更深或更广的网络放大了体系结构之间的差异，并在许多计算机视觉应用中充分发挥了提高特征提取能力的作用。...从5层的LeNet5到16层的VGGNet，再到1000层以上的ResNet，网络的深度急剧增加。ResNet-101显示了其在特征提取和表示方面的优势，尤其是在用作对象检测任务的基础网络时。...VGG网络在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC) 2014中获得第二名。它浅薄，只有16层，是另一个广泛使用的基础网络。...有研究者实验证明，ResNet-101中的大多数梯度仅来自10到34层的深度。另一方面，基于小物体检测依赖于较早层产生的细节信息的论点，许多方法从不同的浅层中提取多尺度信息。...不同尺寸都是可以检测到，部分错检是因为没有该类型数据，被错检为相似目标 © THE END 转载请联系本公众号获得授权
它通过构建多尺度深度特征学习网络 (MDFN) 不仅考虑单个对象和局部上下文，还考虑它们之间的关系。 1 前言 目前深度学习用于目标检测已经习以为常。...更深或更广的网络放大了体系结构之间的差异，并在许多计算机视觉应用中充分发挥了提高特征提取能力的作用。...从5层的LeNet5到16层的VGGNet，再到1000层以上的ResNet，网络的深度急剧增加。ResNet-101显示了其在特征提取和表示方面的优势，尤其是在用作对象检测任务的基础网络时。...VGG网络在ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge(ILSVRC) 2014中获得第二名。它浅薄，只有16层，是另一个广泛使用的基础网络。...有研究者实验证明，ResNet-101中的大多数梯度仅来自10到34层的深度。另一方面，基于小物体检测依赖于较早层产生的细节信息的论点，许多方法从不同的浅层中提取多尺度信息。
在我们更为现实的设置上进行的广泛实验证明了我们方法在新的基准中发现新类别时的有效性。 1 Introduction 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。...YOLO [22] 将对象检测视为一个回归问题，它预测网格单元的边界框和相关的类概率。SSD [18] 引入了多参考和多分辨率检测技术，显著提高了小对象的检测精度。...在每次增量时间内，都有一些之前检测到的新的类别用于训练。需要注意的是，训练图像中只会有已知类别的实例。在测试时，模型应能检测到所有已知类别和新的类别，同时不遗忘之前的类别。...这里，每个 Y_{i}=\{y_{1},\cdots,y_{K}\} 表示图像 I_{i} 中一组 K 个对象的标签，这些对象的标注为 y_{K}=[t_{l},t_{x},t_{y},t...对于基于感知的系统，只有在新类别被检测到之后，它们才能被增量学习。
简单请求的 CORS 流程 当浏览器发现我们的 AJAX 请求是个简单请求，便会自动在头信息中，增加一个 Origin 字段。...在非简单请求发出 CORS 请求时，会在正式通信之前增加一次 “预检”请求（OPTIONS方法），来询问服务器，本次请求的域名是否在许可名单中，以及使用哪些头信息。...当预检请求拒绝以后，在预检响应头中，不会返回 Access-Control-Allow- 开头的信息，并在控制台输出错误信息。 三、CSRF 1....它允许恶意用户将代码注入到网页上，其他用户在观看网页时就会受到影响。这类攻击通常包含了HTML以及用户端脚本语言。...响应头，当检测到跨站脚本攻击(XSS)时，浏览器将停止加载页面。
传统的计算机视觉感知任务（如检测、分割、跟踪等）虽然可以直接套用来评价感知模块的性能，但是这些评价方法忽略了感知模块在自动驾驶系统中对系统整体的影响。...感知错误分析 假设 中每一个候选行为都有一个不同的效用函数，即对任意不同的 ，有 令 为 EUM 里在正确感知输入下的最优行为，则对任意 ，定义了行为方向，规划半空间为： 在这个定义下，当且仅当...如中图所示，一辆自动驾驶车辆在宽 6m 的道路上行驶，前方有个路障在 x 轴上，其真实分布值为 ，但感知认为他的分布位置为 ，此时自动驾驶车辆有两个选项，前进（红色箭头）和制动（灰色箭头），其效用函数分别为...实验中研究者选取了三个基准方法作为参照对象： （1）在传统端，nuScenes 数据集评分（NDS）（Caesar et al., 2020）将 3D 物体检测的几个传统评分结果结合到一个单一的性能分数中...在这个情况里，对 AV-1 规划器，TIP 认为最关键的误检发生在 30m，因为障碍物低于这个距离时即使能成功检测到碰撞也无法避免，因此恰好在最小刹车距离的物体误检是最严重的（刚好能避免的碰撞发生的地方
