文章目录前言目标检测发展史及意义一、数据集的准备1.标注工具的安装2.数据集的准备3.标注数据4.解释xml文件的内容二、网络结构的介绍三、代码实现0.工程目录结构如下1.导入库2.配置GPU/CPU环境3.数据加载器4.模型构建YoloV3-tinyYoloV35.模型训练1.学习率设置2.优化器设置3.损失设置4.循环训练6.模型预测四、算法主入口YoloV3-tinyYoloV3五、训练效
在Kubernetes（K8S）集群中，保障安全是非常重要的一环。其中之一就是实现开源入侵检测，以便及时发现和应对潜在的安全隐患。在本文中，我将向你介绍如何在K8S中实现开源入侵检测。
**步骤示意表格：**
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装和配置Prometheus Operator |
| 2 | 安装和配置Prometheus |
| 3 | 部署
原创
2024-05-06 11:33:56
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狙击手在放大倍焦前已经经历了大量的小目标训练，这样看似乎是RPN做的好 — David 9之前在讲SSD时我们聊过SSD的目标检测是如何提高多尺度（较大或较小）物体检测率的。我们来回顾一下，首先，较大的卷积窗口可以卷积后看到较大的物体, 反之只能看到较小的图片. 想象用1*1的最小卷积窗口, 最后卷积的图片粒度和输入图片粒度一模一样. 但是如果用图片长*宽 的卷积窗口, 只能编码出一个大粒度的输出
下载链接：https://github.com/sundyCoder/DEye介绍：Defect Eye是一个基于tensorflow1.4的开源软件库，主要用于表面缺陷检查。该应用领域涵盖了制造环境中的各种应用，包括加工工具鉴定，晶圆鉴定，玻璃表面鉴定，掩模版鉴定，研发以及工具，过程和生产线监控。图案化和非图案化的晶圆缺陷检查和鉴定工具可在晶圆的前表面，后表面和边缘上发现颗粒和图案缺陷，
原创
2022-09-30 09:35:40
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2021-07-15 11:22:41
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2021-08-13 11:41:47
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文章目录1.提升模型感受野1）SPP2）ASPP3）RFB2.注意力机制1）SE2）SAMCAM（Channel Attention Module）SAM（Spatial Attention Module）3）modified SAM3.特征融合模块1）Skip Connection2）Hyper Column3）FPN4）SFAM5）ASFF6）BiFPN4.激活函数1）Swish、hard-
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2024-04-09 21:30:33
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OSSEC是一款开源的多平台的入侵检测系统，可以运行于Windows, Linux, OpenBSD/FreeBSD,以及 MacOS等操作系统中。主要功能有日志分析、完整性检查、rootkit检测、基于时间的警报和主动响应。除了具有入侵检测系统功能外，它还一般被用在SEM/SIM（安全事件管理（SEM： Security Event Management）/安全信息管理（SIM：Security
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2023-07-25 20:59:35
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背景在工业上使用较多的基于深度学习从目标检测算法，那毫无疑问应该是yolo，凭借这效率和精度方面的优势，在一众深度学习目标检测算法中脱颖而出。目前最新的版本是yoloV7，根据yoloV7论文中描述：YOLOv7 surpasses all known object detectors in both speed and accuracy in the range from 5 FPS to 16
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2024-05-27 20:10:09
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（1）结合一阶段二阶段由单一阶段的算法框架向一阶段二阶段结合的框架发展。二阶段需要密集的尾迹处理才能获得尽可能多的参考箱，既费时又低效和一阶段处理速度快但精度较低的问题，提出将一阶段和二阶段结合的方法解决这个问题，实现在保持高精确度的同时消除较多冗余的效果。如何将一阶段和二阶段的优点结合起来仍然是一个很大的挑战。 两阶段检测器中对特征进行细粒度刻画的思想移植到单阶段检测中。具体来说，在训
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2024-02-04 10:08:01
