预先训练好的检测器在应用于未标记数据集时，往往会受到数据集分布差异的影响，也称为域偏移。目标检测的领域适应试图使检测器从带标记的数据集适应到未带标记的数据集，从而获得更好的性能。...在本文中，我们首次揭示了特有的两级检测器(如Faster RCNN)中的区域建议网络(RPN)和区域建议分类器(RPC)在面对大域间隙时表现出显著不同的可转移性。...区域分类器表现出较好的性能，但在没有RPN高质量方案的情况下存在局限性，在主干网中进行简单的配准不足以有效地适应RPN。...本文深入研究了RPN和RPC的一致性和差异性，将它们单独对待，利用其中一个的高可信度输出相互引导、培训。并利用置信度较低的样本进行RPN与RPC的差异计算和minimax优化。...在各种场景下的大量实验结果证明了本文方法在域自适应区域方案生成和目标检测方面的有效性。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
ExtremeNet检测目标的四个极点，然后以几何的方式将其组合起来进行目标检测，性能与其它传统形式的检测算法相当。...，常用的方法将目标定义为矩形框，这通常会带来大量妨碍检测的背景信息。...整体算法基于CornerNet的思想进行改进，使用五张热图分别预测目标的四个极点以及中心区域，将不同热图的极点进行组合，通过组合的几何中心在中心点热图上的值判断组合是否符合要求。...此时，中间的目标可能有两种情况，一是正确的预测，二是错误地与隔壁的物体合并输出，论文称第二种情况的预测框为ghost框。...Conclusion *** ExtremeNet检测目标的四个极点，然后以几何的方式将其组合起来进行目标检测，性能与其它传统形式的检测算法相当。
今天我们将的就是目标检测，说到目标检测，很多人都会想到许多经典的框架，说明你们都很厉害，对该领域都有深入的了解，今天主要聊聊细粒度的事！ 首先我们来看两幅简单的图片组： ? 图1 黑脚信天翁 ?...平时，我们在做目标检测的过程中，也可以通过引入该思想，让我们对目标只提取高判别性的特征，提高目标特征的表达，提升检测结果的精度。...两类不同的鸟，但是差别很小，主要应该就在眼部，怎么通过一只小鸟去寻找到对应的类别呢？ 结果其实就是通过寻找出具有判别区域部分： ?...其中，黄色就是我们平时所说的边界框，红色就是语义区域部分。 ? 首先就是找到这些部分，然后就可以通过特征表示出来。 ? 下面是之前该领域的一些工作总结： ? ? 深度学习的进展： ? ? ?...后期其实还可以基于多区域部分来进行特征表达，这样检测的效果会更好一些。
有些时候我们并不需要显示 iframe 标签属性 src 指定的目标网页的所有内容，往往只需要显示某一特定区域。...原理很简单，但是像站长这种野路子出身的可能真不知道，主要用到了 position 的定位 x,y 值 例： <iframe src="http://app.jszg.edu.cn/portal/cert_validate
目标检测是目前计算机视觉领域最热门的技术之一，该领域的研究一直在以非常快的速度进行。 ? 但究竟什么是物体检测？对象检测处理通过给定输入（图像或视频）中的边界识别和定位某些类的对象。...从输入图像中提取了大约 2000 个自下而上的区域。 2. 无论候选区域的大小或纵横比如何，我们都将围绕边界框中的所有像素扭曲到所需的大小。对于每个提议，它使用大型 CNN 计算特征。 3....二、Fast R-CNN ： Fast R-CNN 是 R-CNN 算法的继承者。与之前讨论的 R-CNN 相比，Fast R-CNN 多项更改，使其更快、更准确。...Fast R-CNN 和 Faster R-CNN 之间的主要区别在于它使用区域提议网络 (RPN) 来生成感兴趣的区域。 以下是Faster R-CNN的步骤： 1....通过在这些特征图上应用区域提议网络 (RPN) 来识别感兴趣的区域，这些特征图返回具有对象性分数的对象提议。 3. 对它们应用ROI池化层使它们具有相同的大小，然后将提案传递到全连接层。
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。...于是就有了以下的方法： 第一种：侧重于目标的运动信息 先基于motion segmentation 或是 background extraction（光流法和高斯分布等）实现对前景和背景的分离，也就是说我们借助运动信息挑出了很有可能是目标的区域...；再考虑连续帧里目标的持续性（大小，颜色，轨迹的一致性），可以帮助删去一部分不合格的候选的目标区域；然后对挑出的区域打分做判断，还是利用外观信息（单帧里提到的）。...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.
