Detection论文阅读笔记第26页

[论文阅读]SSN——基于形状特征网络的点云多类目标检测

SSNShapeSignatureNetworksforMulti-classObjectDetectionfromPointClouds基于形状特征网络的点云多类目标检测论文网址：SSN摘要多类别三维目标检测旨在从点云中对多类目标进行定位和分类

一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

[论文阅读]VoteNet——基于深度 Hough 投票法的点云3D目标检测

VoteNetDeepHoughVotingfor3DObjectDetectioninPointClouds用于点云三维物体检测的深度Hough投票法论文网址：VoteNet总结这篇论文提出了一个称为

一朵小红花HH·2023-10-27 07:35

【论文阅读】【3d目标检测】Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection

论文题目：PointDensity-AwareVoxelsforLiDAR3DObjectDetectioncvpr2022多伦多大学这篇文章主要是对于现在voxel的方法忽略点云在roi中的稠密度的问题做了一定的工作

Lukas88664·2023-10-27 07:00

CT3D：Improving 3D Object Detection with Channel-wise Transformer 论文阅读

Abstract现在点云的两阶段3D物体检测灵活性和高性能的建议修正工作都不是很好。以前的refining3Dproposals都依赖人工设计，比如关键点采样，setstraction和多尺度特征融合等，都不能很好捕捉点之间上下文依赖信息。所以我们提出CT3D，其中包含regionproposal和aChannel-wiseTransformer。对于每一个proposal都是由proposal-

莫～忆轩*·2023-10-27 07:00

LSAE：Learning Shape-Aware Embedding for Scene Text Detection 场景文本检测----论文阅读笔记

论文题目：LearningShape-AwareEmbeddingforSceneTextDetection香港中文大学和腾讯优图共同发表在2019CVPR论文地址：jiaya.me/papers/textdetection_cvpr19

CharlesWu123·2023-10-27 07:00

【论文阅读】【3d目标检测】Density Based Clustering for 3D Object Detection in Point Clouds

论文标题：DensityBasedClusteringfor3DObjectDetectioninPointCloudscvpr2020，新加坡国立大学一部分工作来自这个实验室2019年的一篇iros（

Lukas88664·2023-10-27 07:30

论文心得：Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection

论文标题：PointDensity-AwareVoxelsforLiDAR3DObjectDetection机构：多伦多大学时间：2022年CVPR论文链接代码链接这篇论文主要针对传统体素提取点云和直接对原始点云进行处理方法存在的不足

bandieyanzhi·2023-10-27 07:59

Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection

DenseRelationDistillationwithContext-awareAggregationforFew-ShotObjectDetectionHanzheHu1,ShuaiBai2,AoxueLi1

bieliwuguiqi·2023-10-27 07:59

《Dense Relation Distillation with Context-aware Aggregation for Few-Shot Object Detection》论文总结

DenseRelationDistillationwithContext-awareAggregationforFew-ShotObjectDetection提出背景方法解读Few-Shot目标检测框架

一颗磐石·2023-10-27 07:28

论文阅读《Accurate Few-shot Object Detection with Support-Query Mutual Guidance and Hybrid Loss》

Background＆Motivation文中将Few-shot学习分为两类：metric-based和optimization-based，后者是元学习的方法。将Few-shot目标检测分为：finetuning-based和finetuning-free。然而以上这些方法都存在几个问题：support中的信息没有指导query中boundingbox的产生，support和query之间缺少交

不说话装高手H·2023-10-27 07:57

[论文阅读]Point Density-Aware Voxels for LiDAR 3D Object Detection（PDV）

PDVPointDensity-AwareVoxelsforLiDAR3DObjectDetection论文网址：PDV论文代码：PDV简读论文摘要LiDAR已成为自动驾驶中主要的3D目标检测传感器之一

一朵小红花HH·2023-10-27 07:26

异常检测概述

1、什么是异常检测异常检测（OutlierDetection），顾名思义，是识别与正常数据不同的数据，与预期行为差异大的数据。

Q_cy·2023-10-27 06:39

mmdetection源码阅读笔记（1）--创建网络

之前写了mmdetection的模型创建部分，这次以cascadercnn为例具体看下网络是怎么构建的。

EwanRenton·2023-10-27 02:42

论文阅读 - MetaTroll: Few-shot Detection of State-Sponsored Trolls with Transformer Adapters

