今天，有网友问到一个问题——使用什么工具检测录音文件中的DTMF信息。其实FreeSWITCH本身就具备检测DTMF的功能，简单配置一下，写几个脚本就可以了。...在模拟电话以及传统的PSTN中，DTMF与声音数据是混在一起的，因为它们根本没法分开。在VoIP中常常使用DTMF2833或SIP INFO来传输DTMF，但那不是我们今天要讲的内容。...由于DTMF与声音都混在话路中，在录音时就也一块将DTMF信息录在了录音文件中，如果想从录音文件中提取这些DTMF信息，就需要对声音文件进行分析，也就是今天我们要解决的问题。...是的，但我们还有更简单的解决办法。 在FreeSWITCH中，不管是播放声音文件还是检测DTMF都需要一个Channel，在没有实际Channel的情况下，我们就可以生成一个假的Channel。...关于loopback我们就不多解释了，我们只需要知道它在查找Dialplan时需要在Dialplan中让它能找到，因而，我们在默认的Dialplan（default.xml）中加入以下内容： <extension
关于ShellSweep ShellSweep是一款功能强大的webshell检测工具，该工具使用了PowerShell、Python和Lua语言进行开发，可以帮助广大研究人员在特定目录中检测潜在的webshell...功能特性 1、该工具只会处理具备默写特定扩展名的文件，即webshell常用的扩展名，其中包括.asp、.aspx、.asph、.php、.jsp等； 2、支持在扫描任务中排除指定的目录路径； 3、在扫描过程中...，可以忽略某些特定哈希的文件； 运行机制 ShellSweep提供了一个Get-Entropy函数并可以通过下列方法计算文件内容的熵： 1、计算每个字符在文件中出现的频率； 2、使用这些频率来计算每个字符的概率...（这是信息论中熵的公式）； 工具下载 广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/splunk/ShellSweep.git 相关模块...下面给出的是ShellCSV的样例输出： 工具使用 首先，选择你喜欢的编程语言：Python、PowerShell或Lua。
关于PHP Malware Finder PHP Malware Finder是一款针对主机安全和PHP安全的强大检测工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松检测其主机或服务器中可能存在的潜在恶意...PHP Malware Finder本质上就是一款恶意软件检测工具，它将尽其所能地去检测那些经过代码模糊/混淆处理的恶意代码，以及潜在恶意PHP文件中所使用的各种PHP功能函数。...，但PHP Malware Finder的主要目的就是帮助我们检测一些比较明显和常见的恶意文件。...工具运行机制 整个检测过程是通过对目标主机或服务器的文件系统进行数据爬取来实现的，并根据一组YARA规则测试文件来执行恶意文件的检测。没错，就是这么简单！...PHP Malware Finder没有使用基于哈希的方法，但它会尽可能多地使用语义模式，检测诸如“一个$_GET变量被解码两次，解压，然后传递给某个危险的系统函数”这样的场景。
本文使用的OpenCV版本为3.4.3。如果个人的计算机配置文件不同，需要对其进行更新。强烈建议将此软件放在隔离的虚拟环境中，推荐使用conda安装。...结果输出是boxes和masks，虽然需要用到掩码（mask），但还需要使用边界框（boxes）中包含的数据。...对实例分割管道进行简单而有效的更新可能是： 使用形态学操作来增加蒙版的大小； 在掩膜本身涂抹少量高斯模糊，帮助平滑掩码； 将掩码值缩放到范围[0,1]； 使用缩放蒙版创建alpha图层； 在模糊的背景上叠加平滑的掩膜...+人； 或者，也可以计算掩膜本身的轮廓，然后应用掩膜近似来帮助创建“更平滑”的掩码。...实例分割大体过程如下： 检测图像中的每个对象； 计算每个对象的逐像素掩码； 注意，即使对象属于同一类，实例分割也应为每个对象返回唯一的掩码；
SF.7: Don't write using namespace at global scope in a header file SF.7：不要在头文件中的全局作用域中使用using namespace...这么做去除了include操作有效消除歧义和使用其他选项的能力。另外，文件以不同次序被包含时的含义可能会随之不同，导致产生包含顺序依赖性。...如果需要在头文件中使用字符串字面值而且满足这样的条件:用户被要求为他们自己的UDL运算符“”_x命名而且他们不会和标准库相冲突，使用using namespace std::literals是就可以认为是必要的...标记在头文件的全局作用域中使用using namspace指令的情况。
Mask RCNN 是何恺明基于以往的 Faster RCNN 架构提出的新的卷积网络，实现高效地检测图中的物体，并同时生成一张高质量的每个个体的分割掩码，即有效地目标的同时完成了高质量的语义分割。...安装 requirements.txt 中的所有 Python 库 在刚下载的 Mask RCNN 源代码的根目录下有一个 requirements.txt，里面包含了所需的所有 Python 库。...如果你不需要在 COCO 数据集上训练和测试，只使用 Mask RCNN 训练自己的数据集，则可以直接跳过这一步。...至此，整个 Mask RCNN 环境搭建完成！ 7. 验证环境搭建是否成功 下面使用 Mask RCNN 源代码提供的 demo 程序，验证一下环境是否搭建成功。...接着，打开 Mask RCNN 源代码 samples 目录下的 demo.ipynb 文件。
在我们的 Mask R-CNN 实现中使用的是 ResNet101+FPN 主干网络。 代码提示：FPN 在 MaskRCNN.build() 中创建，位于构建 ResNet 的部分之后。...在 Mask R-CNN 中，我们通常使用的是更高分辨率的图像以及更多的 anchor，因此扫描过程可能会更久。 代码提示：RPN 在 rpn_graph() 中创建。...分割掩码 到第 3 节为止，我们得到的正是一个用于目标检测的 Faster R-CNN。而分割掩码网络正是 Mask R-CNN 的论文引入的附加网络。 ?...load_mask 通过画出多边形为图像中的每个目标生成位图掩码。 image_reference 返回鉴别图像的字符串结果，以进行调试。这里返回的是图像文件的路径。...颜色填充 现在我们已经得到了目标掩码，让我们将它们应用于颜色填充效果。方法很简单：创建一个图像的灰度版本，然后在目标掩码区域，将原始图像的颜色像素复制上去。以下是一个 good example： ?
