关于meg meg是一款功能强大的URL信息收集工具，在该工具的帮助下，广大研究人员能够在不影响目标主机和服务器的情况下，尽可能多地收集与目标主机相关的大量URL地址。...该工具的运行速度非常快，并且不会导致目标主机被恶意流量所淹没，也就是不会影响目标主机的正常运行。 ... 我们可以给工具提供一个包含路径的列表文件： /robots.txt /.well-known/security.txt /package.json 或者提供一个包含主机地址的列表文件： http:/.../hosts的文件中读取目标主机，而且不会提供任何输出： ▶ meg 但结果会存储在名为./out/index的索引文件中： ▶ head -n 2 ....> 仅存储指定状态码的响应信息 -v, --verbose Verbose模式 -X, --method 使用的HTTP方法，默认使用Get
（2）每个物体标签仅仅选择一个中心点作为正样本，具体实现是在关键点热图上提取局部的峰值点，因此也就不会存在NMS的过程。...对于标签的处理，CenterNet将标签进行下采样，然后通过下式的高斯核函数分散到热图上。 ? 中心点偏差：CenterNet对每个中心点增加了一个偏移的预测，并且所有类别共享同一个偏移预测值。...总体上，对于特征图上的一个点，CenterNet会预测C+4个值，其中包括C个类别的中心点得分、中心点(x, y)的偏差以及该物体的宽高(w, h)。 CenterNet的整体损失函数： ?...数据集中的大多数目标实例都是紧密的packed ，并且通常在[-15°，15°]范围内具有一定的方向。...然后，通过众包对每个目标实例的定向边界框进行注释，以获得SKU110K-R数据集。 ?
而下图中，用轴标签替换轴刻度标签，即在轴中间加上说明标签，为了使其更靠近轴，删除了可能与标签碰撞的中心刻度。此外，将标题其向右移动，并相应地移动图例框，将其放置在标题下方，并且使用一行两列的排列方式。...此外，由于注释所涉及的文本大小是按点排列的，这无疑又是雪上加霜。此外可能需要混合使用像素、点、分数或数据单元中的绝对坐标或相对坐标。...注释图形最简单的方法是在想要注释的点附近添加标签，如下图所示。图中，为了使得标签独立于数据分布保持可读性，为标签添加了一个白色的轮廓。...，并使用虚线来建立点和标签之间的链接，如下图所示。...xyB: 它是x-y图上连接线的起点，也称为点B。coordsA: A点的坐标。coordsB: B点的坐标。axesA: 它是x-y图上连接轴的起点。axesB: 它是x-y图上连接轴的终点。
当前的检测算法对于小物体并不友好，体现在以下4个方面： 过大的下采样率：假设当前小物体尺寸为15×15，一般的物体检测中卷积下采样率为16，这样在特征图上，过大的下采样率使得小物体连一个像素点都占据不到...过大的感受野：在卷积网络中，特征图上特征点的感受野比下采样率大很多，导致在特征图上的一个点中，小物体占据的特征更少，会包含大量周围区域的特征，从而影响其检测结果。...需要注意的是，采用空洞卷积也不能保证修改后与修改前的感受野完全相同，但能够最大限度地使感受野在可接受的误差内。...为了方便地匹配，在此不考虑Anchor与标签的位置偏移，而是把两者的中心点放在一起，仅仅利用其宽高信息进行匹配。这种统计实验实际是通过手工设计的方式，寻找与标签宽高分布最为一致的一组Anchor。...FPN对于不同大小的RoI，使用不同的特征图，大尺度的RoI在深层的特征图上进行提取，如P5，小尺度的RoI在浅层的特征图上进行提取，如P2。
序列构建和增强：由于图像的目标注释通常表征为一组边界框和类标签，该研究将它们转换为离散 token 的序列。...类标签自然地被表示为离散 token，但边界框不是。边界框由其两个角点（即左上角和右下角）或其中心点加上高度和宽度确定。该研究提出离散化用于指定角点的 x、y 坐标的连续数字。...具体来说，一个目标被表征为一个由 5 个离散的 token 组成的序列，即 [y_min, x_min, y_max, x_max, c]，其中每个连续的角坐标被均匀地离散为[1, n_bins] 之间的一个整数...这可能是由于： 注释噪音(例如，注释者没有标识所有的目标) ； 识别或本地化某些目标时的不确定性。...当从生成的序列中提取边界框和类标签时，研究者用在所有真实类标签中具有最高似然的真实类标签替换噪声类标签。他们还使用选定类标签的似然作为目标的排名分数。