链接：https://arxiv.org/pdf/2303.07354.pdf目录摘要1INTRODUCTION2RELATEDWORK2.1Trolldetection2.2Meta-learning2.3Few-shottextclassification3PROBLEMSTATEMENT4APPROACH4.1StageOneTraining4.2StageTwoTraining4.3Sta

无脑敲代码，bug漫天飞·2023-10-26 23:18

A novel feature integration and entity boundary detection for namedentity recognition in cybersecur

原文链接：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0950705122012102?via%3DihubKnowledge-BasedSystems2023介绍问题网络安全领域的威胁情报数据大多是非结构化的多源异构文本，难以在短时间内理解。利用知识图谱（KG）能够自动实时的对情报进行分析，其中NER能够识别与网络攻击相关的实体，是KG的

pepsi_w·2023-10-26 20:42

MOT任务中JDE(Jointly learns the Detector and Embedding model)算法解读

trackingbydetection"领域进展二.SDE——思路突破口三.JDE需要处理的问题四.JDE优缺点总结一."

东洋 Dongyang·2023-10-26 19:27

单目3D目标检测[基于深度辅助篇]

基于深度辅助的方法1.Pseudo-LiDARPseudo-LiDARfromVisualDepthEstimation:BridgingtheGapin3DObjectDetectionforAutonomousDriving

凌青羽·2023-10-26 14:23

【人脸检测 FPS 1000+】ubuntu下libfacedetection tensorrt部署

TensorRT系列之Windows10下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov8tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov7tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov6tensorrt模型加速部署TensorRT系列之Linux下yolov5tensorrt模型加速部署TensorRT系列之

韩师兄_·2023-10-26 13:09

U2-Net论文解读

原文《U2-Net:GoingDeeperwithNestedU-StructureforSalientObjectDetection》目录一、综述二、EnCode编码器三、DeCode解码器四、特征图融合与目标函数五

韩师兄_·2023-10-26 13:38

PaddleDetection目标检测之水果检测（下）（yolov3_mobilenet_v1）

2021SC@SDUSC接上篇博客（3）JPEGImages：存储的就是实际的图片了找一下apple_65.jpg看看就是这个样子的（4）create_list.py、label_list.txt、train.txt、val.txtimportosimportos.pathasospimportreimportrandomdevkit_dir='./'years=['2007','2012']de

赖床冠军·2023-10-26 12:48

object detection

Jumpto...LeaderboardPapersR-CNNFastR-CNNFasterR-CNNMultiBoxSPP-NetDeepID-NetNoCDeepBoxMR-CNNYOLOYOLOv2AttentionNetDenseBoxSSDDSSDInside-OutsideNet(ION)G-CNNHyperNetMultiPathNetCRAFTOHEMR-FCNMS-CNNPVAN

sophia_xw·2023-10-26 12:48

论文笔记：5-2022-Ruoli Yang-Hindawi-Fruit Target Detection Based on BCo-YOLOv5 Model

摘要：深度学习诞生后，人工智能进入了蓬勃发展的蓬勃时期。在这个上升和成长的过程中，我们取得了一项又一项的成就。将深度学习应用于水果目标检测时，由于识别背景复杂、模型间相似度大、纹理干扰严重、水果部分遮挡等问题，基于传统方法的水果目标检测率较低。为了解决这些问题，提出了一种BCo-YOLOv5网络模型来识别和检测果园中的水果目标。我们使用YOLOv5s作为特征图像提取和目标检测的基本模型。本文将BC

qq_35821503·2023-10-26 12:47

关于在飞桨平台使用PaddleDetection中的 yolov3_mobilenet_v1_fruit.yml配置训练模型导致的内存溢出问题

溢出原因近期一直被溢出问题困扰，明明之前在熟悉paddledetection过程时的训练非常正常，可是换成自己的数据集就总是溢出，在调整过训练圈数，batch-size数（为最小：1），以及大家所说的将

XTTC李岩青·2023-10-26 11:13

YOLOv5— Fruit Detection

mtyjkh.blog.csdn.net/)文章来源：[K同学的学习圈子](https://www.yuque.com/mingtian-fkmxf/zxwb45)一、数据集详情：数据集来源方式一：FruitDetection

风筝超冷·2023-10-26 11:42

H3C交换机如何查环路

或者配置环路检测[H3C]loopback-detectionglobalenablevlanall//全局开启环路检测，并对所有的VLAN生效[H3C]loopback-detectioninterval-time250

children_lu·2023-10-26 09:30

H3C交换机环路监测，NTP时间同步。

loopback-detectionglobalenable命令用来全局开启环路检测功能。undoloopback-detectionglobalenable用来全局关闭环路检测功能。

hanyeyin·2023-10-26 09:23

H3C交换机环路保护

[H3C]loopback-detectionglobalenablevlanall//全局开启环路检测，并对所有的VLAN生效[H3C]loopback-detectioninterval-time250