AiTechYun 编辑：yuxiangyu 在过去，我们使用Tensorflow对象检测API来实现对象检测，它的输出是图像中我们想要检测的不同对象周围的边界框。...Tensorflow对象检测的Mask RCNN 实例分割 实例分段（Instance segmentation）是对象检测的扩展，其中二进制掩码（即对象与背景）与每个边界框相关联。...Tensorflow对象检测API所使用的算法是Mask RCNN。...Mask R-CNN的概念非常简单：Faster RCNN每个候选对象具有两个输出，一个类标签和一个边界框补偿；为此，我们添加了另一个阶段输出对象的mask，mask 是一个二进制掩码，用于指示对象位于边界框中的像素...所以简而言之，我们可以说Mask RCNN将两个网络（Faster RCNN和FCN）结合在一个大型架构中。模型的损失函数是在进行分类、生成边界框和生成掩码时的总损失。
使用 TensorFlow 的「物体检测 API」图片中的物体进行识别，最后的结果是图片中一个个将不同物体框起来的方框。...而 Mask-RCNN 就是在 Faster R-CNN 的两个输出的基础上，添加一个掩码的输出，该掩码是一个表示对象在边框中像素的二元掩码。...但是这个新添加的掩码输出与原来的分类和边框输出不同，它需要物体更加精细的空间布局和位置信息。因此，Mask R-CNN 需要使用「全卷积神经网络」（FCN）。 ?...使用 fl_image 功能对视频中截取的每张图片进行物体检测，然后用修改后的视频图片替换原本的视频图片； 3. 最后，将修改后的视频图像合并成一个新的视频。...Mask RCNN 的深入研究 下一步的探索包括： 测试一个精确度更高的模型，观察两次测试结果的区别； 使用 TensorFlow 的物体检测 API 在定制的数据集上对 Mask RCNN 进行测试
我们的方法能够有效地检测图像中的目标，同时还能为每个实例生成一个高质量的分割掩码（segmentation mask）。...Mask_RCNN Keras 这是一个在Python 3，Keras和TensorFlow基础上的对Mask R-CNN的实现。这个模型为图像中的每个对象实例生成边界框和分割掩码。...(model.py, utils.py, config.py): 这几个文件是Mask RCNN 的主要实现部分 inspect_data.ipynb....2. boundingbox 精简 这是一个最终的检测区域（虚线）以及改善后的结果（实线）例子。 3. 掩码生成 生成的掩码例子。这些掩码随后会被缩放放置在图片的合适区域。 4....如果你使用Docker,代码已经在 Docker container中验证通过。
，存在两种目标检测器，单阶段检测器（Single-Stage DetectorSSD系列）和多阶段检测器（Faster-RCNN系列），这两类检测器目前能取得比较接近的性能。...然而在实例分割任务中，主流的方法（以Mask-RCNN为代表的工作）还是先检测边界框，然后裁剪并进行目标分割。...在目标检测任务中，边界框的表示是低维、固定的和与尺度无关的，不同的是，实例分割中的分割掩码表示则需要更结构化的表示。...但是在实例分割中，掩码的表示跟尺度相关的，即希望大物体的掩码比较大，而小物体的掩码表示比较小，使用同样大小(V,U)来表示不同尺度的掩模显然不合理。...掩码窗口的数目（正如目标检测中的anchor的数目）,增加掩码窗口的数目可能提高性能。
Faster-RCNN 训练与测试指南 前言 今天我们要来实现一个经典的目标检测模型：Faster-Rcnn。...配置 Faster-RCNN 环境并进行训练 2.1 云服务器平台设置 第一步：创建实例 在云服务器平台创建 GPU 实例，推荐使用 4090 显卡，确保有充足的计算能力。...下载并保存私钥文件，它将用于免密登录。 第二步：登录服务器 服务器创建成功后，复制 SSH 连接地址。 打开 Mobaxterm，选择 SSH 远程登录，并使用下载的私钥进行免密登录。...使用如下命令解压文件： unzip mmdetection-3.3.0.zip 第二步：安装依赖库 接下来，安装 Faster-RCNN 的所需环境。...详尽的注释：每个对象实例都包含精确的边界框、分割掩码和关键点注释。 你可以使用 COCO 数据集进行训练，模型将从中学习多样化的物体特征。
