HVV行动已经进行到了11天,处置的工作明显增多,随着各种情况发生,所以这两天分别整理一些关于Linux和Windows的排查手册。
ApplicationScanner是一个快速稳定的App代码扫描工具,该工具基于Python3.7实现其主要功能,apk检测部分需要JDK 11的支持,因此具备较好的跨平台特性,目前支持在Linux和Mac系统上使用,暂不支持Windows。
计算机视觉中的目标检测,因其在真实世界的大量应用需求,比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等,而被研究学者广泛关注。
今天我们的目标检测综述最后一章,也是这个系列的完结,希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路!
题目:Object Detection in 20 Years: A Survey
本文是目标检测方向的第一篇,目标检测是当前个人最熟悉的任务之一,这是很久之前在知乎专栏写的文章,曾经被多个公众号转载,但是因为一些客观原因,无意中注销了知乎。在分享目标检测相关的总结之前,先介绍一下目标检测任务很有必要,而了解一个任务最简单的方式就是通过综述,所以重新展示一下该篇。
随着智能制造产业的升级和改造,智能手机作为人们生活的必需品,它的“智”不仅仅在于产品功能、性能方面的创新,更在于生产制造过程的智能化。
当你买到拿到心仪的产品的时候,映入眼帘的,就是它的外观,这是靠模具厂、组装厂的工人们精心呵护生产出来的,有的靠人眼检查,有的靠自动化设备检查,不放过一点瑕疵。
压缩空气是电厂重要的公用系统,压缩空气的质量下降可能造成气动执行机构拒动等事故而影响机组安全运行。含油量是压缩空气重要的监测指标,但现有吸收-红外检测方法操作繁琐,易被污染,检测结果偏差大,无法现场完成检测。为了实现压缩空气含油量现场快速准确检测,对比分析了压缩空气含油量吸收-红外检测法和PID(光离子化检测器,简称“PID”)检测法,通过对检测结果的分析,认为PID检测方法能实现压缩空气含油量的快速准确检测,且可用于压缩空气含油量的在线监测。
目录: NDK的检测点 1.检测Xposed框架 2.检测是否ROOT 3.检测Magisk Manager工具
APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具,它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动,以减少发现可疑活动的时间,而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击,如SIEM解决方案和日志收集器。
入侵行为是指来自具有不可靠意识(潜在的、有预谋的、未经授权的访问,企图致使系统不可靠或无法使用)的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证,无对象访问授权,逃避审计,逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组(C 机密性、I 完整性、A 可用性)造成破坏的恶意行为。
目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一,近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体检测看作是深度学习力量下的一种技术美学,那么让时光倒流20年,我们将见证冷兵器时代的智慧。本文从目标检测技术发展的角度,对近四分之一世纪(20世纪90年代至2019年)的400余篇论文进行了广泛的回顾。本文涵盖了许多主题,包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构件、加速技术以及最新的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用,并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。
二手车 的 第三方检测 是 必须得 , 不管 车商 有没有 出具 第三方检测 报告 , 这个报告
异常检测任务旨在识别明显偏离正常数据分布的异常值,在工业检验、医学诊断、视频监控和欺诈检测等多个领域都发挥了重要作用。传统的异常检测方法主要依赖于描述正常数据分布以进行正异常样本的区分。然而,对于实际的应用而言,异常检测也需要理解数据的高层语义,从而深入理解 “什么是异常”。
今天我们继续接着上期第二章节继续说下去,但是今天内容较多,我们依然分两期把他说完。今天主要说说目标检测技术演变历程,我们一起来学习,共同进步!
3D目标检测是自动驾驶车辆(AV)感知堆栈的至关重要组成部分。为了促进3D感知研究,AV行业已经发布了许多大规模的多模态数据集。然而,尽管在检测常见类别(如汽车和公交车)方面取得了显著改进,最先进的检测器在罕见类别(如_stromler_和_debris_)上的表现仍然不佳,这可能会影响下游规划,从而催生了_长尾3D检测_(LT3D)的研究。
本文是目标检测方向的第二篇,也是综述的第二部分,第一篇见目标检测1: 目标检测20年综述之(一)。 这两篇的目的主要是让读者对目标检测任务有直观的认识,后续介绍细节时有一定的概念储备,无需关注细节。
过去的一年我都在忙着实现我的本科毕业设计课题项目:行人检测系统。我们团队的目标是实时检测现场CCTV摄像机视频流中出现的行人。本文是对此项目的简要总结,同时对我们在开发这个行人检测系统中用到的一些开源项目和库进行简单的评价。
Kubernetes 的 livenessProbe 是有一定危险性的。建议在用例清晰,并且理解足够深刻的情况下才使用这个功能。本文会涉及到存活检测以及就绪检测,并做出一些应该或者不该的建议。
论文地址:https://arxiv.org/pdf/1904.06883.pdf
目标检测领域发展至今已有二十余载,从早期的传统方法到如今的深度学习方法,精度越来越高的同时速度也越来越快,这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍,旨在为读者构建一个完整的知识体系架构,同时了解目标检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限,本文若有不当之处还请指出与纠正,欢迎大家评论交流!