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目标检测算法PASCALVOC2012数据集挑战赛主要分为 图像分类 目标检测 目标分割 动作识别数据集分为四个大类 交通（飞机 船 公交车 摩托车） 住房（杯子 椅子 餐桌 沙发） 动物（鸟 猫 奶牛 狗 马 羊） 其他（人）MS COCO数据集mAP目标检测前言1. RCNN1.框定候选区2.对每一个候选区域，使用深度网络提取特征3.将特征送入每一类的SVM分类器，判定类别4.使用回归器精细修
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2024-07-23 20:39:41
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https://github.com/We5ter/Scanners-Box 项目简介 Scanners Box是一个集
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2023-07-05 13:53:20
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目标检测是计算机视觉领域的重要任务，涉及识别和定位图像或视频中的目标对象。以下是一些常用的开源目标检测数据集：
ImageNet：这是一个大规模的数据集，包含数百万张带有标签的图像，涵盖了数千个不同的类别。ImageNet数据集广泛用于各种计算机视觉任务，包括目标检测。
COCO（Common Objects in Context）：COCO是一个大规模的目标检测、分割和关键点检测数据集。它包含
原创
2024-08-14 15:11:11
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# 开源活体检测Java实现指南
在人工智能和安全系统中，活体检测是一项重要技术，用于确保身份验证的安全性。对于初学者来说，活体检测的实现可能看起来复杂，但通过合理的步骤和代码示例，我们可以逐步实现这一功能。本文将指导你如何使用Java实现开源活体检测，并提供详细的代码示例和解释。
## 实现流程
首先，我们需要明确实现活体检测的步骤，以下是一个简单的流程表：
| 步骤 | 描述 |
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# 错别字检测开源Python工具的介绍及应用
在日常的文本输入中，人们难免会犯错，尤其是在打字时，错别字是常见的问题。为了提升文本的质量，我们可以使用一些开源工具来进行错别字的检测和纠正。本文将介绍若干种使用Python实现的开源错别字检测工具，以及相应的代码示例，帮助你快速应用这些工具。同时，我们将通过甘特图和流程图来清晰说明错别字检测的过程。
## 一、错别字检测工具简介
在Pytho
原创
2024-08-19 07:08:20
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边缘检测 边缘检测是图像处理和计算机视觉中的基本问题，边缘检测的目的是标识数字图像像中亮度变化明显的点。图像属性 中
的显著变化通常反映了属性的重要事件和变化。 本文主要介绍Roberts cross算子，prewitt算子，canny算子，sobel算子和laplace算子 稍后我将所以代码放在最后，也可以在：下载 Roberts cross 算子 Roberts边缘检测算子是一种利用
1、项目介绍 python无人机目标识别+目标跟踪检测系统 （OpenCV+YOLO实现） 计算机毕业设计（包含文档+源码+部署教程） 目标识别+目标跟踪2、项目界面 （1）目标跟踪 （2）目标识别3、项目说明 基于OpenCV+YOLO的无人机目标识别和跟踪检测系统是一种利用计算机视觉技术，实现对无人机目标进行自动识别和实时跟踪的应用系统。以下是该系统的主要介绍：数据采集：系统通过摄像头或其他传
深度学习 缺陷检测 开源
近年来，深度学习技术在工业缺陷检测领域取得了显著进展，特别是在制造业和质量控制方面。通过训练神经网络模型，企业能够实现高效、精准的缺陷识别，以提高产品质量和降低成本。然而，在开源深度学习框架的应用过程中，常常会遇到各种缺陷，这导致业务运作受到影响。因此，明确和解决这些问题显得尤为重要。
> 例如，在某生产线上，深度学习模型无法准确识别部分产品的缺陷，导致次品流入市场，
行人检测是一项计算机视觉领域的重要任务，它使得机器能够在图像或视频中识别和定位行人。借助Python和开源项目，我们能够快速实现行人检测的功能。在本篇博文中，我将介绍如何使用开源的行人检测库，涵盖从环境准备到生态扩展的完整流程，确保你能在这一领域内顺利实践。
## 环境准备
首先，你需要为行人检测系统搭建合适的开发环境。以下是安装所需的依赖项的指南，能够在不同平台上轻松完成。
### 依赖安
零. 背景1. Introduction多模态情感分析是一个活跃的研究领域，它利用多模态信号对用户生成的视频进行情感理解。解决这一任务的主要方法是开发复杂的融合技术。（1）然而，信号的异质性造成了分布模式的差距，这带来了重大挑战。2. My idea（1）进行互注意力的特征表示学习（2）引入预训练模块加强特征表示和特征泛化一. MISA：多模态情感分析的模态不变和特定表示 ACMMM20201 A
