一、系统概述在目标的伪装以及雨雪大雾天气下，很难辨别出物体，本系统针对在雨雪大雾天气和勘测中对伪装目标的识别的需要，设计出的一个基于遥感的伪装目标识别系统，实现雨雪大雾天气的导航，增加可视性范围，勘测中对伪装目标的识别。系统利用偏振成像技术和偏振图像处理基本原理，利用IDL和C++混编实现了诸多偏正图像的数字图像处理的功能。并通过多种数学模型的图形处理效果的比较技术，开发了伪装目标识别系统，用于偏
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2024-01-22 13:41:38
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作者丨henry一个理工boy@知乎（已授权）编辑丨极市平台导读 鉴于显著性目标和伪装目标研究的相似性，本文作者将显著性目标与伪装目标合在一起进行研究，文章重点是特征提取网络与特征融合技术，主要介绍了三种方法EGNet，PFANet和SINet。 在自然界中许多生物都具有“伪装”的本领，变色龙能够根据周遭的环境来调整自身颜色以达到其“伪装”的目的；狮子将身体“伪装”在草丛之中
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2022-09-29 19:47:39
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在US BlackHat 2018大会上，安全人员证明，攻击者不仅可以利用PHAR包发动RCE攻击，而且，通过调整其二进制内容，他们还可以将其伪装成一幅图像，从而绕过安全检查。在本文中，我们来看看第二点是如何做到的。背景知识在US BlackHat 2018大会期间，Sam Thomas召开了一个关于在PHP中利用 phar:// 流包装器来实现针对服务器的代码执行攻击的研讨会( 幻灯片)。在运行
1.整体结构：框架主要包括两个模块：搜索模块 (SearchModule, SM) 和识别模块 (Identification Module, IM)。前者负责搜索被伪装的物体，而后者则用于精确检测物体。2. 搜索模块（Search Module，SM）本文 在搜索阶段（通常是在较小的、局部空间中）使用 RF 模块来整合更具鉴别性的特征表示。具 体而言，对于输入图像 I∈R W×H×3，
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2024-03-01 14:09:58
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本篇分享IJCAI 2022 论文『Boundary-Guided Camouflaged Object Detection』，内大Ð&石大&UAE提出边界引导的伪装目标检测模型BGNet，性能SOTA！代码已开源！ 详细信息如下： 论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.00794代码地址：https://github.com/thograce
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2024-08-24 09:31:12
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ZBL-F800裂缝综合测试仪 裂缝宽度深度综合检测仪技术参数：名称 技术指标 名称 技术指标主控单元 ARM9嵌入式平台 显示屏 4.3英寸TFT高亮度 彩色液晶屏宽度 测量范围 (mm) 0～6 深度 检测范围 (mm) 5～500测量精度 (mm) ≤±0.01 检测精度(mm) ≤±5(≤±10%)操作方式 触摸屏 工作时间(h) ＞8存储方式 2GB(大于10000个文件) 供电方式 内
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2023-11-29 10:30:10
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《DEEP LEARNING FOR ANOMALY DETECTION : A SURVEY》摘要：对基于深度学习的异常检测技术进行结构化和综合的呈现；评估各种检测技术在各类应用中的效率。具体而言：作者按照现有假设和方法对当前的技术归类，而每一组将呈现其基础检测技术及变体，同时呈现对应的假设，从而区分异常行为和非异常行为。对每一组技术呈现其优势和局限，同时讨论各种技术在实际应用中的计算复杂度。最
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2024-01-28 05:50:29
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工地反光衣穿戴识别系统依据Python基于YOLOv7深度学习框架模型，对工地人员反光衣穿戴进行实时监测。Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。YOLOv7 在 5 FPS 到 160 FPS 范围内，速度和精度都超过了所有已知的目标检测器。并在V100
网商除了做好产品，打通网络营销，提供优质的服务外，还应该了解和防范这种潜在的网络风险。服务器攻击在今天已经如同垃圾信息一样普遍。其中不乏有很多入门的练习者，所以下面介绍几种攻击方法和避免方法。
7种DoS攻击方法简述
Synflood: 该攻击以多个随机的源主机地址向目的主机发送SYN包，而在收到目的主机的SYN ACK后并不回应，这样，目的主机就
做毕设用到了UFPS插件，但是网上教程好像比较少，记录一下所学的东西。 我采用的是hero这个预制体作为player，在下图这个路径下。拖到场景中去。 他默认的是只有手枪和狼牙棒（左轮手枪和冲锋枪模型已经绑定，但是没有启用），可以在hero这个物体的Vp_Player Inventory脚本上添加已经绑定在模型上的武器。这样就可以用数字键来切换武器。如果要设置拾取枪支，初始时在这里把其他的去掉就可