OpenCV DNN不光支持图像分类,对象检测作为计算机视觉主要任务之一,OpenCV DNN支持多种对象检测模型,可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集,通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题,在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置,并为每个对象实例分配对应的类别标签。
目标检测通常采用传统的密集滑窗的方式或者当前主流的铺设锚点框(anchor)的检测方式,但不管哪种方式都不可避免地需要针对特定数据集设计甚至优化滑窗或锚点框超参数,从而增加了训练难度并限制了检测器的通用性。
我们将从多个方面回顾对象检测的历史,包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。
机器视觉图像处理被广泛应用于交通领域(车辆检测) 相对于国外,国内将机器视觉图像处理技术应用于交通的发展,在近年已经有相当程度的进步,如国内目前相当热门的车牌识别,有多个厂家推出了相应的产品。下面视觉检测设备厂家将针对图像处理技术在交通上的应用分车辆检测、车种识别、车辆跟踪三个部分做简单介绍,今天我们首先分析的是机器视觉在车辆检测上的应用。 机器视觉在车辆检测的方法可大致归类为样本点检测、检测线检测以及全画面式检测等途径。 1、样本点检测:在车道的某一部分选取类似矩阵的样本点,当车辆通过时,样本点之灰阶值与
本文探讨了小数据模式下的目标检测,由于数据稀有和注释费用的原因,只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战,因为机器学习被应用于许多新任务,在这些任务中,获得训练数据更具挑战性,例如在医生一生中有时只看到一次罕见疾病的医学图像中。在这项工作中,我们从生成建模的角度探讨了这个问题,方法是学习生成具有相关边界框的新图像,并将其用于训练目标检测器。我们表明,简单地训练先前提出的生成模型并不能产生令人满意的性能,因为它们是为了图像真实性而不是目标检测精度而优化的。为此,我们开发了一种具有新型展开机制的新模型,该机制联合优化生成模型和检测器,以使生成的图像提高检测器的性能。 我们表明,该方法在疾病检测和小数据行人检测这两个具有挑战性的数据集上优于现有技术,将NIH胸部X射线的平均精度提高了20%,定位精度提高了50%。
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度,以适应千兆网络的需求。
基于深度学习的目标检测方法根据有无区域提案阶段划分为区域提案检测模型和单阶段检测模型,其最近发展历程在图1中画出。
---- 新智元专栏 作者:上海交通大学未来媒体网络协同创新中心 【新智元导读】训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据,其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架,仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型,测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。 目标检测是机器视觉的基本问题,在视频监控、无人驾驶等场景都有广泛应用。随着深度学习的兴起,近年来涌现了大量优秀的目标检测模型。然而,训练一个高准确率的检测模型需要大量的以包围框形式精细标注的图片数据作为模型监督条件,需要
Monster 是 Alipay UED 推出的网站代码分析、质量检测及评分的浏览器扩展,它能智能分析CSS、JS、HTML内容并生动形象展示网页得分情况(类似YSlow)。它是一个开源 项目,您可以在GoogleCode中心检出MonsterForChrome项目源代码。不久会推出Firefox版扩展。
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边缘检测在图像处理和计算机视觉领域中起着重要的作用。 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测是两种常用的边缘检测方法,它们能够帮助我们准确地检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数,使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测为中心,为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
在各种遥感场景中进行车辆检测是一项具有挑战性的任务。各种遥感场景与多场景、多质量、多尺度和多类别的图像混杂在一起。车辆检测模型存在候选框不足、正建议采样弱和分类性能差的问题,导致其应用于各种场景时检测性能下降。更糟糕的是,没有这样一个覆盖各种场景的数据集,用于车辆检测。本文提出了一种称为双完全卷积一阶段目标检测(FCOS)的车辆检测模型和一个称为多场景、多质量、多尺度和多类别车辆数据集(4MVD)的车辆数据集,用于各种遥感场景中的车辆检测。双FCOS是一种基于FCOS的两阶段检测模型。在RPN阶段利用FCOS生成各种场景中的候选框。精心设计了两阶段正样本和负样本模型,以增强正建议采样效果,特别是在FCOS中忽略的微小或弱车辆。在RCNN阶段设计了一个两步分类模型,包括建议分类分支和点分类分支,以提高各种类型车辆之间的分类性能。4MVD是从各种遥感场景中收集的,用于评估双FCOS的性能。4MVD上的双FCOS对五类车辆检测的平均准确率为78.3%。大量实验表明,双FCOS显著提高了各种遥感场景下的车辆检测性能。
