文章目录本文仅是翻译，对该论文的解析请看这篇博文：[伪装物体检测-详解]()Concealed Object DetectionAbstract1 Introduction1.1 Contributions2 Related Work3 COD10K 数据集3.1 图像采集3.2 专业注释3.3 数据集功能和统计信息4 COD 框架4.1 网络概述4.2 搜索阶段4.3识别阶段4.4 实现细节4
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2024-06-03 11:08:38
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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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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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Segment AnythingAbstract我们介绍了Segment Anything（SA）项目：一种用于图像分割的新任务、模型和数据集。在数据收集循环中使用我们的高效模型，我们构建了迄今为止（迄今为止）最大的分割数据集，在1100万张许可和尊重隐私的图像上拥有超过10亿个掩码。该模型被设计和训练为可提示的，因此它可以将零样本转换为新的图像分布和任务。我们对其在许多任务中的能力进行了评估，发
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
分解多目标优化与帕累托多任务学习 2020年11月4日晚，香港城市大学电脑学系讲座教授、博士生导师、IEEE Fellow张青富教授应我院王振坤教授的邀请，在线举办了一场主题为“分解多目标优化与帕累托多任务学习”的学术讲座。此次讲座采用线上和线下两种渠道，线上共有188名同学参加。多目标优化问题作为现实世界中常见的优化问题之一，近几十年来得到了广泛的研究。多目标优化算法是解决多目标优化问题的一
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2024-07-16 10:15:30
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在我前面的一篇文章中讲解实现了基于改进的yolov5s-spd模型实现了五子棋目标对象检测模型系统的设计开发，这里紧接前文，突发奇想，是否可以借鉴同样的思路实现象棋的检测模型开发呢？理论上面肯定是可以的，但是实际效果如何就不知道了，五子棋数据相对而言比较简单只有黑子和白子两种对象性，象棋或者是军旗就不一样了，目标对象还是很多的，这里本来是想做中国象棋的目标检测的但是暂时还没有得到好用的数据集，所以
父PID(PPID)欺骗方法可以绕过 AV/EDR检测，使其认为是 lsass.exe 这样的合法进程在进行活动。它通过欺骗进程的 PID 以匹配其父进程的 PID 来做到这一点。这种方法可能带来的另一个好处是，如果父进程以 SYSTEM 权限运行，则可以凭借访问令牌的继承，使其子进程也具有相同的 SYSTEM 权限。
概述 父进程伪装是一种访问令牌操
本文分享 CVPR2020 Oral 的一篇经典工作。论文为『Camouflaged Object Detection』，南开&武大Ð提出用于伪装目标检测SINet，代码已开源！详细信息如下：论文地址：https://openaccess.thecvf.com/content\_CVPR\_2020/papers/Fan\_Camouflaged\_Object\_Detec
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2024-07-23 13:24:46
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作者：Dylan Hiemstra导读使用深度学习检测那些伪装成背景的目标。 你能找到这些有伪装的目标吗?
匹配背景的伪装。这就是生物学家所说的，当动物为了避免被认出而改变自己身体的颜色以适应周围环境。它的工作原理是欺骗观察者的视觉感知系统。使用传统的显著性目标检测(SOD)来检测这样的目标是一个挑战，因为它的工作原理是识别图像中最引人注目的目标。然而，伪装的物体与背景有很多相似之处，这使得
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2024-03-30 16:12:23
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Packet Sniffing and Spoofing Lab数据包时如何被接收的网络接口卡BSD数据包过滤器Lab Task Set 1: Using Tools to Sniff and Spoof PacketsTask 1.1: Sniffing PacketsTask 1.1A.Task 1.1B.Task 1.2: Spoofing ICMP PacketsTask 1.3: Tr
论文：https://arxiv.org/abs/2207.02255论文中文版：https://dengpingfan.github.io/papers/%5B2022%5D%5BECCV%5DOSFormer_Chinese.pdf代码：https://github.com/PJLallen/OSFormer1、Motivation伪装物体检测最近比较火，也非常有趣，具体可以参考程明明老师的知
作者丨花椒壳壳@知乎编辑丨计算机视觉工坊论文标题：OccAM's Laser: Occlusion-based Attribution Maps for 3D Object Detectors on LiDAR Data作者单位：格拉茨技术大学，慕尼黑工业大学等论文：https://arxiv.org/pdf/2204.06577.pdf代码：暂未开源论文主要工作是将一种2D图像目标检测生成att
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2024-08-16 11:32:57
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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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文章目录0 前言1 课题背景2 实现效果3 卷积神经网络4 Yolov55 模型训练6 实现效果7 最后 0 前言? 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是? **基于深度学习YOLO安检
论文提出伪监督目标定位方法(PSOL)来解决目前弱监督目标定位方法的问题，该方法将定位与分类分开成两个独立的网络，然后在训练集上使用Deep descriptor transformation(DDT)生成伪GT进行训练，整体效果达到SOTA，论文化繁为简，值得学习 论文: Rethinking the Route Towards Weakly Supervised Object Loc
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2024-09-08 08:14:36
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