详细信息如下：论文地址：https://arxiv.org/abs/2207.02255[1]代码地址：https://github.com/PJLallen/OSFormer[2] 摘要 在本文中，作者提出了OSFormer，这是第一个用于伪装实例分割（CIS）的一阶段Transformer框架。OSFormer基于两个关键设计。 首先，通过引入位置引导查询和混合卷积前馈网络，作者设计了
作者 | Tommy编译 | VK来源 | Towards Data Science在这个项目中，我们将通过美国国立卫
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2022-08-11 11:00:56
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在本文中，我将通过一个车辆检测示例演示如何使用深度学习创建目标检测器。相同的步骤可用于创建任何目标探测器。我经常有朋友和同事问我自动驾驶系统如何感知周围的环境并做出“人类”的决定。目标检测是指对图像和视频中的目标进行定位和分类。下图显示了一个三类车辆检测器的输出，该检测器对每种类型的车辆进行定位和分类。由车辆检测器显示的输出，用于定位和分类不同类型的车辆在创建车辆检测仪之前，我需要一组带标签的训练
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2023-12-19 22:31:07
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摘要 目标检测是计算机视觉的一个重要分支，其目的是准确判断图像或视频中的物体类别并定位。传统的目标检测方法包括这三个步骤：区域选择、提取特征和分类回归，这样的检测方法存在很多问题，现已难以满足检测对性能和速度的要求。基于深度学习的目标检测方法摒弃了传统检测算法适应性不高、对背景模型的更新要求高、提取特征鲁棒性差和检测的实时性差等缺点，使检测模型在精度和速度方面都有了很大的提升。 目前，基于深度学习
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2023-12-12 13:15:25
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目标检测一直是计算机视觉的基础问题，在 2010 年左右就开始停滞不前了。自 2013 年一篇论文的发表，目标检测从原始的传统手工提取特征方法变成了基于卷积神经网络的特征提取，从此一发不可收拾。本文将跟着历史的潮流，简要地探讨「目标检测」算法的两种思想和这些思想引申出的算法，主要涉及那些主流算法，no bells and whistles.概述 Overview在深度学习正式介入之前，传统的「目标
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2024-08-21 16:59:28
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在调度系统中牵扯到对调度数据结构的有向环进行检测，所以使用DFS算法来检测组装形成的调度数据结构不存在无限循环结构，记录分享DFS如何检测环的。举个栗子 栗子 转换 为临接矩阵可以转化为数据问题： 矩阵表示 根据深度优先搜索，我们这里默认按行进行遍历，对于第一行，起始节点就是第一行对应到那个元素0，遍历到第二个元素时发现不为0，则节点0可以到达节点1；接着以节点1作为中转点，遍
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2024-06-18 06:31:46
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目录简介背景流量识别常用功能具体功能做法特征识别架构举例部署方式串接方式并接方式存在问题检测引擎举例参考文献简介DPI(Deep Packet Inspection)深度包检测技术是在传统IP数据包检测技术(OSI L2-L4之间包含的数据包元素的检测分析)之上增加了对应用层数据的应用协议识别，数据包内容检测与深度解码。既可以检测2~4层，又可以检测应用层。背景安全问题、流量识别、大数据（海量数据
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2023-10-08 19:26:47
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目前深度图像的获取方法有激光雷达深度成像法，计算机立体视觉成像，坐标测量机法，莫尔条纹法，结构光法等等，针对深度图像的研究重点主要集中在以下几个方面，深度图像的分割技术 ，深度图像的边缘检测技术 ，基于不同视点的多幅深度图像的配准技术，基于深度数据的三维重建技术，基于三维深度图像的三维目标识别技术，深度图像的多分辨率建模和几何压缩技术等等，在PCL 中深度图像与点云最主要的区别在于&n
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2024-05-21 22:06:18
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自从深度学习被应用到计算机视觉领域，目标检测算法在短时间内有了很大的进步，甚至有人为了抢个车位用上了Mask R-CNN进行自动检测
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2022-12-06 16:47:05
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# 深度学习在检测头中的应用
在现代计算机视觉领域，深度学习已经成为一种强大的工具，尤其是在物体检测与识别的任务中。本文将探讨深度学习在检测头（Detection Head）中的应用，并提供一个简单的代码示例，展示如何利用Python和TensorFlow构建一个检测系统。
## 检测头的概念
检测头通常指的是从特征图中提取具体目标信息的网络结构。在深度学习中，常见的检测头包括YOLO、Fa