ps：针对突然暴增的ip的流量，一般都属于黑客攻击，直接封掉增加时间梯度封禁即可， 具体如何限流 常用的服务限流算法和设计模式 与容错模式类似，对于具体如何进行限流，业界内也有一些常见、常用、被实践证明有效的设计模式可以参考使用...无论是将限流功能封装为专门的远程服务，还是在系统采用的分布式框架中有专门的限流支持，都需要把每个服务节点的内存中的统计数据给开放出来，让全局的限流服务可以访问到才行。...原本用于单机的限流模式，理论上也是可以应用于分布式环境中的，可是它的代价也显而易见：每次服务调用都必须要额外增加一次网络开销，所以这种方法的效率肯定是不高的，当流量压力大的时候，限流本身反倒会显著降低系统的处理能力...小结 这节课，学习了限流的目标与指标这两项概念性的内容，现在你可以根据系统的服务和流量特征，来事先做好系统开发设计中针对流量的规划问题了。 对于分布式系统容错的设计，是必须要有且无法妥协的措施。...但限流与容错不一样，做分布式限流从不追求“越彻底越好”，我们往往需要权衡方案的代价与收益。
使用回归方法将蓝色的原始边界框提炼为红色的 Fast R-CNN R-CNN 需要非常多的候选区域以提升准确度，但其实有很多区域是彼此重叠的，因此 R-CNN 的训练和推断速度非常慢。...为简洁起见，我们先将 8×8 特征图转换为预定义的 2×2 大小。 • 下图左上角：特征图。 • 右上角：将 ROI（蓝色区域）与特征图重叠。 • 左下角：将 ROI 拆分为目标维度。...新的候选区域网络（RPN）在生成 ROI 时效率更高，并且以每幅图像 10 毫秒的速度运行。 ? Faster R-CNN 的流程图与 Fast R-CNN 相同 ?...每个预测与特定锚点相关联，但不同位置共享相同形状的锚点。 ? 这些锚点是精心挑选的，因此它们是多样的，且覆盖具有不同比例和宽高比的现实目标。...上面基于区域的特征图与 ROI 是独立的，可以在每个 ROI 之外单独计算。剩下的工作就比较简单了，因此 R-FCN 的速度比 Faster R-CNN 快。
常见的目标检测任务包含以下几种： 几种任务比较 目标定位与识别最简单，只有一个目标。 目标检测其次，因为它有多个目标，每一个都要识别。 语义分割最难，不仅有多个目标，还要明确标出分界线。...常规的识别任务也就是分类问题，比目标定位与识别更简单，因为目标定位与识别不仅返回label，还要返回位置。...目标识别与定位 单目标检测： multi-task，同时进行两个任务，分类和定位。 单目标检测和多目标检测的区别在于目标的不确定性。 多目标检测中，如何将卷积神经网络（CNN）用在目标检测上 ?...localization P-Net (Proposal Network )： 该网络主要是检测图中人脸，产生多个人脸候选框和回归向量，再用回归向量对候选窗口进行校准，最后通过非极大值抑制NMS来合并高度重叠的候选框...再者，该层对人脸区域进行了更多的监督，最后输出5个人脸关键点坐标。
最近才参加完中兴的捧月比赛，感觉一开始该公司水分较大，让参赛者自己制作数据集，并且制作的数据集作为比赛最后的评审得分之一（对此有啥看法，你们懂得-----不就是想通过比赛得到大量数据，这可是大数据的时代...最后，因为引起了很多参赛者的抗议，最后不提供自己制作的数据集，并且中兴提供测试数据集，感觉这也还是不错的，但是有一点不公平的地方其实已经体现出来，那就是那个才赛队伍的数据集多，可能胜率会高一些，深度学习的你大概能够理解原因...其中因为不用做人脸的检测，只是做一些遮挡的检测和性别的检测，所以难度有所减低。...人脸检测与识别的趋势和分析（增强版） 之前有介绍一些相关的人脸检测与检测过程遇到的问题，现在针对的就是遮挡问题，已经将问题缩小到一个点了，所以难度不会很高！...过段时间我把改进的代码放到我的Github上，供大家参考学习，一起交流，怎么进一步改进！ 最后给出我一开始的效果图吧！ ? 自己找了一些简单的结果展示下，效果一般般吧！
