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众所周知，配环境是一个玄学问题，有问题的时候到处都是问题，在配置opencv 的时候再次感受到这感受，记录一下自己踩的坑，让大家少走些弯路（ 首先给大家推荐一个教程，写得还是很清楚的，这个是网址，不过他也有一些需要注意的地方没有提到，所以这里把步骤简单列举，然后再把需要注意的地方提出来供
使用image-text pair数据+anation数据训练的2阶段检测模型FastRCNN,具有开集检测能力 1、动机 引入image-text pair LAION-400M数据集，训练开集检测模型 2、模型 2阶段检测模型Fast RCNN，分类层换成CLIP模型text encoder生成分类器 针对image-text pair数据集LAION-400M利用方式的问
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论文：OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14259 代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA 文章目录 1 什么是标签分配？ 2 为什么提出OTA？ 3 OTA方法 3.1 OTA 思路 3.2 Optimal Transport 3.3 OT fo
英特尔® Threat Detection Technology 英特尔® Threat Detection Technology（英特尔® TDT）提供硬件级的网络攻击监控和更高的安全性能。端点安全解决方案可以利用英特尔® TDT 来帮助发现能够避开大多数其他检测方法的高级攻击。 威胁检测用例 异常行为检测 启用
EMBER https://github.com/elastic/ember\ paper: https://arxiv.org/abs/1804.04637 特征 9个特征组，可以分为两大部分 文件结构无关特征 字节直方图 字节熵直方图 可打印字符串统计 {'numstrings': 3967, 'avlength': 16.07159062263675, 'printabledist': [3729,65,…
网络结构没什么可说的，基本还是沿用特征提取+head的思路 这篇论文主要的贡献在于相比语义分割，可以人工划定对应的row 采样步长，以及每个row对应的块宽度，从而实现针对一个区块进行分类，对性能整体加速非常明显 这里主要记录一下loss的计算过程 分类loss： (1) 将特征图按照行高划分
Abstract 本文内容： 总结了malware detection, malware analysis, adversarial malware, and malware author attribution, ml + machine learning相关研究 1. Intro 值得注意的是，机器学习对攻击者也很有用：由于威胁环境的内在对抗性，机器学习不仅被用于构建智能防御，还被用于开发逃
本文提出了一种更好的对测试集进行有效评估的方法，从而防止训练造成过拟合现象。经过实验表明，SVM和ANN对过拟合的免疫能力是最强的。链接为：https://arxiv.org/abs/2203.05232。 Cybersecurity has become one of the focuses of organisations. The number of cyberattacks ke
paper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Reading_Categorical_Depth_Distribution_Network_for_Monocular_3D_Object_Detection_CVPR_2021_paper.pdfhttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Reading_Categorical_Depth_Distribution_Ne
动机： Is it possible to build a scalable detection architecture with both higher accuracy and better efficiency across a wide spectrum of resource constraints (e.g., from 3B to 300B FLOPs)? 【CC】开门见山：基于不同的算力构建一族网络 We systematically study
文章目录 结果过程 结果 疲劳的话，最后输出drowsiness_detection，发出声音提醒 >> drowsiness_detection ans = 'starting code' ans = 'Reading webcam video' ans = '>> drowsiness_detection ans = 'starting code'
本教程分为3 Part Part1：Anaconda&Tensorflow安装 Part2：tensorflow数据集生成 Part3：换一个模型训练 Part1分为3大块 Anaconda的安装 一、Anaconda安装 二、验证Anaconda安装是否成功 三、Anaconda环境创建 四、Anaconda环境激活 tensorflow的安装 五
Data Repairing https://holoclean.github.io/gh-pages/blog/holoclean.html Error detection — Holoclean 0.1.0 documentation https://holoclean.readthedocs.io/en/latest/error_detection.html#sqldcerrordetection 臭名昭著的数据清理和准备问题，如何利用AI完美解决？_喜欢打
本文对开放世界目标检测任务进行重新梳理，并提出了两种新的衡量指标 针对CEC模块存在理解问题（文中红色问号处） Revisiting Open World Object Detection 发表于 Computer Vision and Pattern Recognition 2022/01/04 Introduction (1) 概要 领域：目标检测行文目的：OWOD的实
Abstract 最近（2020年的文章），由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，anchor-free 检测器变得流行起来。本文首先指出：anchor-based 和 anchor-free 检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练过程中采用相同的正负样本定义，无论是从一个框回
在Windows下使用Tensorflow Object Detection API 环境 Windows7/10 Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.2 CUDA Toolkit 8与 cuDNN v5 首先我们安装Tensorflow，最新的版本为1.2/1.8。在python 3.5+使用Tensorflow非常的简单，不需要过多的流程，只需要使用pip进行安装，所有相关的依赖就
目录 前言 A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks ID与OOD OOD研究中常用的数据集以及实验构造方式 OOD实验的基本设置 Max-Softmax方法的主要思想 评价指标 AUROC与AUPR的计算方法 前言 这是OOD检测专栏的第二篇文章，也
Angular 变化检测机制比 AngularJs 中的等效机制更透明且更易于推理。但是在某些情况下（例如在进行性能优化时），我们确实需要知道幕后发生了什么。因此，让我们通过以下主题深入了解变更检测： 如何实施变更检测？ Angular 变化检测器是什么样子的，我能看到吗？ 默认的变更检测机制是如何工作
一、ATT&CK官网 ATT&CK, Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge，对抗战术、技术与通用知识。 官网：https://attack.mitre.org/ 二、ATT&CK说了什么 想要看懂ATT&CK说了什么，首先要做两件事，第一件是看懂网站的各个主题说了什么，第二件是看懂各个主题之间的关系。
《Sparse Reconstruction Cost for Abnormal Event Detection》CVPR 2011 In this paper, we propose a general abnormal event detection framework using sparse representation for both LAE and GAE. 在本文中，作者提出了一个使用稀疏表示的LAE和GAE的通用异常事件检测框
拜读了Ｂ站的一位大神的视频，附上安装mmdetection视频，，若侵权会马上删除 首先声明本人是ubuntu16.04 cuda10.1 第一步：需要创建虚拟环境open-mmlab，为啥创建不多说，不懂的先去学习一下，比较简单，就是创建的环境能保持独立，不会和其他环境混。 在终端执行：conda create -n open-mmlab 安
1.准备好模型文件和对象分类放到同一文件夹下 2.准备 pom文件 <properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <djl.version>0.15.0-SNAPSHOT</djl.version&g