Anchor-based方法将大量的anchor平铺在特征图上，然后预测每个anchor是否包含物体以及标签。...虽然anchor-free方法解决了寻找目标候选框的约束，但由于缺乏目标的内部信息，难以很好地建立关键点与目标之间的联系，会给检测的准确率带来较大的影响，而关键点和目标之间的联系的建立通常需要丰富的语义信息...如果去掉无目标的误检($AP{refined}$)以及纠正标签的错误识别($AP{correct}$)后，准确率能够明显地提升了。...首先使用$7\times 7$的ROIAlign提取每个候选框在category特征图上的特征，然后使用$C$个$256\times 7\times 7$的卷积层输出$C$维向量，$C$为类别数量，损失函数为...在第二步，每个候选框有两个标签，分别为角点预测的标签$s_1$和第二阶段分类器预测的标签$s_2$，当其中一个标签分数大于0.5时才将候选框输出，分数计算为$s_c=(s_1+0.5)(s_2+0.5)
这表明，具有精确位置的粗略伪3D box标签可以替代完美的带注释的3D box标签。 图2 作者团队通过在百分比范围内随机移动相应的值来扰乱完美的手动注释标签。...更具体地说，在场景中，LiDAR点云可以提供精确的深度测量，而周围精确的深度信息可以提供更加精确的物体位置，这对于3D物体检测至关重要。...这种简单有效的方法允许单目3D检测器学习期望目标的同时降低未标记数据的注释成本。在图1中展示了总体框架，根据对3D注释框的依赖，该方法可以在两种模式下工作。...然后，作者团队将包含大多数点的簇视为与对象相对应的目标。最后，作者团队寻找覆盖所有目标点的最小3D边界框。...为了简化解决3D边界框的问题，作者团队将点投影到鸟瞰图上，减少了参数，因为可以很容易地获得对象的高度（h）和y坐标（在相机坐标系下）。因此，作者团队有： 其中 是指鸟瞰图（BEV）框。
基于深度学习的显著性目标检测研究思路 一个显著性目标检测模型能取得较好的效果至少应该满足以下3个标准：一是好的检测能力，尽量少地遗漏真正的显著区域或错误地将背景标记为显著区域；二是高分辨率，显著图应具有较高的分辨率或全分辨率...RGB图像显著性目标检测研究思路 多尺度特征的提取 一种多尺度特征学习方式则是在同一模块内提取本层的多尺度信息，这也是许多文献里最常用的解决思路，例如Chen等在DeepLab模型［40］中提出的ASPP...对这两类注意力机制的使用，Zhao等［47］提供了一种非常经典的思路，根据特征图自有的特质，在浅层特征图上使用空间注意力以过滤背景信息并高亮目标细节，而在高级特征图上**使用通道注意力以选择合适的尺度和感受野...非完全监督方法的探索 基于完全监督的显著性目标检测模型是最主要的技术路线，但是由于其依赖像素级精细的注释标签，导致数据集的构建耗费大量的时间和人力，缺陷明显。...Gao等［58］提出NSS模型，采用点注释的方法来解决显著性目标检测任务，首先为了推断显著图标签，利用自适应的漫水填充算法来生成伪标签进行第一轮的训练，而后提出了一种非显著性抑制策略来优化第一轮的显著图并利用其进行第二轮的训练
于是论文将检测的目标定义为中心点及尺寸，提出了CSP(Center and Scale Prediction) [89df8ad778a6eca731d065c420c45838.png] CSP的网络结构大致如图...将GT标注对应特征图上的位置设定为中心点正样本，其它位置均为负样本。尺寸可定义为目标的高和宽，对于使用line annotation标注的行人数据集，其长宽比固定为0.41，仅需预测高度即可。...为了让训练更加平滑，跟CornerNet一样定义高斯核，在特征图上对GT点进行半径范围内的扩展： [c00525150258ce42e09e97c3b20f0c71.png] $K$为图片中的目标数...] $p{ij}\in 0,1$代表网络预测该位置为目标中心的概率，$y{i,j}\in {0, 1}$代表GT标签。 ...如果使用了偏移值预测分支，则对映射后的中心点进行调整。
在本文中，我们以用户意图检测任务为切入口，研究了的小样本多标签分类问题。对于多标签分类的SOTA方法往往会先估计标签-样本相关性得分，然后使用阈值来选择多个关联的标签。 ...为了更好地计算标签-样本相关性得分，我们将标签名称嵌入作为表示（Embedding）空间中的锚点，以优化不同类别的表示，使它们在表示空间中更好的彼此分离。...根据标签是附着在节点上还是附着在图上，研究了两种类型的GNN。在此基础上，提出了一个完整的GNN训练算法收敛性设计和分析框架。...我们认为这些策略是不够的，因为它们最多可以减轻由于缺少注释而造成的负面影响。 在本文中，我们提出了一个简单而有效的机制，称为协同挖掘，稀疏标注的目标检测。...协同挖掘可以作为一种通用的训练机制，应用于大多数现代目标检测器。 在三种不同稀疏注释设置的MS COCO数据集上进行了实验，使用两种典型的框架:基于锚的检测器RetinaNet和无锚检测器FCOS。