考虑到**视觉忍受能力**，我用一个可爱的虫子做为一个示例，其他的都差不多，大家自行尝试。 目标是把虫子区域抠出来 ?...低通滤波器的目标是降低图像的变化率。 如将每个像素替换为该像素周围像素的均值， 这样就可以平滑并替代那些强度变化明显的区域。...6.细节刻画 从上图我们可以发现和原图对比，发现有细节丢失，这会干扰之后的昆虫轮廓的检测，要把它们扩充，分别执行4次形态学腐蚀与膨胀（附录文档） closed = cv2.erode(closed,...找出四个顶点的x，y坐标的最大最小值。新图像的高=max(Y)-min(Y)，宽=max(X）-min(X) ? 终于我们得到了可爱的小虫子。 得到了目标区域，那么你想拿它干什么就干什么！...考虑到现在的python教程一般都是一上来就是list、tuple什么的，而不是文件的读写和保存，包括批量读取等等 我特地加入了python版的文件批量读写和保存等附录文件 五 代码与附录： #-*-
其次，通过聚集对象区域中像素的表示来计算对象区域的表示。最后，计算每个像素和每个目标区域之间的关系，并用对象上下文表示来增强每个像素的表示，这是所有对象区域表示的加权聚合。...这些像素同时分布在目标区域和背景区域。OCR: 上下文是位于对象中的一组像素(用蓝色区域标记)。 方法： 语义分割是将图片中的像素按照标签分类。...目标区域监控和像素区域关系估计，从上表可以看出，目标区域监控和像素-区域关系方案对性能都很重要。 表中的比较表明，该方法具有优越的性能。原因是利用了像素表示和区域表示来计算关系。...区域表示法能够对特定图像中的目标进行特征描述，因此对于特定图像的关系比单纯使用像素表示法更为精确。...在语义分割上的实验： 与多尺度上下文方案的比较 我们可以发现OCR的性能一直优于它；在公平比较下，PPM和ASPP跨越不同的基准。 与关系上下文模式的比较： 该方法在不同的基准测试中始终表现得更好。
RPN以一张任意大小的图片为输入，输出一批矩形候选区域，每个区域对应一个目标分数和位置信息。Faster R-CNN中的RPN结构如图所示。 ?...Faster RCNN的主要步骤如下： 特征提取：同Fast RCNN，以整张图片为输入，利用CNN得到图片的特征层； 候选区域：在最终的卷积特征层上利用k个不同的矩形框（Anchor Box）进行提名...，k一般取9； 分类与回归：对每个Anchor Box对应的区域进行object/non-object二分类，并用k个回归模型（各自对应不同的Anchor Box）微调候选框位置与大小，最后进行目标分类...但是，Faster RCNN需要对两万个Anchor Box先判断是否是目标（目标判定），然后再进行目标识别，分成了两步。 今天就来讲讲怎么简单操作该网络，以便后期有兴趣的朋友再次基础上做出改进。...，可能是由于目标遮挡，重叠造成，所以往后需要我们大家做的就是，怎么去解决实际生活中遇到的种种问题，利用所学的知识和自己的创新去改进，优化！
一、前言 在这项研究中，研究者揭示了该研究领域的核心挑战：如何合成与真实样本一样具有类内多样性和类间可分性的鲁棒区域特征（对于未见对象），从而可以实现强大的未见目标检测器。...为了解决这个问题，近年来提出了零样本目标检测(ZSD)的任务。目标是使检测模型能够预测在训练期间没有任何可用样本的看不见的对象。 三、新框架分析 在这项工作中研究问题的插图。...上图显示了提出的ZSD总体框架。可以看出，它包含一个目标检测模块和一个域变换模块。目标检测模块是一个Faster-RCNN模型，以ResNet-101作为主干。...首先，我们用看到的图像及其相应的groundtruth注释来训练Faster-RCNN模型。获得模型后，可以用它来使用RPN为所见类提取区域特征。...其次，我们训练区域特征合成器来学习语义词向量和视觉特征之间的映射。然后，使用学习到的特征合成器为看不见的类生成区域特征。通过这些合成的未见区域特征及其相应的类别标签，我们可以为未见类别训练未见分类器。
一、操作系统的目标 在计算机硬件上配置操作系统的主要目的是为了方便性、有效性、可扩充性、开放性。...② 有效性 有效性体现在 “提高系统资源利用率” 与 “提高系统吞吐量” 两个方面，实际上还是对硬件资源的利用。 ③ 可扩充性 操作系统要有很好的扩充性，才能方便大家在硬件（显卡，硬盘等）进行扩充。...④ 开放性 开放性算是操作系统给用户与软件开发商等定下的标准规范，它衡量了一个软件和系统能否被广泛应用的重要因素。...---- 二、操作系统的作用 ---- ① 作为用户与计算机硬件系统之间的接口 操作系统算是一个巨大的软件，用来给软件系统提供能够简单控制硬件系统的接口。...（就是我们日常使用的图形窗口软件等等。） ② 作为计算机系统资源的管理者 计算机的软硬件资源可分为四类：处理机、存储器、I/O 设备、信息（程序与数据）。
