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检测当前标签

检测当前标签是一个常见的需求，它可以帮助用户在不同的场景下识别和分类物体。在云计算领域，检测当前标签可以用于许多场景，例如自动化标签管理、内容分类、物体识别等。

在云计算中，检测当前标签可以通过使用机器学习算法来实现。例如，可以使用深度学习技术来训练模型，以便能够识别和分类不同的物体。

检测当前标签的优势在于它可以帮助用户更快、更准确地识别和分类物体。它可以用于许多场景，例如自动化标签管理、内容分类、物体识别等。

在云计算中，检测当前标签的应用场景包括自动化标签管理、内容分类、物体识别等。例如，可以使用检测当前标签来自动化管理文件和数据的标签，以便更快、更准确地找到所需的信息。

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这些产品都可以用于检测当前标签，并提供相应的功能和服务。

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Alipay UED推出网站代码分析和质量检测扩展Monster

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DEEP DOMAIN ADAPTIVE OBJECT DETECTION: A SURVEY

基于深度学习的目标检测获得了很大的方法。这些方法基本上假定可以获得大规模的训练标签，训练和测试数据服从理想的分布。然而这两个假设在实际中通常不满足。深度域适配目标检测做为一种新的学习范式开始出现，来解决上述问题。这篇文章旨在对最先进的域适配目标检测方法进行综述。首先，我们简要介绍域适配的概念。第二，深度域适配检测器可以分为四类，并提供了每个类别中有代表性的方法的详细说明。最后给出了将来的研究趋势。

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End-to-End Object Detection with Fully Convolutional Network

基于全卷积网络的主流目标检测器已经取得了很好的表现。然而大多数检测器仍旧需要一个手动设计的NMS后处理流程，阻碍了端到端的训练。

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SimD：自适应相似度距离策略提升微小目标检测性能！

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自动化数据引擎 AIDE | 自动识别问题、自动标注改进模型，不在依赖大量人工数据标注！

自动驾驶车辆（AVs）在一个不断变化的世界中运行，遭遇着在长尾分布中的各种物体和情景。这种开放世界的特性对AV系统提出了重大挑战，因为这是一个对安全至关重要的应用，必须部署可靠且训练有素的模型。随着环境的发展，对持续模型改进的需求变得明显，要求具备应对突发事件的可适应性。

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无需NMS的目标检测，OneNet

目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一，并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地，如何定义每个目标的正样本和背景的负样本始终是一个悬而未决的难题。数十年来，目标检测中的正样本一直是候选框，它与真值框的 IoU 大于阈值。现代检测器在图像网格上预定义数千个锚框，并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。

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特别小的目标检测识别（附论文下载）

目标检测现在越来越流行，而且自从使用深度学习方法以来，人们越来越感兴趣。如今，根据无人机和飞行器的广泛使用情况，使用航拍照片的应用程序非常畅销。由于物体的尺寸小得多，与使用边缘设备相关的计算能力限制，以及由于电源有限的能耗，以及与实时应用相关的效率和推理时间，这种方法比普通的目标检测任务更困难。

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最小代价分配移除NMS后处理，港大&字节跳动提出E2E单阶段目标检测器

目标检测是计算机视觉领域的基础性任务之一，并且赋能大量的下游应用。当前目标检测器存在的一大挑战是标签分配问题。特别地，如何定义每个目标的正样本和背景的负样本始终是一个悬而未决的难题。数十年来，目标检测中的正样本一直是候选框，它与真值框的 IoU 大于阈值。现代检测器在图像网格上预定义数千个锚框，并在这些候选框上执行分类和回归任务。这种基于框的标签分配方法被称为「框分配」。

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一种简单的Few Shot 目标检测方法

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式论文链接: https://arxiv.org/pdf/2112.05749.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 少样本目标检测（few-shot object detection，FSOD）——仅在少数训练实例的情况下为新类别扩展目标检测器的任务 01 前言今天分享的目标是少样本目标检测（few-shot object detection，FSOD）——

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华中科大提出YOLOOC | 源于 YOLO又高于YOLO，任何类别都不在话下，误检已是过往

物体检测在计算机视觉中具有基础性作用。它旨在定位并识别图像中的物体。近年来，深度模型极大地推进了其进展。大多数先前的工作都是为闭集检测而设定的，其中所有需要在训练阶段检测的类别都是可用的。尽管现有模型在闭集设置中表现良好，但当面对新物体类别（即开集、开类或开放世界物体检测，OWOD）时，其性能会显著下降。