需求分析：资源一张图与企业点位检索支持基于区域内GIS地图展示企业视频资源基本情况和分布情况；支持点位名称关键词检索，支持按照场所类型、适用能力、共享权限、摄像机类型、视频标签等进行分类检索；支持一键清空检索类目...需支持可视域反向控制：可以通过地图上可视域方位反向控制云台摄像机转动并定位到目标监控区域。 需求分析：云台控制基于动态组网服务创建智能网络，按需选择需要组网的网络成员实现互联。...设备信息手动录入功能：支持监控摄像机设备信息的录入功能，设备信息支持以下种类：设备编码、设备名称、MAC地址、IPv4地址、IPv6地址、行政区域、监控点位类型、设备厂商、设备型号、点位名称、摄像机类型等...需求分析：资源一张图与企业点位检索支持基于区域内GIS地图展示企业视频资源基本情况和分布情况；支持点位名称关键词检索，支持按照场所类型、适用能力、共享权限、摄像机类型、视频标签等进行分类检索；支持一键清空检索类目...支持可视域反向控制：可以通过地图上可视域方位反向控制云台摄像机转动并定位到目标监控区域。
因此，可以将目标的几何和位置信息明确地嵌入到可变形卷积的偏移字段中。...，坐标为(c, x, y)的预测点代表了在特征图上坐标为(x, y)的点是第c个类别物体的左上角点的分数。...CornerNet为了减小负样本的数量，将以标签角点为中心，半径为r区域内的点都视为正样本，因为这些点组成的边框与标签会有很大的IoU，仍有可能是我们想要的正样本。...（a）当将标签真值角点映射到热图时，使用局部偏移量Otl（或Obr）来补偿精度损失（b）guiding shift δ是热图上的标签真值角点到边界框中心的偏移（c）R central是本文用来匹配角点的中心区域...要学习“十字星”可形变卷积的几何结构，可以使用相应目标对象的大小来明确地指导偏移量，因为“十字星”的形状与边界框的形状有关。
如今，极值点在边界框注释过程中是免费提供的，人类注释者被指示点击目标对象的四个极值点，即最顶部、最左侧、最底部和最右侧的点，而不是点击边界框的两个角点。...这是因为前者通常需要较少的注释时间，而后者通常需要多次调整初始框标签。此外，由于它们绝对是目标真实掩模的一部分，极值点为分割提供了一个在box监督中缺失的强有力线索。 ...这一成功之处在于标签传播是在所有点的全连接图上进行的，因此可以将极值点传播到空间上相距较远的点，减轻了边界框紧密性先验在遮挡情况下被违反的副作用。...在第一阶段，使用围绕每个对象的极值点裁剪的对象图像作为伪标签生成器的输入，使得模型学习在裁剪图像内预测对象的二进制掩码。在第二阶段中的实例分割模型，即最终的模型，学习检测和分割多个对象。...为了生成伪掩码标签，包含 $k$ 个实例的图像被裁剪到相应的极端点注释周围，并输入到生成器中，得到每个对象的伪掩码。实例分割和伪标记模型的解耦设计允许将伪标签无缝地集成到任何全监督实例分割模型中。
然后一个基于 GNN 的图表征学习模块将嵌入高阶连接以及节点位置注释。通过这个过程，LGCF 消除了传统的基于embedding的策略，并有效地捕获了关键的 CF 相关模式。...3.2 局部图表征学习 这部分 使用图神经网络对从局部图中得到CF信息进行编码，将 CF 信息以及与用户-商品对相关的高阶连接性编码到表征中，因为它可以自然地捕获结构信息并将高阶连通性显式编码到表征中。...3.2.1 节点标记方法 所采用的标记方式需要达到以下三点： 能够将目标用户和商品节点在子图中与其他节点，使得模型能够感知到子图中的目标用户-商品对； 除了目标节点对之外的其他节点，每个节点的作用也是不同的...首先将标签 1 分配给目标用户节点和目标商品节点，以将它们与其他节点区分开来。 接下来，根据提取的局部图上与两个目标节点的最小距离为其他节点分配标签。...对于图上的节点 x，通过将其与这两个节点的最小距离相加来评估其与目标用户和目标商品的距离。由于将目标用户和目标物品的标签设置为 1，因此将为这些附近的节点标签分配较小的值。
