-28 15:23

一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

人脸技术基本概念介绍1.人脸检测“人脸检测（FaceDetection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框

数智物语·2023-11-28 12:48

人脸识别十大关键技术

人脸识别十大关键技术转载：https://zhuanlan.zhihu.com/p/613484531、人脸检测（FaceDetection）“人脸检测（FaceDetection）”的作用就是要检测出图像中人脸所在位置

WRichards·2023-11-28 06:10

Android设计模式（二十二）-外观模式

比如在开发时通常会把图片加载框架和网络框架进行封装，封装到最后只暴露出来一个最上级的类供外部调用，外部调用这一个类提供的方法，然后这个类内部具体调用了什么，用的什么逻辑等等外部都不用管。

喵了个呜s·2023-11-28 01:23

mmskeleton的环境配置问题

2.如果使用mmcv0.4.3，则使用cuda=10的pytorch，mmdetection1.0.0的3.如果想用cuda11来配置环境，则需使用cuda11.1pytorch1.8.1,torchvision0.9.1mmdet2.12.0

qq_42731393·2023-11-28 00:06

PaddleDetection训练流程详解

快速上手：PaddleDetection/GETTING_STARTED_cn.mdatrelease/2.2·PaddlePaddle/PaddleDetection·GitHub源码（同时获取更新的一些预训练模型

飞鸿惊雨·2023-11-27 17:32

PaddleDetection——开始训练及评估预测

2021SC@SDUSC开始训练本项目在work/hw_configs/目录下提供以下配置文件yolov3_mobilenet_v1_roadsign_voc_template.ymlyolov3_mobilenet_v1_roadsign_coco_template.ymlppyolo_resnet50_vd_roadsign_coco_template.ymlfaster_rcnn_r50_r

赖床冠军·2023-11-27 17:02

paddle detection整体结构

核心思想就是通过Yaml文件将主体模块和可拔插的模块组成一个完整的pipline.train.py流程解析：初始化训练参数1parser=ArgsParser()#读取命令行传递参数，加载yaml文件参数2整合参数，检查参数配置是否正确3检查是否使用GPU加速4检查paddledet版本是否正确5进入run()函数配置阶段：系统变量配置、初始化、得到GPU数量创建数据读取类创建网络结构类创建学习率

一壶浊酒..·2023-11-27 17:32

PaddleDetection训练流程

importabsolute_importfrom__future__importdivisionfrom__future__importprint_functionimportos,sys#addpythonpathofPadleDetectiontosys.pathparent_path

烩鳗鱼·2023-11-27 17:01

PaddleDetection使用VOC数据集训练

当前PaddleDetection版本:release/2.4以下采用PP-YOLOE为例数据准备将图片和标注文件保存至如下文件格式使用脚本切分训练集pipinstallmatplotlibpython3make_voc.py

Elk-y·2023-11-27 17:00

PaddleDetection训练文件的参数配置(仔细的读)

依据YOLOv3:snapshot_iter:2000#建议设置为最大训练batch数除以50，即总共保持50个模型use_fine_grained_loss:false#细粒度损失，在目标类别非常相近（例如任务为分辨率的种类）的时候设置为TrueMax_ItersxBatch_Size=训练集Max_Epoch/Batch_size=Max_Iters使用单卡训练，将学习率LearningRat

Vertira·2023-11-27 17:00

PaddleDetection常用操作整理

目录常用安装指令(paddle2.0版本)数据集转换VOC格式数据集转COCO格式数据集训练与测试模型训练从某个训练节点恢复训练数据预测yoloanchor提取常用安装指令(paddle2.0版本)#安装paddle-gpupipinstallpaddlepaddle-gpu-ihttps://mirror.baidu.com/pypi/simple#安装Visual-DLpipinstallvi

Alex-Leung·2023-11-27 17:00

paddle detection 训练参数

#####################################基础配置######################################检测算法使用YOLOv3，backbone使用MobileNet_v1，数据集使用roadsign_voc的配置文件模板，本配置文件默认使用单卡，单卡的batch_size=1#检测模型的名称architecture:YOLOv3#根据硬件选

一壶浊酒..·2023-11-27 17:59

FCOS(Fully Convolutional One-Stage Object Detection)

arXiv:https://arxiv.org/abs/1904.01355github:https://github.com/tianzhi0549/FCOS向着anchor-free方向迈进，不铺框的检测，减少了大量的anchoriou计算，并且可以达到与two-stage相当的检测精度。1.通过计算预测C类的classfication和regerssion对边框进行回归（到四个边界的距离[l

cshun·2023-11-27 17:36

迈向高阶：优秀Android程序员必知必会的网络基础

1、前言网络通信一直是Android项目里比较重要的一个模块，Android开源项目上出现过很多优秀的网络框架，从一开始只是一些对HttpClient和HttpUrlConnection简易封装使用的工具类

小小的coder·2023-11-27 15:35

【YOLOv5入门】目标检测

后续会继续分享其他重要知识点总结，如果喜欢这篇文章，点个赞，关注一下吧】上一篇文章：《【python高级】asyncio并发编程》YOLOv5入门1.目标检测-任务目标检测(ObjectDetection

爱干饭的猿·2023-11-27 14:18

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