译者丨辛西娅 编辑丨维克多 人工智能（AI）系统的脆弱性一直被行业人员所诟病，稍微的数据错误就会使系统发生故障。例如在图像识别中，图片微小的像素改变，不会干扰人类视觉，但机器可能会发生紊乱。 优化是推动AI尽可能准确的动力，在抽象的逻辑世界中，这种推动无疑是好的，但在AI运行的现实世界中，每一个好处都是有代价的。例如需要更多数据来提高机器学习计算精度，需要更好的数据来确保计算的真实性。 确实，对人类而言，好的心态能够抵御完美主义带来的破坏性影响，一个不那么神经质的大脑已经帮助我们在“生活的冲撞和摇摆”中茁壮成长。 如果没有满意的选项，那么就要求AI重新定向，或者进行手动操作，以最大的限度提高计算机的逻辑和人类的主动性。 3. 仿照大脑建立去中心化的AI模型。 更重要的是，人工智能可以向外看，从人类学的线索中学习，而不是狂热地集中在自己的内部优化策略上。 以上技术建议并不是未来虚幻的想象，它是现在就可以实现的设计创新。
人工智能技术发展到现在已经很强大，AlphaGo已经把众多围棋世界冠军踩在脚下，让大家心生恐惧，就算在图像识别这件小事上，也比人类更好更快，然而，科学家认为这还远远不够，对于AI的发展来说，理解视频中的动态行为是接下来的关键发展方向 从另一个角度看，随着“中国天网”的落实，中国已经建成了世界上最大的视频监控网，视频摄像头超过2000万个，然而，每个省全部警种的视频分析人员却不足10万个，未来，必须依靠人工智能和大数据进行视频的处理分析 用视频训练人工智能 跟图像识别类似，科学家们利用大量的视频数据来训练AI，使其更好地理解真实世界的行为。 去年9月，IBM与MIT宣布组建“IBM-MIT脑启发多媒体机器理解实验室”，双方携手开发具有高级试听能力的人工智能。 所以传统视频输入的方法，不一定适用于人工智能。” 所以，机器如果想要真正实现智能，还需要从仿生物的方向研究，人们应该弄清楚眼睛发放脉冲是如何将信息编码传送给大脑的。
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加州大学伯克利分校的世界顶级机器学习专家 Michael I.Jordan，除了广为人知的「人工智能 - 革命尚未开始」的观点外，另外一个观点则更为重要，即人工智能正逐步由原理性研究，走向人工智能工程。 他认为，随着机器学习的蓬勃发展，人工智能的目标发生了本质性变化，不再只是去研究如何「在单个计算机上复现人类智能」，更重要的是如何「构建现实世界中的系统，从而解决现实世界中的超大规模问题」。 在我看来，这种认知的改变，与传统的人工智能研究的目标（在单个计算机上复现人类的智能）有很大差异；当下的机器学习研究，更多地是与全球范围内相连接的多台计算机以及人类有关，旨在解决交通、医疗卫生、金融等全球范围内的超大规模问题 由于我们有着不同的目标、喜好、效用，这并不代表我们要以相同的方式对待每个人。从经济学的角度来看，实现公平性意味着我们要更多的考虑每个人的喜好和效用。 这些新出现的问题都有一个共同的宏大目标：发掘一些新的原理，从而构建基于学习的健康、公平的市场，这种市场在很长一段时间内是稳定的。这种健康的系统需要为人们带来幸福感、公平感、经济价值。
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。
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.
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。 ）可实现性，指绩效指标在付出努力的情况下可以实现，避免设立过高或过低的目标； R（relevant）相关性，指实现此目标与其他目标的关联情况； T（time－based）时限性，注重完成绩效指标的特定期限 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。
，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。 目标检测与识别是计算机视觉领域中一个非常重要的研究方向，随着互联网，人工智能技术，智能硬件的迅猛发展，人类生活中存在着大量的图像和视频数据，这使得计算机视觉技术在人类生活中起到的作用越来越大，对计算机视觉的研究也越来月火热 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 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。
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。 然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。 与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。 【目标检测】 SSD目标检测 |1. PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
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。
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
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。 事实上，对于图 2 中的金字塔架构（顶部） ，仍然需要图像金字塔来识别跨多个尺度的目标[28]。 3. 在最初的 RPN 设计中，在单尺度卷积特征图之上，在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络，执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。 这是通过一个 3×3 卷积层和两个用于分类和回归的同级 1×1 卷积实现的，我们将其称为网络头。目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。 224 的 RoI 应该映射到的目标级别。