上世纪 70 年代,人们利用仿生学的原理,充分利用计算机的快速性、可靠性、大存储量、可重复性、高计算性能,把传统的检测、处理、执行环节与计算机技术密切配合,实现了产品检测的高度智能化,由此产生了机器视觉的概念。
随着生物技术在医学领域的快速发展和人们在细胞分子水平对肿瘤发病机制认识的深入,肿瘤治疗逐渐从前基因组的细胞毒性药物治疗时代过渡到后基因组的靶向治疗新时代。提到基因检测,前几年,临床医生在向患者推荐时还心存疑虑,而近两年,基因检测已成为癌症诊疗的标准动作,基本上每一个癌症患者都有一套自己的基因检测报告。不得不说,一个患者一套方案的个体化诊疗时代已经到来。比如,一位患者患了癌症,不仅要做病理诊断还要做全基因检测,发现突变位点,进而为患者制定包括化疗,靶向,免疫治疗方案,以及家族癌症风险评估。
Webshell是网站入侵的常用后门,利用Webshell可以在Web服务器上执行系统命令、窃取数据等恶意操作,危害极大。Webshell因其隐秘性、基于脚本、灵活便捷、功能强大等特点,广受黑客们的喜爱,因此Webshell的检测也成为企业安全防御的重点,Webshell检测已是主机安全系统的标配功能。洋葱系统是腾讯自研的主机安全系统,Webshell检测是其基础功能之一,洋葱系统在2008年上线了第一代Webshell检测引擎,14年上线了动态检测功能(RASP)并在TSRC进行了众测,其后还增加了统计分析、机器学习等能力。2012年phpmyadmin某个分发节点被植入后门(CVE-2012-5159)就是被Webshell检测引擎所发现。
近年来,随着计算机技术的飞速发展,越来越多的研究者开始关注表格检测识别技术。表格检测识别技术是一种利用计算机自动处理表格的技术,它可以实现从文本中检测出表格,并进行识别和提取。这种技术有助于提高文本处理的效率,为计算机辅助知识发现和知识挖掘提供了支持。
目标检测对光学遥感图像的解释至关重要,可以作为研究利用遥感的其他视觉任务的基础。然而,目前在光学遥感图像中使用的目标检测网络没有充分利用特征金字塔的输出,因此仍有改进检测的潜力。
大量的恶意软件/程序攻击给用户带来了极大的困扰。国内外的研究人员检测恶意程序的技术主要分为:基于程序结构、文件数据特征等恶意程序静态识别技术,基于程序运行时函数行为调用序列、函数参数信息等恶意程序动态识别技术[1]。目前,基于规则等检测技术以及基于机器学习等检测技术均存在相关问题。当未知恶意异常程序进行检测时,基于规则(YARA等)检测技术需要靠追加规则来实现,无法应对未知恶意异常程序的检测。此外,由于设备产生的数据量巨大,存在线索难以调查的问题,导致有效攻击线索淹没在背景数据中,基于机器学习检测技术通常具有较高的误报率和漏报率,难以快速识别。构建溯源图,能够作为威胁狩猎的关键资源,为威胁的识别、评估、关联提供丰富的上下文。《Provenance Mining:终端溯源数据挖掘与威胁狩猎》[2]一文,介绍了终端溯源数据(Provenance)以及溯源图(Provenance Graph)的概念,并介绍了如何在溯源数据完整有效采集的情况下,通过溯源图的后向追溯(backward-trace)和前向追溯(forward-trace),实现攻击事件的溯源与取证。为了检测未知恶意程序,相关研究人员[3]提出MatchGNet,通过数据驱动的方法进行检测,利用图神经网络来学习表示以及相似性度量,捕获不同实体之间的关系,利用相似性学习模型在未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分,发现行为表示与良性程序有区分的未知恶意程序,最终,通过实验证明了有效性。随着异常程序检测技术的发展,攻击者躲避检测的方式也越来越多。本文将分析属性图在检测异常程序的应用。
今天我们接着上次综述章节1继续来大家来说说,本次主要说说20年内的目标检测,感谢大家的关注与支持。
根据现有的文献进行总结,工业IDS的检测方法主要有2种:变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
死链是指网站上的链接指向了不存在的页面或资源,这些链接无法正常访问,会影响用户体验和搜索引擎优化。因此,及时检测和修复死链是网站优化的重要一环。本文将介绍3款免费的线上死链查询工具,帮助您快速发现和解决死链问题。
作者:Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
随着现代经济与科学的快速发展,人们生活水平不断的提高。与此同时,人们对与自身健康息息相关的药品质量有了越来越高的质检要求。
AI防火墙作为NGFW(下一代防火墙)的演进产品,确实在威胁检测能力上有了显著的提升。传统的NGFW主要依赖于静态规则库来检测威胁,这种方法在面对不断变种的高级威胁时,往往力不从心。而AI防火墙则通过引入智能检测引擎,极大地增强了防火墙的威胁检测能力。
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