并发编程中， 通常会遇到三个问题：原子性问题，可见性问题，有序性问题。 可见性 可见性是指当多个线程访问同一个变量时，一个线程修改了这个变量的值，其他线程能够立即看得到修改的值。...有序性 有序性：即程序执行的顺序按照代码的先后顺序执行。 Java程序中天然的有序性可以总结为： 如果在本线程内观察，所有的操作都是有序的； 如果在一个线程中观察另一个线程，所有的操作都是无序的。...Thread.join()方法结束、Thread.isAlive()的返回值手段检测到线程已经终止执行 对象终结规则：一个对象的初始化完成先行发生于他的finalize()方法的开始 注意 对volatile...volatile不能完全取代Synchronized的位置，只有在一些特殊的场景下，才能适用volatile。...总的来说，必须同时满足下面两个条件才能保证在并发环境的线程安全： 对变量的写操作不依赖于当前值。 该变量没有包含在具有其他变量的不变式中。
导文 在Web开发中，开发者可能会遇到POST请求被发送了两次的情况，如下图： 尤其是在处理跨域请求时。...当前端应用试图从一个源（origin）上的Web页面访问另一个源上的资源时，浏览器会执行跨域请求，其中POST请求常常会伴随着两次发送：一次OPTIONS请求（CORS预检）和一次实际的POST请求。...跨域请求的预检 当Web页面中的脚本尝试访问与页面本身不同源（即协议、域名或端口中至少有一个不同）的资源时，浏览器会执行一种称为“同源策略”的安全限制。...在CORS中，当浏览器遇到某些类型的跨域请求（通常称为“复杂请求”）时，它会首先发送一个OPTIONS请求到目标服务器，询问是否允许该跨域请求。...请求中包含自定义的HTTP头字段。 请求体（Body）中包含非文本数据（如JSON或XML）。 当浏览器检测到跨域请求满足上述任何一个条件时，它就会发送一个OPTIONS预检请求。
简单请求的 CORS 流程 当浏览器发现我们的 AJAX 请求是个**简单请求**，便会自动在**头信息**中，增加一个 `Origin` 字段。...在非简单请求发出 CORS 请求时，会在正式通信之前增加一次 **“预检”请求（OPTIONS方法）**，来询问服务器，本次请求的域名是否在许可名单中，以及使用哪些头信息。...当预检请求**拒绝**以后，在预检响应头中，不会返回 `Access-Control-Allow-` 开头的信息，并在控制台输出错误信息。 ## 三、CSRF ### 1....它允许恶意用户将代码注入到网页上，其他用户在观看网页时就会受到影响。这类攻击通常包含了HTML以及用户端脚本语言。...X-XSS-Protection` 响应头，当检测到跨站脚本攻击(XSS)时，浏览器将停止加载页面。
另一方面，作者发现bottom-up的方法在定位任意几何形状的目标时可能更好，因此有更高的召回率。但是传统的bottom-up方法也会产生很多误检，不能准确地表示目标。...因此，在推理过程中，在proposal作为corner keypoints对生成后，通过检查是否有同一类的center keypoints落在其中心区域内来确定该proposal是否确实是一个目标。...然后，计算一对corner的嵌入向量的距离，以确定成对的corner是否属于同一对象。如果距离小于阈值，则生成一个对象边界框。边界框被分配一个置信度分数，它等于corner对的平均分数。...为了让CornerNet感知到边界框中的视觉模式，一个可能的解决方案是将CornerNet改造成一个两阶段检测器，它使用RoI pool来查看边界框中的视觉模式。...这里的有效是指两个关键点属于同一个类(即对应的同一类的左上角和右下角的子边界框)，并且左上角点的x坐标和y坐标分别小于右下角点的x坐标和y坐标。