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Label,Verify,Correct：一种简单的Few Shot 目标检测方法

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式论文链接: https://arxiv.org/pdf/2112.05749.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 少样本目标检测（few-shot object detection，FSOD）——仅在少数训练实例的情况下为新类别扩展目标检测器的任务 01 前言今天分享的目标是少样本目标检测（few-shot object detection，FSOD）——

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检测9000类物体的YOLO9000 更好更快更强

多尺度训练YOLOv2；权衡速度和准确率，运行在不同大小图像上。YOLOv2测试VOC 2007 数据集：67FPS时，76.8mAP；40FPS时，78.6mAP。

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半监督辅助目标检测：自训练+数据增强提升精度（附源码下载）

计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G 近年来，半监督学习（SSL）受到越来越多的关注。在当没有大规模注释数据时，SSL提供了使用unlabel data来改善模型性能的方法。公众号ID｜ComputerVisionGzq学习群｜扫码在主页获取加入方式论文： https://arxiv.org/pdf/2005.04757.pdf 1 简要半监督学习 (SSL) 有可能提高使用未标记数据的机器学习模型的预测性能。尽管最近取得了显着进展，但SSL的演示范围主要是图像分类任务。在今天

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致敬ATSS | Dynamic ATSS再造ATSS辉煌！！！

目标检测是计算机视觉中的一个基本问题，它可以同时分类和定位图像或视频中的所有目标。随着深度学习的快速发展，目标检测取得了巨大的成功，并被应用于许多任务，如目标跟踪、图像分类、图像分割和医学图像分析。

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DTG-SSOD：最新半监督检测框架，Dense Teacher（附论文下载）

关注并星标从此不迷路计算机视觉研究院公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式论文地址：https://arxiv.org/pdf/2207.05536.pdf 计算机视觉研究院专栏作者：Edison_G “从稀疏到密集”的范式使SSOD的流程复杂化，同时忽略了强大的直接、密集的教师监督 01 概述 Mean-Teacher (MT) 方案在半监督目标检测 (SSOD) 中被广泛采用。在MT中，由教师的最终预测（例如，在非极大抑制 (NMS) 后处理之

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DETR解析第一部分：Detection Transformer的介绍

作者丨Aritra Roy Gosthipaty and Ritwik Raha 编译丨ronghuaiyang 编辑丨AiCharm

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最近一年，AI领域出现了很多迁移学习(transfer learning)和自学习(self-learning)方面的文章，比较有名的有MoCo，MoCo v2，SimCLR等。这些文章一出现，就受到了很多研究人员的追捧，因为在现实任务上，标签数据是非常宝贵的资源，受制于领域标签数据的缺失，神经网络在很多场景下受到了很多限制。但是迁移学习和自学习的出现，在一定程度上缓解甚至解决了这个问题。我们可以在标签丰富的场景下进行有监督的训练，或者在无标签的场景下，进行神经网络无监督的自学习，然后把训练出来的模型进行迁移学习，到标签很少的场景下，利用这种方式来解决领域标签数据少的问题。

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目标检测数据标注成本高怎么破？主动学习的自适应监督框架

下面要介绍的论文发表于BMVC2019，题为「An Adaptive Supervision Framework for Active Learning in Object Detection」，论文提出一个在目标检测中主动学习的自适应框架，在保证目标检测性能的同时大大节省了训练目标检测器的数据标注成本。

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CVPR 2020| 商汤提出大规模多标签目标检测新算法

本文介绍的是CVPR2020 Oral论文《Large-Scale Object Detection in the Wild from Imbalanced Multi-Labels》，作者来自商汤搜索与决策团队与中科院自动化所。

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ECCV | 数据高效的Transformer目标检测器

Detection Transformer于2020年ECCV被提出，作为一种新兴的目标检测方法，Detection Transformers以其简洁而优雅的框架取得了越来越多的关注。本工作由京东探索研究院和中科大联合完成。

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CV岗位面试题：简单说下YOLOv1,v2,v3,v4各自的特点与发展史

重磅干货，第一时间送达文 | 七月在线编 | 小七解析：文章目录一、任务描述二、设计思想三、发展历程 1. YOLOv1 2.