目标检测 目标检测是可以看成图像分类与定位的结合，给定一张图片，目标检测系统要能够识别出图片的目标并给出其位置。...目标检测算法（1） 目标检测算法（2） 目标检测性能度量 目标检测算法评估指标 运行速度 准确率和召回率 R-CNN Fast-CNN Faster R-CNN YOLO(1) YOLO(...2) YOLO v3网络结构： 图像分割： 图像识别任务对比： 图像分割的性能度量： 运动分割： 边缘分割： 连通域分割： 目标分割： 深度学习图像分割： SegNet:
定位步骤 卡尔曼滤波器 回顾一下卡尔曼用语定位的步骤： 初步预测 下面是一个例子，我们知道我们的车在这条单车道上，但我们不知道它的确切位置。 ? 测量更新 感知周围的世界称之为测量更新。...收集有关汽车周围环境的更多信息并改进我们的预测。 比如：测量的停车标志前两个网格单元，测量并不完美，但我们对汽车的位置有了更好的了解。 ?...卡尔曼滤波器可以结合不准确的传感器测量和稍微不准确的运动预测，以获得比仅来自传感器读数或仅有关运动的任何更好估计位置。 状态 当定位一辆汽车时，汽车位置和运动通常被称为汽车状态。...，此时的速度为50米每秒，但它以-20m/s2的加速度速度递减 ?...左边的2*2矩阵通常称为状态变换矩阵 如果x和y不相互依赖，存在单独且恒定的x速度和y速度分量 ?
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： ?...上图中有五个足球运动员，分类输出的得分图score map如图b所示，可以看到有两个运动员的得分区域占了主导地位。甚至这两个运动员的得分区域还侵占了其他运动员的得分区域。...概述我们的训练策略与h soft-weighted anchorpoints和soft-selected pyramid levels。黑条表示正锚定点对网络损耗贡献的指定权重。
人类往往处于这种相互作用的中心，而检测人与目标之间的相互作用是一个重要的实践和科学问题。 在本次分享中，其提出了在挑战日常照片中检测⟨人类、动词、目标⟩三元组的任务。...具体来说，在与人相关的感兴趣区域(ROI)上，该分支对动作的目标对象位置执行动作分类和密度估计。密度估计器预测每种行为类型的四维高斯分布，它模拟目标对象与人的可能相对位置。...目标检测 网络的目标检测分支，如上图(A)所示，与Faster R-CNN完全相同。首先，使用区域候选网络(RPN)生成目标候选。...相反，本次的方法是预测可能位置上的密度，并将此输出与实际检测目标的位置一起用于精确定位目标。将目标物体位置上的密度建模为一个高斯函数，该函数的均值是根据人的外观和正在执行的动作来预测的。...从目标检测分支的每幅图像中抽取最多64个边界框，正负比为1：3。以人为中心的分支最多在与人类类别相关联的16个框bh上计算(即，它们的IOU与一个真实人框重叠为≥0.5)。
不过Siamese系列一个很大的问题在于其本质仍然是一个模板匹配问题，网络关注的是寻找与target相似的东西，而忽视了区分target和distractor的判别能力，这正是目标检测任务所擅长的。...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。...TGM虽然使检测器聚焦于与目标相关的物体，但忽略了周围的背景干扰。为了弥补这一点，提出了few-shot instance classifier。然而，直接从头开始训练耗时且容易导过拟合。...f\_z 用 k×k 0-padding的卷积将 z 转换为 1×1 的核作用于搜索区域， f\_x 使用 3×3 1-padding的卷积。...然后该模板特征与测试图像计算相似性得到attention mask。attention mask又被用于重新加权空间特征，以检测感兴趣的物体。另外这个框架可以同时用于检测、跟踪和分割。
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