水下目标检测仍具有以下几点挑战：（1）水下场景的实际应用中目标通常很小，含有大量的小目标；（2）水下数据集和实际应用中的图像通常是模糊的，图像中具有异构的噪声。...为了解决小目标检测和噪声这两个问题，本文首先提出了一种新颖的神经网络架构，即用于小物体检测的样本加权混合网络（SWIPENet）。...基于深度学习的物体检测系统已在各种应用中表现出较好的性能，但在处理水下目标检测方面仍然感到不足，主要有原因是：可用的水下目标检测数据集稀少，实际应用中的水下场景的图像杂乱无章，并且水下环境中的目标物体通常很小...，而当前基于深度学习的目标检测器通常无法有效地检测小物体，或者对小目标物体的检测性能较差。...然而，下采样操作对于目标检测任务来说是不够的，目标检测任务不仅需要识别物体的类别，而且还需要在空间上定位其位置。在应用了几次下采样操作之后会导致特征图的空间分辨率太粗糙，从而无法处理小物体的检测。
任务是通过向原始图像中添加对抗补丁（adversarial patch）的方式，使得典型的目标检测模型不能够检测到图像中的物体，绕过目标定位。...如下图所示，为本文的SAA框架，它集成了两个目标检测器（一阶段目标检测器YOLOv4和二阶段目标检测器FasterRCNN）来进行攻击。...损失函数 SAA的目标是消除图像中所有的物体检测框，该攻击与目标检测器的正样本(前景)和负样本(背景)的定义密切相关。作者通过使图像中的一个物体成为目标探测器的负样本来消除它。...根据目标探测器前景和背景的定义作者设计了相关的损失函数。 YOLOv4是一阶段目标检测器，YOLOv4利用置信度去区分图像的前景和背景。...大量的区域建议使其难以消除所有目标与极其有限的攻击。
Java RASP也是基于JavaAgent实现的。趁热记录下JavaAgent基础概念，以及简单使用JavaAgent实现一个获取目标进程已加载的类的测试。...>... classes)//已加载类进行重新转换的方法，重新转换的类会被回调到ClassFileTransformer的列表中进行处理。...•agentmain方式由于是采用attach机制，被代理的目标程序VM有可能很早之前已经启动，当然其所有类已经被加载完成，这个时候需要借助Instrumentation#retransformClasses...(); // attach目标VM VirtualMachine.attach(descriptor.id()); // 目标VM加载Agent VirtualMachine#loadAgent...如果想要重新定义一全新类（类名在已加载类中不存在），可以考虑基于类加载器隔离的方式：创建一个新的自定义类加载器去通过新的字节码去定义一个全新的类，不过只能通过反射调用该全新类的局限性。
Abstract：目标检测训练与图像分类模型的研究相比，相对缺少普遍性。...在这项工作中，我们探索了有助于将最先进的目标检测模型的性能提升到一个新水平而不牺牲推理（inference）速度的通用调整。...正文 主要贡献 1）我们是第一个系统地评估各种目标检测 pipelines 中应用的各种训练启发式方法，为未来的研究提供了有价值的实践指导。...4）我们扩展了目标检测数据增广领域的研究深度，显著增强了模型泛化能力，有助于减少过度拟合问题。实验还揭示了可以在不同网络结构中一致地提高目标检测性能的良好技术。...用于图像分类的mixup方法如下： ? 用于目标检测的方法如下： ? 注意mixup中最重要的超参数就是α 和 β ，不同的值对结果(mAP)会有很大影响，结果如下所示： ?