Mr. Sun_·2023-10-26 09:49

最详细的VGG模型理解

VeryDeepConvolutionalNetworksforLarge-ScaleImageRecognition[转]这篇文章是以比赛为目的——解决ImageNet中的1000类图像分类和localization（这里需要注意localization和detection

ZQ_ZHU·2023-10-26 08:47

coco数据集大小分类_目标检测数据集MSCOCO简介

简介介绍一下目标检测领域另外一个比较有名的数据集MSCOCO(MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContext).MSCOCO数据集是微软构建的一个数据集，其包含detection

weixin_39734020·2023-10-26 08:18

MS COCO数据集简介及评估标准介绍

COCO官网：http://cocodataset.orgCOCO论文1：MicrosoftCOCO:CommonObjectsinContextCOCO论文2：Whatmakesforeffectivedetectionproposals

AIRV_Gao·2023-10-26 08:42

硬件安全与机器学习的结合

文章目录1.AHTDetectionandDiagnosisMethodforGate-levelNetlistsbasedonMachineLearning摘要Introduction2.基于多维结构特征的硬件木马检测技术摘要

Strive_LiJiaLe·2023-10-26 03:00

防护思路

一个博主分享的防护思路,常用方法,给大家分享一下(原文请github直接搜索ZXHookDetection)###越狱检测1.使用NSFileManager通过检测一些越狱后的关键文件/路径是否可以访问来判断是否越狱常见的文件

海利昂·2023-10-26 02:03

harrypotter1-aragog靶机攻略

harrypotter1扫描nmap指纹目录渗透找到了登录位置看到wordpress就用wpscan扫一扫wpscan--url="http://10.4.7.153/blog"-ep--plugins-detectionaggressive

order libra·2023-10-25 23:13

自监督论文阅读笔记 RingMo: A Remote Sensing Foundation Model with Masked Image Modeling

深度学习方法促进了遥感(RS)图像解释的快速发展。最广泛使用的训练范式是利用ImageNet预训练模型来处理指定任务的RS数据。然而，存在自然场景与RS场景之间的领域差距，以及RS模型泛化能力差等问题。开发具有通用RS特征表示的基础模型是有意义的。由于有大量未标记的数据可用，自监督方法在遥感方面比全监督方法具有更大的发展意义。然而，目前大多数自监督方法都使用对比学习，其性能对数据增强、附加信息以及

YoooooL_·2023-10-25 23:09

论文阅读笔记《PVN3D: A Deep Point-wise 3D Keypoints Voting Network for 6DoF Pose Estimation》

核心思想本文提出一种基于3D关键点投票网络的姿态估计算法。通过投票的方式从RGBD图像中寻找3D关键点，并采用语义分割网络和中心点检测网络实现实例分割，最后根据实例中关键点和对应模型的关键点之间的匹配关系，利用最小二乘法计算得到图像实例与模型之间的位姿变换（旋转矩阵+平移矩阵），即得目标物体的6D位姿。特点在于本文不是直接从图像中提取关键点，而是利用网络预测每个点与关键之间的位置偏移，然后计算

深视·2023-10-25 19:18

论文阅读笔记《DenseFusion: 6D Object Pose Estimation by Iterative Dense Fusion》

核心思想本文提出一种基于RGB-D图像预测目标物体位姿的方法（DenseFusion）。首先，利用一个语义分割网络得到目标物体的分割图像，分别用两个网络用于处理RGB图像和点云图（由深度图获得），将颜色特征和几何特征逐像素的拼接起来，并利用一个特征融合网络获得全局特征。然后将全局特征级联到每个像素的特征向量上，并利用位姿预测网络输出每个像素点对应的位姿估计结果和一个置信度值，最终选择置信度最大

深视·2023-10-25 19:18

【论文阅读笔记】One Shot 3D Photography

论文主页：https://facebookresearch.github.io/one_shot_3d_photography/代码地址：https://github.com/facebookresearch/one_shot_3d_photography 该3D照片方向，由于刚入门，所以会倾向于翻译文章。每个操作上的选择，及为什么不进行另外操作的原因都如数放上。论文小结本作的工作是从单张R