该框架能够在不引入额外注释成本的情况下降低注释成本或显著提高检测精度。具体来说，它从未标记的LiDAR点云生成伪标签。...更具体地说，在场景中，LiDAR点云可以提供精确的深度测量，而周围精确的深度信息可以提供更加精确的物体位置，这对于3D物体检测至关重要。...这种简单有效的方法允许单目3D检测器学习期望目标的同时降低未标记数据的注释成本。在图1中展示了总体框架，根据对3D注释框的依赖，该方法可以在两种模式下工作。...为了简化解决3D边界框的问题，作者团队将点投影到鸟瞰图上，减少了参数，因为可以很容易地获得对象的高度（h）和y坐标（在相机坐标系下）。因此，作者团队有：B_{bev}其中 是指鸟瞰图（BEV）框。...大多数自动驾驶系统可以轻松地同步收集大量未标记的LiDAR点云数据和RGB图像。该数据由多个序列构成，其中每个序列通常指向特定场景并包含多个连续帧。
第一阶段的感兴趣区域是使用anchor-free来提取的，查找可能的角点关键点组合来提取多个候选目标object proposals。...基于CornerNet的关键点检测方法，但是并没有使用对关键点进行分组来实现目标检测；而是使用将所有有效的角点组合作为潜在对象，并且借用二阶段的思想，即训练一个分类器，根据对应的区域特征来区分真实物体和错误匹配的关键点...第二行：基于anchor-free方法（cornerNet）由于缺乏语义信息，可能会错误地将不相关的关键点分组到一个目标中，导致出现大量的错误检测。...分别表示热图上关键点损失（用于定位热图上的关键点）和热图中偏移损失（用于学习其偏移到准确的角点位置）。...不同之处在于，本文为每个角点配备一个多类别标签而不是一个二进制标签，因此本文的方法可以依靠类别标签消除不必要的无效角点对，以节省整个框架的计算成本；其次，本文使用一种额外的轻量级二进制分类方法减少分类网络要处理的
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。...过大的感受野：在卷积网络中，特征图上特征点的感受野比下采样率大很多，导致在特征图上的一个点中，小物体占据的特征更少，会包含大量周围区域的特征，从而影响其检测结果。...第三点是对于每个branch，借鉴了SNIP的思想，训练和测试都只负责一定尺度范围内的样本，也就是所谓的scale-aware。避免了过大与过小的样本对于网络参数的影响。 ?...论文地址：https://arxiv.org/abs/1612.03144 代码地址：https://github.com/jwyang/fpn.pytorch FPN将深层信息上采样，与浅层信息逐元素地相加...FPN对于不同大小的RoI，使用不同的特征图，大尺度的RoI在深层的特征图上进行提取，小尺度的RoI在浅层的特征图上进行提取。
例如图1(c)中，要对显示的帧区域的像素赋予标签，也许从较低的层次上看，实例本身的局部上下文就足够了；但对于类外的像素，需要同时利用局部上下文和较高层次的全局上下文。...特别是，由于没有必要使用全局信息来分割对象，而局部区域内的上下文在经验上更有参考价值，因此，还设计了一个locality-constrained的GT，以保证语义分割的效率和准确性。...此外，根据经验，当两个特征图的语义信息不同时，euclidean距离的负值比点积更能有效地计算相似度。...然而，对于通过跨尺度特征交互的语义分割，没有必要使用全局信息来分割图像中的两个对象。从经验上讲，查询位置周围的局部区域内的上下文会提供更多信息。...如图3（c）所示，每个q（即低层特征图上的红色网格）在中心区域的局部正方形区域内与k和v的一部分（即高层特征图上的蓝色网格）相互作用。坐标与q相同，边长为正方形。
在标签内，可以通过 标签的 charset 属性来规定 HTML 文档应该使用哪种字符编码。...标签语义：作为标题使用，并且依据重要性递减 特点： 加了标题的文字会变粗，字号也会依次变大 标题独占一行 段落标签 在网页中，要把文字有条理地显示出来，就需要将这些文字分段显示。...属性： href：用于指定链接目标的url地址 target:用于指定链接页面的打开方式_self默认值 _blank新窗口打开 #：空链接 链接的分类 1.外部链接: 例如 第2集介绍 锚点链接 HTML中的注释和特殊字符 注释 如果需要在 HTML 文档中添加一些便于阅读和理解但又不需要显示在页面中的注释文字，就需要使用注释标签。...--这是注释--> 快捷键 ：ctrl + / 注：添加注释是为了更好地解释代码的功能，便于相关开发人员理解和阅读代码，程序是不会执行注释内容的 特殊字符 在 HTML 页面中，一些特殊的符号很难或者不方便直接使用
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