导读对于检测小目标有一定的借鉴意义。1. 介绍红外小目标检测的几个困难点：1、目标尺寸很小，没有结构，纹理，形状的信息。2、背景很复杂，各种噪声很多，目标很容易淹没在背景中。3、SCR很低，信号的对比度很低，信号强度相比于周围的区域，对比度不是很强。4、目标移动不稳定。5、噪声特性是未知的。6、经常需要多帧检测，增加了计算量和复杂度。本文的主要贡献：1、全面分析了基于深度神经网络来做红外小目标检测
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2024-05-28 11:38:50
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一、霍夫直线变换原理推文：Opencv学习笔记-----霍夫变换直线检测及原理理解推文：OpenCV-Python教程（9、使用霍夫变换检测直线）Hough变换是经典的检测直线的算法。其最初用来检测图像中的直线，同时也可以将其扩展，以用来检测图像中简单的结构。 1、对于直角坐标系中的任意一点A(x0,y0)，经过点A的直线满足Y0=k*X0+b.(k是斜率，b是截距)2、那么在X-Y平面
上一次的博客提到了我们实验室发表在CVPR2018以及IEEE TPAMI上的工作MELM[1]，这一次的博客进一步介绍基于MELM的最新的工作C-MIL，也是实验室今年被CVPR2019接收的4篇论文之一，《C-MIL: Continuation Multiple Instance Learning for Weakly Supervised Object Detection》。论文也是今年CV
目录重新思考通往弱监督目标的定位基于U-Net(R2U-Net)的递归残差卷积神经网络在医学图像分割中的应用UNet++: 一种医学图像分割的嵌套U-Net结构使用基于双谱的深度卷积神经网络对非线性时间序列进行分类hAttention-RPN和Multi-Relation的超强小目标检测重新思考通往弱监督目标的定位论文名称：Rethinkingthe Route Towards Weakly
大家好，我是极智视界，本文解读一下 目标检测神器 YOLOX。
原创
2022-11-15 19:22:35
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目标检测作为计算机视觉研究极其重要的一个分支，随着 deep learning 技术的发展，近几年得到了长足的进步，但广大科（搬）研（砖）青年长期被各位大佬压在石缝里，Facebook 的 Kaiming He, Ross, 国内的face++，几乎预订了每年各大顶会的目标检测相关的 paper 并长期霸榜 COCO 竞赛的 state-of-the-art 席位，让我们这些活在石头缝里的搬砖青年
原创
2020-12-31 22:46:49
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JohntheRipper是一款开源的密码工具，能够在一直密文的情况下快速分析出明文的密码字串，通过对/etc/shadow/etc/passwd文件的分析，破解密码将放置John软件的文件夹共享出去，在xshell中通过subclient指令查看共享将john文件夹下的软件包，挂载的/mnt目录下，并查看文件在/mnt目录下，进入其中，解压到目录/opt下源码是用C语言文件，需要安装C语言编译工
原创
2019-08-28 15:06:38
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弱口令检测——JohntheRipperJohntheRipper是一款开源的密码破解工具，能够在已知密文情况下快速分析出明文密码，而且允许使用密码字典进行破解。通过JohntheRipper，可以对我们的Linux系统用户的密码强度进行检测。JohntheRipper的官方网站是http://www.openwall.com/john/，在该网站可以获得最新的稳定版源码包。第一步查看所需要的
原创
2019-08-31 19:04:36
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import-module activedirectory
$file = "E:\PowerShell\Checkpass\ausersy.txt"
$file_output = "e:\PowerShell\Checkpass\badpass.txt"
$usersy=Get-ADUser -filter * -searchbase "ou=优信拍,dc=uxin,dc=youxinpa
原创
2021-08-23 10:28:23
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文章目录一、项目克隆与环境配置1. 下载源码2. 安装依赖包二、自定义数据集导入和预训练权重1. 导入自定义数据集2. 获得预训练权重三、修改配置文件1. data目录中的yaml文件2. model目录中的yaml文件四、开始训练 train.py1. 必须修改的参数2. 利用tensorbord查看参数3. 训练结果4. 检测训练后的网络5. 自己标定一个新的图片来验证6. 开启摄像头 一、
cvpr 代码1.小目标检测需要高分辨率可以提高输入分辨率SSD对高分辨率的底层特征没有再利用，但底层特征的语义信息少，这两个互相矛盾。另外SSD的anchors设计为0.1~0.2，最小的anchors大小为72，还是太大了。2.feature map不能太小卷积网络的最后一层的feature map不能太小。卷积网络越深，语义信息越强，越底层是描述局部外观信息越多。3.可以多尺度检测4.多尺度