武汉大学人工智能研究院希望通过与一系列人工智能企业合作，找到一条双赢模式的道路。 在成立仪式中，清华大学吴建平院士代表清华大学祝贺武汉大学人工智能研究院的成立。 在发言中，吴建平院士讲述了国家在人工智能领域的政策，并讲述了清华大学人工智能研究院的建设经验。同时，他也回顾了武汉大学在人工智能领域研究的历史。 据吴建平院士介绍，武汉大学是国内最早从事人工智能研究的单位之一，计算机科学系的曾宪昌教授曾任中国人工智能学会第一任副会长、中国人工智能学报主编和中国计算机科学学会副会长。 因此，武汉大学成立人工智能研究院，是学校强大的教学、科研实力顺应时代潮流发展的必然结果，具有坚实的基础，前景十分光明。 武汉大学作为一个学科门类齐全的重点综合性高校，将致力于两个方面。 一方面是加强人工智能的数理、认知基础理论研究，为提升我国在人工智能领域的原创能力做出贡献；另一方面是通过人工智能技术为其它学科赋能，结合武汉大学的优势，突出特色，推动多学科交叉融合发展。
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。
【导读】本篇博文我们一起来讨论总结一下目标检测任务中用来处理目标多尺度的一些算法。 视觉任务中处理目标多尺度主要分为两大类： 图像金字塔：经典的基于简单矩形特征(Haar)+级联Adaboost与Hog特征+SVM的DPM目标识别框架，均使用图像金字塔的方式处理多尺度目标，早期的CNN 虽然这样的方法十分简单，但其效果仍然是最佳。特别地，随着图像金字塔尺度归一化(SNIP)的出现，解决了小目标和大目标在小尺度和大尺度下难以识别的问题。 目标检测中存在不同目标实例之间的尺度跨度非常大,在多尺度的物体中，大尺度的物体由于面积大、特征丰富，通常来讲较为容易检测。难度较大的主要是小尺度的物体，而这部分小物体在实际工程中却占据了较大的比例。 然而作者通过实验发现，在MST中，对于极大目标和过小目标的检测效果并不好，但是MST也有一些优点，比如对一张图片会有几种不同分辨率，每个目标在训练时都会有几个不同的尺寸，那么总有一个尺寸在指定的尺寸范围内
并设计了一个基于可学习度量和two-stages检测模型的通用one-shot条件目标检测框架(OSCD)，如上图(c)。 条件目标检测与目标检测之间存在一些区别。 首先，他们有不同的目标。 条件目标检测的目的是检测与测试图像中给定的条件图像相似的对象。因此，条件目标检测可以检测到属于不可见类别的对象。 而目标检测是标准的监督学习，并有足够的训练样本；第三，这两种方法有不同的评价标准，在各种support和query图像对上评估了条件目标检测模型，而目标检测模型则在许多检测图像上进行了评估。 对于目标检测，假设在感兴趣的类中没有足够的样本，从而导致公共监督学习方法的性能较差。此外，我们可能不知道在未来的任务中存在哪些类别。更严重的挑战是，“目标”可以是任何令人感兴趣的模式。 One-shot条件检测的目标是根据查询图像中的给定条件（目标对象的单个支持图像）来检测对象。在one-shot条件检测的情况下，在许多支持查询的可见类图像对上训练一个模型，以获得强先验。
查询目标ip地址 可以使用ping来确认目标的ip地址，以及是否启动了cdn(网络分发中心,提高不同地区用户的加载速度)，如果启用了cdn那么ping得到的结果就不是唯一的ip，即启用了cdn。 例如baidu主站，就使用了cdn 如下图： 如果ping得到的结果是唯一的ip，可以尝试用ip访问看是否是目标站点。 如何绕过cdn寻找目标站点真实ip 1. 网站漏洞查找 目标站点敏感信息泄露查找，如：phpinfo泄露、Github信息泄露 XSS盲打、SSRF 4. 通过目标站点发来的邮件header查找 一般站点都有自己的邮件服务器，可以尝试让目标站点给自己发送一封邮件，这时候去查看邮件的header属性，就可能会带有目标站点的真实ip。 5.
符号是链接的粘合剂，没有符号无法完成链接。每一个目标文件都会有一个相应的符号表（Symbol Table），表里记录了目标文件用到的所有符号。 1. 比如汇编源代码包含了一个函数foo，那么汇编器编译成目标文件以后，foo在目标文件中对应的符号名也是foo。 多个目标文件中含有相同名字全局符号的定义，那么这些目标文件链接的时候将会出现符号重复定义的错误。 比如目标文件A定义全局变量 global 为 int 型，占4个字节；目标文件B定义 global 为 double 型，占8个字节，那么目标文件 A 和 B 链接后，符号 global 占8个字节（尽量不要使用多个不同类型的弱符号 目前我们所看到的对外部目标文件的符号引用在目标文件被最终链接成可执行文件时，它们须要被正确决议，如果没有找到该符号的定义，链接器就会报符号未定义错误，这种被称为强引用（Strong Reference）
@Target:可以声明本注解的作用目标 @Target(ElementType.TYPE)——接口、类、枚举、注解 @Target(ElementType.FIELD)——字段、枚举的常量 @Target RetentionPolicy.SOURCE:这种类型的Annotations只在源代码级别保留,编译时就会被忽略,在class字节码文件中不包含。 RetentionPolicy.CLASS:这种类型的Annotations编译时被保留,默认的保留策略,在class文件中存在,但JVM将会忽略,运行时无法获得。 RetentionPolicy.RUNTIME:这种类型的Annotations将被JVM保留,所以他们能在运行时被JVM或其他使用反射机制的代码所读取和使用。 @Document：说明该注解将被包含在javadoc中 @Inherited：说明子类可以继承父类中的该注解
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