目标检测是很多计算机视觉应用的基础，比如实例分割、人体关键点提取、人脸识别等，它结合了目标分类和定位两个任务。现代大多数目标检测器的框架是 two-stage，其中目标检测被定义为一个多任务学习问题： 1）区分前景物体框与背景并为它们分配适当的类别标签； 2）回归一组系数使得最大化检测框和目标框之间的交并比（IoU）或其它指标。 3）最后，通过一个 NMS 过程移除冗余的边界框（对同一目标的重复检
目标检测是人工智能最突出的应用之一，也是深度学习最成功的任务之一。然而，尽管深度对象检测取得了巨大进步，例如 Faster R-CNN ，已经能取得非常不错的准确性，但训练此类模型需要昂贵且耗时的监督信号，他们都要靠人工标注获得。特别是，需要为每个ROI的对象类别手动标注至少数千个边界框。尽管之前很多机构已经完成了object detection上benchmark的建立，并且公开了这些有价值的数
作者：Edison_G目前在目标检测方面的进展依赖于大规模的数据集来获得良好的性能。然而，在许多场景下可能并不总是有足够的样本，从而导致当前基于深度学习的目标检测模型的性能下降。一、简要为了克服上述的问题，有研究者提出了一种新的one-shot条件检测框架(OSCD)。给予一个含有target object的support image和query image作为输入，OSCD可以在查询图像中检测属
作者丨汽车人1论文背景目标检测在过去几年中取得了显著的进展，然而，由于小目标视觉特征较差、噪声较多，小目标检测已成为计算机视觉中最具有挑战性的任务之一。此外，用于小尺寸目标检测的大规模基准测试数据集仍然不够全面。本文首先对小目标检测方法进行了全面的回顾，除此之外，还构建了两个大规模小目标检测数据集（SODA），SODA-D和SODA-A，分别关注驾驶场景和空中场景。SODA-D包括24704张高质
目标检测一直是计算机视觉领域中一大难题。近日，来自阿尔伯塔大学的研究者对目标检测领域的近期发展进行了综述，涵盖常见数据格式和数据集、2D 目标检测方法和 3D 目标检测方法。目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域，并确定这些区域的位置和类别。由于目标具有许多不同的外观、形状和姿态，再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的干扰，目标检测一直以来都是计算机视觉领域中一大挑战性难题。本文将概述性地
从经典的 R-CNN 到今年非常受关注的 CenterNet，目标检测近几年到底有哪些发展？现在都到 2019 年了，基于关键点检测这一新范式效果到底怎么样？对于目标检测，这篇 40 页的综述论文有你想要的所有答案。目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。近日，
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2023-08-10 14:30:45
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从经典的 R-CNN 到今年非常受关注的 CenterNet，目标检测近几年到底有哪些发展？现在都到 2019 年了，基于关键点检测这一新范式效果到底怎么样？对于目标检测，这篇 40 页的综述论文有你想要的所有答案。目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。近日，
这是一篇目标检测算法的进展总结与分享。和以往的很多总结不同，本文不会以论文为中心介绍各种算法，而是尝试以更统一的视角看待目标检测算法及其发展。首先先多啰嗦几句，也算是给本文定个基调：目标检测中有好多概念，例如两阶段、单阶段、anchor-free、anchor-based等等，但其实这些概念并没有十分严密的理论体系，也没有非常明确的划分标准，这也导致目前目标检测领域的研究看起来比较混
时光荏苒，距离 MMDetection 上一个大版本 V2.0 的发布已经过去了两年。在这两年里，MMDetection 研发团队一直在追踪目标检测的进展，持续支持前沿 SOTA 算法并拓展代码库的功能，同时根据社区的需求和算法的进展，不断改进我们的设计，提升代码的拓展性和易用性。在大家的共同努力下，MMDetection 功能越来越完善，算法模型的支持越来越全面，也收获了大量的忠实用户和热情的社
本文主要总结了最新的关于attention的应用文章。Attention-based Dropout Layer for Weakly Supervised Object Localization（CVPR19）任务：弱监督的物体定位：只给定图像类别的标签，要求定位出目标所在的区域。
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2020-05-15 17:10:31
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自然语言处理专家elvis在medium博客上发表了关于NLP在2019年的亮点总结。对于自然语言处理（NLP）领域而言，2019年是令人印象深刻的一年。在这篇博客文章中，我想重点介绍一些我在2019年遇到的与机器学习和NLP相关的最重要的故事。我将主要关注NLP，但我还将重点介绍一些与AI相关的有趣故事。标题没有特别的顺序。故事可能包括论文，工程工作，年度报告，教育资源的发布等。论文刊物ML
文章目录一、目标检测领域发展现状二、Sparse R-CNN简介三、Sparse R-CNN结构BackboneLearnable proposal boxLearnable proposal featureDynamic instance interactionSet prediction loss四、Sparse R-CNN性能比较 一、目标检测领域发展现状目标检测是计算机视觉领域最重要也是
半锚式(semi-anchored，SA)目标检测器，其基于ResNet-101 可在COCO上可达43.6% mAP！性能优于FreeAnchor、FCOS和FSAF等.作者：阿里巴巴paper：https://arxiv.org/abs/2009.049891摘要标准的一阶段检测器包括两个任务：分类和回归。为特征图中的每个位置引入了不同形状的锚(anchor)，以减轻多尺度目标回归的挑战。但是
andrax自出现就声称kali nethunter的杀16095714/https://andrax.thecrackertechnology.com/ ht
原创
2023-06-27 22:10:53
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# SQL SERVER 查询最新进展
SQL Server 是微软公司推出的一款关系型数据库管理系统，广泛应用于企业级应用中。随着技术的不断进步，SQL Server 也在不断地更新和优化，以满足日益增长的业务需求。本文将介绍 SQL Server 查询的最新进展，并通过代码示例和图表展示其功能和优势。
## SQL Server 查询优化
SQL Server 查询优化是提高数据库性能的
Khronos Group最近又发布了其全新WebGL草案制定的进一步消息, 向无需插件即可在浏览器内使用高级硬件3D图形加速功能迈进. WebGL工作组正忙于制定一套为OpenGL ES 2.0设计的JavaScript规范,以便在任何支持OpenGL或OpenGL ES图形标准的硬件平台上的任何浏览器内启动富3D图形应用. Khronos Details WebGL Initiative
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2009-08-27 21:09:00
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原创
2023-06-14 08:28:46
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在Picnic，大多数后端系统采用Java构建。为什么选择Java？它是行业中久经考验的主力产品，性能出色和扩展性高。Java应用广泛，其生态系统提供了丰富的开发库，加速常规任务与特殊功能开发。尽管已经有20多年的历史，Java语言仍在不断发展。每年，Java的管理者Oracle都会组织一次会议，召集来自世界各地的Java开发人员。上周，我出席了CodeOne（以前称作JavaOne）会议。下面是
原创
2021-05-30 10:21:40
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每日英文
If you are ever in trouble, don't try to be brave, just run, just run away.
你若遇上麻烦，不要逞强，你就跑，远远地跑开。
每日掏心话
生活在这个世上，很多人喜欢站在自己的视角，以为很了解别人，自以为是的随便谴责批判别人，以为全世界就自己是对的。
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2021-08-19 14:33:43
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web2.0web2.0
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精选
2006-02-22 22:55:52
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