前言 MMDetection是商汤和港中文大学针对目标检测任务推出的一个开源工具包，统一标准化了很多前沿模型，为研究者复现代码提供了便利。...本篇就来尝试安装一下MMDetection并简单跑一下官方的示例教程。...MMDetection仅仅是多个Codebases中的其中一个，除此之外，还有专用于图像分类的MMClassification，用于目标追踪的MMTracking等。...安装 有了项目的概念之后，我们就知道需要安装两个库：MMCV和MMDetection 和Pytorch和torchvision一样，这两个库的版本必须要对应，官网给出这张版本对应参考表。...kitti_tiny数据集 训练过程不做详解，各注释已写在代码中。
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF（2019 CVPR）的作者...该论文的出发点还是在样本选择和FPN特征选择层面。 ? 背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。...整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数，而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下： ?...作者认为引起该问题的主要原因是特征不对齐，位于gt边缘的anchor和位于中心的anchor不应被同等对待。...●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过，即如何选择合适的分辨率（尺度）来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。
尽管卷积网络（convnets）的早期形态并未包含NeoCognitron太多的影子，但是我们使用的版本（有pooling层的）却深受其影响。 ? 示意图演示的是神经认知机中层与层之间的相互连接。...您对卷积网络近期在目标识别方面大热的看法如何？是否曾预料过？...是的，我知道肯定会这样，只是时间问题罢了，取决于数据集是否足够大，计算机是否足够强劲，能够支持深度学习算法在设计视觉系统方面比人类工程师做得更加优秀。...AT&T的特性认知模型不止是一个简单的分类器，而是完整的管道。能否深入介绍您的团队所面临的实现问题？ 为了做到这一点，我们必须实现自己的程序语言同时编写自己的编译器。...《肖像中目标定位的原始手段》，1993年 今天，看到这么多前途光明的年轻人在这个主题上如此积极投入并提出这么多新想法和新应用，真是让人惊喜不已。
目标检测和目标跟踪的关键差异在于检测是一个class-level的任务，而跟踪是一个instance-level的任务（即检测只关注类间差异而不重视类内差异，跟踪需要关注每一个实例，同时跟踪的类别是不可知的...前者是一个class-level的子任务用来寻找和目标相似的候选框，后者是instance-level的任务用来区分目标和干扰物。...TGM对目标和搜索区域的特征以及它们在主干中的相互作用进行编码，相当于让网络更关注于与目标相关的instance，后面几篇文章也用了不同的方法来实现这个目的。...针对问题 2，本文计算一个线性分类器来区分第一帧的感兴趣目标和其他目标，通过最小二乘方法得到闭式解从而可以学习到一个更关注感兴趣instance的鲁棒特征。...Algorithm去跟踪所有潜在的目标。
前言 本文介绍了知乎上关于视频目标检测与图像目标检测的区别的几位大佬的回答。主要内容包括有视频目标检测与图像目标检测的区别、视频目标检测的研究进展、研究思路和方法。...基于单帧图像的目标检测 ---- 在静态图像上实现目标检测，本身是一个滑窗＋分类的过程，前者是帮助锁定目标可能存在的局部区域，后者则是通过分类器打分，判断锁定的区域是否有（是）我们要寻找的目标。...基于视频的目标检测 ---- 单帧不够，多帧来凑。在视频中目标往往具有运动特性，这些特性来源有目标本身的形变，目标本身的运动，以及相机的运动。...这时我们可以通过学习形变规律，总结出目标特殊的运动特征和行为范式，然后看待检测的目标是否满足这样的行为变化。...与目标跟踪的区别 ---- 目标跟踪通常可分为单目标跟踪和多目标跟踪两类，解决的任务和视频目标检测相同的点在于都需要对每帧图像中的目标精准定位，不同点在于目标跟踪不考虑目标的识别问题。 3.
如果想要在深度学习中训练我们自己的模型，就得对图片进行标注。...labelImg是一个超级方便的目标检测图片标注工具，打开图片后，只需用鼠标框出图片中的目标，并选择该目标的类别，便可以自动生成voc格式的xml文件。...安装环境 win10 python3.6 下载安装包 github:https://github.com/tzutalin/labelImg [在这里插入图片描述] 百度：https://...pan.baidu.com/s/1pZo4Cn2mGPz-Z-zgIMVfaQundefined 提取码：q4us 两种方法都可以，下载之后，将压缩包解压 安装依赖库 pip install PyQt5...lxml git clone https://github.com/tzutalin/labelImg.git cd labelImg make all python labelImg.py linux安装
最近利用Conda终于成功安装了mmdetection，说实话，非conda的还真的不好装，特别在.complie的时候，即使成功，总是会出现各种问题，直到conda安装后，才明白之前的问题关键所在，即必须...之前从release版本中下载了0.4.1的版本，还是有问题。 1、框架介绍 这个框架还是非常清晰的，整个代码从骨架，模型，BBOX处理，推断等都有专门的项目文件夹。...而且提供了当前许多主流的目标检测模型的实现。 2、安装 建议使用conda的方式来安装，用代码重新编译的方式会出现一些BUG。...在conda环境下有一些支持的LIB容易有，而用传统的PYTHON包的方式，在compile中虽然可以成功，但使用上会出现问题。.../compile.sh python(3) setup.py install 安装成果如图所示。 ?