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2024-04-26 18:10:37
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需求《运维：对数据要有敬畏之心》一文从日常运维的主要环节总结了如何规避数据丢失的风险，如果你细品可能会意识到“操作系统级高危命令肯定不是只有rm -rf 这类和文件相关的”，因此我们在此将Linux的高危命令进行了统一的总结整理。类别针对操作系统级命令的功能，我们将高危命令分为以下几类：磁盘管理权限管理设备操作网络管理文件管理系统管理账号管理大数据管理数据库管理等等相信如果我们不仔细去梳理，我们永
文章目录零、目标检测性能指标一、 confusion_matrix二、P&R&PR&F1_curve1. P_curve2. R_curve3. PR_curve4. F1_curve三、labels&labels_correlogram四、result.png&result.txt1. loss functions2. result.csv五、train
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2024-08-19 11:36:38
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刚入门的朋友，可能觉得Jetson用Ubuntu系统，不像Windows那么亲民，那么容易获得一些硬件的相关信息，有点碍手碍脚的。因此我们收集一些您可能需要用到的指令，就不用上网到处找。首先强调一点，在 Jetson 嵌入式版本内，没有 nvidia-smi 指令，请勿用此指令来判别设备问题！内容包括以下类别：1、系统信息：包括L4T版本、操作系统版本、内核驱动版本2、系统主要硬件信息：CPU、内
摘要 在计算机视觉领域，目标检测需要大量精准标注数据，但人工标注成本高昂。弱监督目标检测通过低成本标注训练模型，成为近年研究热点。本文提出一种基于点标注的弱监督目标检测算法，仅需在图像中物体中心点标注，即可高效和分类目标。通过构建空间关系、语义关联和实例计数三大模块，算法显著提升了检测精度，为低 ...
一. 目标检测SSD(单发多框检测)1. 介绍SSD模型主要由基础网络组成，其后是几个多尺度特征块。 基本网络用于从输入图像中提取特征，因此它可以使用深度卷积神经网络。 单发多框检测论文中选用了在分类层之前截断的VGG，现在也常用ResNet替代。 我们可以设计基础网络，使它输出的高和宽较大，从而基于该特征图生成的锚框数量较多，可以用来检测尺寸较小的目标，接下来的每个多尺度特征块将上一层提供的特征
什么是弱口令？弱口令(weak password) 没有严格和准确的定义，通常认为容易被别人（他们有可能对你很了解）猜测到或被破解工具破解的口令均为弱口令。弱口令指的是仅包含简单数字和字母的口令，例如“123”、“abc”等，因为这样的口令很容易被别人破解，从而使用户的计算机面临风险，因此不推荐用户使用。 虚拟机的危害，在当今很多地方以用户名(帐号)和口令作为鉴权的世界，口令的重要性就可想而知了。
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2023-12-15 14:06:00
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文章目录1、摘要2、亮点3、结构4、Tricks 1、摘要目标检测是计算机视觉研究的重要领域之一，在各种实际场景中起着至关重要的作用。在实际应用中，由于硬件的限制，往往需要牺牲准确性来保证检测器的推断速度。因此，必须考虑目标检测器的有效性和效率之间的平衡。本文的目标不是提出一种新的检测模型，而是实现一种效果和效率相对均衡的对象检测器，可以直接应用于实际应用场景中。考虑到YOLOv3在实际应用中的
©作者 | 机器之心编辑部目标检测的「尽头」是语言建模？近日，Hinton 团队提出了全新目标检测通用框架 Pix2Seq，将目标检测视作基于像素的语言建模任务，实现了媲美 Faster R-CNN 和 DETR 的性能表现。视觉目标检测系统旨在在图像中识别和定位所有预定义类别的目标。检测到的目标通常由一组边界框和相关的类标签来描述。鉴于任务的难度，大多数现有方法都是经过精心设
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2024-08-20 17:42:20
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在深度学习更讲究实用和落地的今天，构建一个简单的，可以利用浏览器和后端交互的演示性 Demo 可以说非常重要且实用了。本文我们将简单的介绍如何用几十行核心代码构建一个好用的、前后端分离的Demo。2020年，可以说真的是流年不利。对于人工智能行业来说，本来就面临着落地考验，再加上疫情打击，很多 AI 企业甚至面临现金流压力。今天元峰得知，“CV四小龙”中两家，竟然以疫情和集中入职为借口，阻止4月份
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2024-08-20 19:36:06
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