Point2Labl：用户只需要在物体的区域内点一个点就能得到物体的掩码和边界框标注。...创建虚拟环境： conda create -n rtmdet-sam python=3.9 -y conda activate rtmdet-sam PS: 如果你在 conda 环境中无法使用 git...直接上传 我们通过下面的方式下载好示例的喵喵图片，点击 Data Import 导入需要标注的猫图片，点击 Save 创建 Project。 注意，如果使用其他数据集须保证数据名称中不含有中文。...Point2Label：由下面的 gif 的动图可以看出，只需要在物体上点一个点，SAM 算法就能将整个物体分割和检测出来。...然后使用本脚本根据需求输出训练用的 config，此处提供了模板 mask-rcnn_r50_fpn 存放在 label_anything/config_template 中。
二、环境配置 2.1 远程连接服务器 使用 MobaXterm 连接到云服务器，它是一个功能强大的终端软件，支持 SSH 连接、SFTP 文件传输等多种功能。...2.2 创建云实例 在丹摩智算平台上创建 GPU 云实例，选择适当的 GPU 型号（如 NVIDIA GeForce RTX 4090），并下载私钥文件，用于后续的免密登录。...它提供了丰富的注释，包括边界框和分割掩码，非常适合用于训练目标检测模型。 3.2 数据集下载与配置 下载 COCOmini 数据集，并将其放置在适当的目录下。.../checkpoints/faster-rcnn_r50_fpn_1x_coco.py 训练过程中，模型会自动下载权重，并开始训练。需要耐心等待训练完成。...-3.3.0/result/ 4.3 结果展示 部分预测结果将展示在指定的目录中，可以直观地看到模型的检测效果。
另一系统图： 首先对图片做检测，找出图像中的ROI，对每一个ROI使用ROIAlign进行像素校正，然后对每一个ROI使用设计的FCN框架进行预测不同的实例所属分类，最终得到图像实例分割结果。...，可以得到（图四） 2.2 ROI Pooling 的局限性分析 在常见的两级检测框架（比如Fast-RCNN，Faster-RCNN，RFCN）中，ROI Pooling 的作用是根据预选框的位置坐标在特征图中将相应区域池化为固定尺寸的特征图...对于每一个ROI，如果检测得到ROI属于哪一个分类，就只使用哪一个分支的相对熵误差作为误差值进行计算。...分割掩码网络是 Mask R-CNN 的论文引入的附加网络，在气球分割中： 掩码分支是一个卷积网络，取 ROI 分类器选择的正区域为输入，并生成它们的掩码。...在训练过程中，我们将真实的掩码缩小为 28×28 来计算损失函数，在推断过程中，我们将预测的掩码放大为 ROI 边框的尺寸以给出最终的掩码结果，每个目标有一个掩码。
此外，论文作者在随后的 RPN（区域建议网络）和 Faster-RCNN 网络研究中，仍使用 FPN 作为网络的基线模型，可见 FPN的强大之处。...Faster RCNN：这篇论文中，作者使用类似图像金字塔的输出方式处理这个特征金字塔，并使用以下公式将感兴趣域（RoI）分配到特定的层级中。 ...简单来说，图像的实例分割不过就是不使用边界框的目标检测任务，目的是给出检测目标准确的分割掩码。...让我们回到主题，这篇论文提出了一种非常棒的思想，其网络架构主要如下： 网络结构建立在 Mask-RCNN 基础上。 同时使用有掩码和无掩码的输入对模型进行训练。...在分割掩码和边界框掩码之间添加了一个权重迁移函数。 当使用一个无掩码的输入时，将 函数预测的权重与掩码特征相乘。当传递一个有掩码的输入时，则使用一个简单的 MLP 而不使用该函数。
对于外行来说，这不过是不使用边界框的目标检测，任务是给出目标的准确分割掩码。你可以说它只是一个简单的想法，但是使之运行并成为当前最佳，为预训练模型提供最快的实现，这可是惊人的工作！...这篇论文简直不能再 cool，其网络架构有如下特点： 它建立在 Mask-RCNN 之上。 同时使用有掩码和无掩码的输入进行训练。 在掩码和边界框掩码之间添加了一个权重迁移函数。...当传递了一个没有掩码的输入时，将 ω_seg 函数预测的权重和掩码特征相乘。当传递了一个有掩码的输入时，则不使用该函数，而使用一个简单的 MLP。...Mask^X RCNN 使用学得的权重迁移函数 τ，从对应的检测参数ω_det 预测类别的分割参数 ω_seg，而不是直接学习掩码预测参数 ω_seg。...在训练过程中，τ 仅需要数据集 A 中类别的掩码数据，而在测试时可以应用到 A、B 数据集的所有类别。作者还用补充性的全连接多层感知机（MLP）增强了掩码头（mask head）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