摘要：小目标检测仍然是一个尚未解决的挑战，因为很难仅提取几个像素大小的小目标信息。尽管在特征金字塔网络中进行尺度级别的相应检测可以缓解此问题，但各种尺度的特征耦合仍然会损害小目标检测的性能。...扩展的特征金字塔（P'2，P2，P3，P4，P5）被馈送到后续的检测器，以进行进一步的目标定位和分类。 顶部4层金字塔自顶向下构成，用于中型和大型目标检测。...EFPN的底部扩展在图中包含一个FTT模块，一个自上而下的路径和一个紫色金字塔层，旨在捕获小目标的区域细节。...纹理提取器（ texture extractor）从主流特征和参考特征的组合中选择可靠的区域纹理用于小目标检测。...小目标检测的难度在于目标很小，其特征比较浅（如亮度/边缘信息等），语义信息较少；另外小目标和背景之间尺寸不均衡，用较小的感受野去关注其特征的话，很难提取全局语义信息；用较大感受野去关注背景信息的话，那么小目标的特征会丢失信息
前两天写了一篇关于多目标排序模型的文章，有小伙伴给我留言说，多个目标好理解， 但是排序的时候怎么融合多个目标呢？ 我仔细一想，的确没有说清楚，没有相关工作经验的小伙伴可能还是有些迷糊。...对于搜索和广告来说，排序的目标都是相对比较明确的，但推荐不同，推荐的目标就没那么明确了。可能会有同学说，推荐目标不是用户喜欢么，当然是按照用户兴趣排序啦。...所以在推荐领域，工程师们的目标其实是比较迷茫的。但建模的过程当中又必须要有一个明确的目标，所以业内还是用点击率和转化率来作为推荐的目标。大家可以思考一个问题，点击率高转化率高就意味着推荐效果好吗？...所以如果我们同时预测了多个目标，也没办法在排序的时候按照多个目标排序，除非我们想办法把它们融合到一起。这也就是今天文章的主题，多目标的情况下怎么进行融合排序的问题。...实际上从最终实验的结果来看，点击率影响并不大，但转化率能得到非常巨大的提升。 细节和常见错误 不管我们设计怎么样的多目标融合方案，有一个细节一定要注意，就是这个目标要和模型训练的目标一致。
关于数据师的目标，这里就先从"目标"的概念入手，强化其内涵的认知。为什么这样做呢？说下笔者的理解，"目标"作为连接数据师战略和数据师日常行为活动的中间环节，其关键性不言而喻！...可见"目标"的定义，就是聚焦、穿透的行动准则。数据师运用目标理论能够很好的达成目标，完成数据师战略，从而提升企业的数据优势，获得企业的有效竞争。接下来，再看下经典的SMART目标管理原则吧！...这是订定工作目标时，必须谨记的五项要点。...数据师的目标 数据师的目标来源与数据师的战略的理解，上一篇已经对数据战略进行了说明，其本质是企业通过数据资产的管理，获得组织体基于"数据"方面掌控能力，支撑企业的的总体战略，持续提升企业竞争优势。...，持续支撑企业数据资产的设计和开发； 确保已评估的数据风险下，数据资产的持续可用。
，它是将图像或者视频中的目标与不感兴趣的部分区分开，判断是否存在目标，若存在目标则确定目标的位置，识别目标是一种计算机视觉任务。...在各国学者的共同努力下，目标检测与识别技术飞速发展，并使得最好的目标检测与识别算法在公开数据集上有着跨越式的进步，算法性能在不断地接近人类能力。 ...如今，目标检测与识别的研究方法主要由两大类：基于传统图像处理和机器学习算法的目标检测与识别方法基于深度学习的目标检测与识别方法1、基于传统图像处理和机器学习算法的目标检测与识别方法 传统的目标检测与识别方法主要可以表示为...通过这些特征对目标进行识别，然后再结合相应的策略对目标进行定位。...2、基于深度学习的目标检测与识别方法 如今，基于深度学习的目标检测与识别成为主流方法，主要可以表示为：图像的深度特征提取->基于深度神经网络的目标识别与定位，其中主要用到深度神经网络模型是卷积神经网络