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DPText-DETR: 基于动态点query的场景文本检测，更高更快更鲁棒

针对场景文本检测任务，近期基于DEtection TRansformer (DETR) 框架预测控制点的研究工作较为活跃。在基于DETR的检测器中，query的构建方式至关重要，现有方法中较为粗糙的位置先验信息构建导致了较低的训练效率以及性能。除此之外，在如何监督模型方面，之前工作中使用的点标签形式影射了人的阅读顺序，本文观察到这实际上会降低检测器的鲁棒性。

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SEMI-SUPERVISED OBJECT DETECTION FRAMEWORK WITH OBJECT FIRST MIXUPFOR REMOTE SENSING IMAGES

本文提出了一个用于遥感图像的简单半监督目标检测框架，该框架被命名为SSOD-RS。SSOD-RS包含两个部分，即改进的自我训练和基于强数据增强的一致性正则化，以及改进的混合。首先，作为一种增强算法，提出了Object First mixup（OF-mixup）来调整物体和背景的权重，扩大了训练样本的分布，同时减少了遥感复杂背景对物体特征的干扰。其次，在自训练中引入了集合损失和微调的训练策略，使模型在学习了伪标签的特征后，适应真实标签的特征分布。实验结果表明，利用无标签图像的SSOD-RS可以极大地提高模型的准确性。

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AI新威胁:神经网络后门攻击

人工智能是如今备受关注的领域，随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习模型的应用已经进入了我们的生活。伴随着神经网络的发展和应用的普及，深度学习模型的安全问题也逐渐受到大家的关注。但是深度学习模型具备天生的安全隐患，近些年的研究表明对输入深度学习模型的数据样本进行特殊处理后，可以导致模型产生错误的输出。因此这样的对抗样本实现了攻击深度学习模型的效果。如果我们在神经网络模型的训练过程中，采取数据投毒的方式对模型植入后门，也可实现攻击模型的目的。从对抗样本到神经网络模型后门植入，攻击者的攻击手法变化越来越多，攻击成本越来越低，这对大量的深度学习模型和应用来说是很有威胁的。本文从后门攻击的角度浅谈神经网络中的安全问题以及有关的威胁检测方式。

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OTA：目标检测中的最优传输分配

该论文主要是关于目标检测中的标签分配问题，作者创新性地从全局的角度重新审视了该问题，并提出将标签分配问题看成是一个最优运输问题。要知道最优传输问题是当前最优化理论和GAN理论研究领域中的一个很火的研究课题。论文的实验效果俱佳，而且作者还提供了相应的源码。

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独家 | 流媒体服务中的诈骗检测

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NWD-Based Model | 小目标检测新范式，抛弃IoU-Based暴力涨点(登顶SOTA)

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旷视孙剑博士联手西安交大提出LGD，适用于目标检测的知识蒸馏，训练速度提升51%

知识蒸馏（Knowledge distillation, KD）刚开始被用于图像分类任务时就取得了不错的效果，通常流程就是将指导性知识从预训练的模型作为教师teacher转移到较小的学生student模型，从而在性能下降较少的情况下完成模型压缩。

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智能型振弦传感器的物理量智能识别技术应用原理

（可嵌入的微型电子标签）是一个带有存储功能的两线制电子温度传感器，可提供给振弦传感器生产厂商嵌入到传感器内部，实现信息预存储、动态 ID 识别、温度获取、温度校正的智能传感器。它通过一系列节能、通讯技术，在无需电源的条件下实现长达 800 米的通讯功能。

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基于深度学习的遥感图像地物变化检测综述

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Dynamic Anchor Learning for Arbitrary-Oriented Object Detection

任意方向的目标广泛出现在自然场景、航拍照片、遥感图像等，任意方向的目标检测受到了广泛的关注。目前许多旋转检测器使用大量不同方向的锚点来实现与ground truth框的空间对齐。然后应用交叉-联合(IoU)方法对正面和负面的候选样本进行训练。但是我们观察到，选择的正锚点回归后并不能总是保证准确的检测，而一些阴性样本可以实现准确的定位。这说明通过IoU对锚的质量进行评估是不恰当的，进而导致分类置信度与定位精度不一致。本文提出了一种动态锚学习(DAL)方法，利用新定义的匹配度综合评价锚的定位潜力，进行更有效的标签分配过程。这样，检测器可以动态选择高质量的锚点，实现对目标的准确检测，缓解分类与回归的分歧。在新引入的DAL中，我们只需要少量的水平锚点就可以实现对任意方向目标的优越检测性能。在三个遥感数据集HRSC2016、DOTA、UCAS-AOD以及一个场景文本数据集ICDAR 2015上的实验结果表明，与基线模型相比，我们的方法取得了实质性的改进。此外，我们的方法对于使用水平边界盒的目标检测也是通用的。

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