时光机ﾟ·2023-10-25 19:47

【论文笔记】Anchor-free目标检测论文推荐

Anchor-free目标检测项目作者：XinZhang,XuesongWang,nuoxu地址：https://github.com/XinZhangNLPR/awesome-anchor-free-object-detection

m0_61899108·2023-10-25 19:46

CV计算机视觉每日开源代码Paper with code速览-2023.10.23

【目标检测】ZoneEvaluation:RevealingSpatialBiasinObjectDetection论文地址：https://arxiv.org//pdf/2310.13215开源代码：

CV51·2023-10-25 15:44

OpenPCDet和mmdetection3d

转载：https://blog.csdn.net/weixin_40805392/article/details/107209832OpenPCDet和mmdetection3d是香港中文大学open-mmlab

Fzc_PCL·2023-10-25 14:57

FoLR:Focus on Local Regions for Query-based Object Detection论文学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2310.06470自从DETR问询式检测器首次亮相以来，基于查询的方法在目标检测中引起了广泛关注。然而，这些方法面临着收敛速度慢和性能亚优等挑战。值得注意的是，在目标检测中，自注意力机制经常因其全局聚焦而妨碍了收敛。为了解决这些问题，作者提出了FoLR，一种仅包含解码器的类似Transformer的架构。作者通过隔离不相关目标之间的连接来增强

athrunsunny·2023-10-25 13:21

无脑015——windows 安装mmdetection

首先创建conda环境condacreate-nmmdet_torch171python=3.8condainstallpytorch==1.7.1torchvision==0.8.2torchaudio==0.7.2cudatoolkit=10.1-cpytorchcondaactivatemmdet_torch171pipinstallpillow==8.0然后安装openmimpipinst

吃肉不能购·2023-10-25 12:44

虚假新闻检测论文阅读（九）：Rumor Detection on Social Media with Bi-Directional Graph Convolutional Networks

论文题目：RumorDetectiononSocialMediawithBi-DirectionalGraphConvolutionalNetworks论文来源：AAAI2020清华大学官方代码：https

Quinn-ntmy·2023-10-25 11:05

虚假新闻检测论文阅读（六）：A Deep Learning Model for Early Detection of Fake News on Social Media

论文标题：ADeepLearningModelforEarlyDetectionofFakeNewsonSocialMedia日期：IEEE2020#半监督、#伪标签、#可信度评估一、基本内容训练一个有监督模型和一个无监督模型

Quinn-ntmy·2023-10-25 11:04

OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 论文和代码学习

OTA原因步骤什么是最优传输策略标签分配的OT正标签分配负标签分配损失计算中心点距离保持稳定动态k的选取整体流程代码使用论文连接：原因1、全部按照一个策略如IOU来分配GT和Anchors不能得到全局最优，可能只能得到局部最优。2、目前提出的ATSS和PAA等，这些方法探索了单个对象的最佳分配策略，而未能从全局的角度考虑上下文信息。3、目前从全局角度考虑分配信息的DeTR，采用的是匈牙利匹配算法，

浅冲一下·2023-10-25 11:27

图像显著性目标检测

一、概述1、定义图像显著性检测(SaliencyDetection,SD)，指通过智能算法模拟人的视觉系统特点，预测人类的视觉凝视点和眼动，提取图像中的显著区域(即人类感兴趣的区域)，可以广泛用于目标识别

天马行空工作坊·2023-10-25 10:30

目标检测技术概述

在计算机视觉众多的技术领域中，目标检测（ObjectDetection）也是一项非常基础的任务，图像分割、物体追踪、关键点检测等通常都要依赖于目标检测。

会的东西有点杂·2023-10-25 10:17

【AI视野·今日CV 计算机视觉论文速览第271期】Thu, 19 Oct 2023

hitrjj·2023-10-25 07:01

图像频域特征提取

图像频域特征提取代码来源于MultimodalFusionwithCo-AttentionNetworksforFakeNewsDetection—虚假新闻检测，多模态融合，将频域特征提取方式提取出来定义函数及网络结构

繁华落尽，寻一世真情·2023-10-25 06:11

【Web安全】SQL注入攻击几种常见防御手法总结

输入验证和过滤三、使用存储过程四、最小权限原则五、使用ORM框架六、使用准备语句七、使用安全的数据库连接八、避免动态拼接SQL语句九、使用防火墙和入侵检测系统(一)防火墙(二)入侵检测系统(IntrusionDetectionSystem

李火火安全阁·2023-10-25 05:47

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