1、Makefile伪目标的格式： .PHONY : clean clean: rm xxxx 2、Makefile伪目标的作用： 第一种情况： 如果我们需要书写这样的一个规则：规则所定义的命令不是去创建目标文件...当文件夹中没有clean这个文件的时候，我们输入“make clean”能按照初衷执行，但是一旦文件夹中出现clean文件，我们再次输入“make clean”，由于这个规则没有任何依赖文件，所以目标被认为是最新的而不去执行规则所定义的命令...为了解决问题，我们将目标clean定义成伪目标。...clean: rm xxxx 如果同一个目录下有一个clean文件，那么 make clean的动作将不会执行rm动作； 所以，增加.PHONY伪目标的使用的话，就会忽略目录下clean这个文件，...直接执行rm动作； 第二种情况： 伪目标的另一种使用场合时在make的并行和递归执行过程中。
商汤开源最大目标跟踪库PySOT：含SiamRPN++和SiamMask等算法，介绍了来自商汤科技的STVIR（SenseTime Video Intelligence Research team）开源的目标跟踪库...当时PySOT并没有上传代码，所以之前的文章仅介绍了新特性，但得到大家广泛关注。 本以为是2019年5月底会上线代码，但于2019年5月13日凌晨，PySOT已正式上线代码！...之前Amusi也分享了几篇很棒关于目标跟踪很棒的文章，但本文要介绍的项目是paper+code，这个是大家喜闻乐见的。...基于孪生网络的目标跟踪算法汇总 GitHub：目标跟踪最全资料集锦 CVPR2019 | 我对Siamese网络的一点思考（SiamMask） PySOT特性 PySOT 目标跟踪库实现了目前SOTA...VOT16/18/19 VOT18-LT LaSOT UAV123 PySOT 安装与测试 最新更新的 PySOT 添加了安装教程、模型下载库、测试/评估脚本等内容。
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睿智的目标检测23——Pytorch搭建SSD目标检测平台 学习前言 什么是SSD目标检测算法 源码下载 SSD实现思路 一、预测部分 1、主干网络介绍 2、从特征获取预测结果 3、预测结果的解码 4、...什么是SSD目标检测算法 SSD是一种非常优秀的one-stage目标检测方法，one-stage算法就是目标检测和分类是同时完成的，其主要思路是利用CNN提取特征后，均匀地在图片的不同位置进行密集抽样...此时我们获得了预测框的中心和预测框的宽高，已经可以在图片上绘制预测框了。 想要获得最终的预测结果，还要对每一个预测框进行得分排序与非极大抑制筛选。 这一部分基本上是所有目标检测通用的部分。...= 0 ''' 必须要修改，用于生成2007_train.txt、2007_val.txt的目标信息 与训练和预测所用的classes_path一致即可 如果生成的2007_train.txt...里面没有目标信息 那么就是因为classes没有设定正确 仅在annotation_mode为0和2的时候有效 ''' classes_path = 'model_data/voc_classes.txt
关键要点 使您希望轻松选择的元素变大并将其放置在靠近用户的位置。 这个法则特别适用于按钮，这些元素的目的是很容易找到和选择。...起源 1954年，心理学家保罗费茨检验人体运动系统，发现移动到目标所需的时间取决于距离，但与其大小成反比。根据他的法律，由于速度精度的折衷，快速移动和小目标会导致更高的错误率。...尽管存在Fitts定律的多种变体，但都涵盖了这个想法。Fitts定律广泛应用于用户体验（UX）和用户界面（UI）设计。...例如，这项法律影响了制作大型交互式按钮的惯例（特别是在手指操作的移动设备上） - 较小的按钮更难以点击（且耗时）。同样，用户的任务/关注区域和任务相关按钮之间的距离应尽可能短。
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