视觉特征金字塔在目标检测任务中证明了其有效性和效率。然而，当前的方法往往过于强调层间特征交互，忽视了层内特征调整这一关键方面。经验强调了在增强目标检测任务方面，层内特征交互的重要优势。...虽然一些方法试图通过注意力机制或视觉 Transformer 学习压缩的层内特征表示，但它们忽视了全局信息交互的整合。这种忽视导致了增加误检和遗漏目标。...尽管基于Transformer的模型在各种计算机视觉任务上显示出出色的性能，但它们在目标检测中目前仍然面临计算强度和复杂性的限制。...通过使用自适应注意力机制，BAM模块可以有效地融合全局信息和局部信息，提高特征表示能力，并在计算机视觉任务（如目标检测）中具有很好的应用价值。CBAM模块在BAM模块中添加了一个卷积操作。...假阳性率是另一个重要的问题，它会导致不必要的计算和处理开销，并可能影响系统的有效性和准确性。
跨源资源共享还通过一种机制来检查服务器是否会允许要发送的真实请求，该机制通过浏览器发起一个到服务器托管的跨源资源的"预检"请求。在预检中，浏览器发送的头中标示有HTTP方法和真实请求中会用到的头。...在浏览器的实现跟上规范之前，有两种方式规避上述报错行为： 在服务端去掉对预检请求的重定向； 将实际请求变成一个简单请求。...当用在对preflight预检测请求的响应中时，它指定了实际的请求是否可以使用credentials。...HTTP 请求首部字段 本节列出了可用于发起跨源请求的首部字段。请注意，这些首部字段无须手动设置。 当开发者使用 XMLHttpRequest 对象发起跨源请求时，它们已经被设置就绪。...Note: 有时候将该字段的值设置为空字符串是有用的，例如，当源站是一个 data URL 时。
当一个资源从与该资源本身所在的服务器不同的域、协议或端口请求一个资源时，资源会发起一个跨域 HTTP 请求。 ? 什么情况下需要 CORS ？...，有两种方式规避上述报错行为： 在服务端去掉对预检请求的重定向； 将实际请求变成一个简单请求。...发出另一个请求（真正的请求），使用在上一步通过Response.url 或 XMLHttpRequest.responseURL获得的URL。...Access-Control-Expose-Headers 在跨域访问时，XMLHttpRequest对象的getResponseHeader()方法只能拿到一些最基本的响应头，Cache-Control...当用在对preflight预检测请求的响应中时，它指定了实际的请求是否可以使用credentials。
当线程进入一个synchronized修饰的方法或者代码块，它先需要获取锁，获取之后会自动的从主内存获取数据而不是自己的local cache中，当它释放锁的时候，会刷新写操作进入主内存中从而消除内存不一致的问题...因为即使你对构造方法加锁，它仍然会出现由于重排序导致不 正确的对象的状态被泄露，这一点我在双检锁深入分析时提到过。...，比如在一些场景下我可以在一个方法中获取锁，在另外一个方法中释放锁，这是synchronized做不到的。...对比synchronized和volatile 我们需要从三个方面原子性，可见性，有序性来看他们： （1）原子性： synchronize可以保证在本线程内多个步骤操作的原子性，即同一时刻只能有一个线程操作...线程外不保证，参考双检锁的问题案例。 volatile可以在多线程下仅保证单个步骤的原子性，比如变量的赋值。
图片毫米波雷达所面临的另一个很少被讨论的问题是其无法探测到特殊物体在径向方向上的速度分量，如图5所示。另一个毫米波雷达以及任何基于激光的传感器无法探测到吸收大部分激光的黑色物体/汽车的地方。...图片P=(x,y,z,v_x,v_y)在现代BEV传感器融合研究中，毫米波雷达检测结果是以自车为中心的三维坐标系中的三维点表示。...毫米波雷达点云中的这个三维点被参数化为 ，其中 是物体的位置， 是物体在x和y方向的径向速度。由于雷达点云的稀疏性很高，我们通常会聚合3-5个时间扫描。这给点云表示增加了一个时间维度。...这种方法允许各个传感器分别检测它们擅长的对象，并使用简单的数据关联技术将两组检测结果融合为一组检测结果[19]。然而，这种方法存在一个传感检测器中的特征无法由另一个检测器的特征增强的事实。...Fast-BEV：简单快速的BEV框架3. 书籍下载-《自动驾驶中的深度学习和计算机视觉》4. 视觉3D目标检测，从视觉几何到BEV检测5.
“这是一项聪明且重要的研究，它提醒我们所谓的‘深度学习’并非想象中的那么‘深’”，纽约大学神经科学家 Gary Marcus 表示。 在计算机视觉领域，人工智能系统会尝试识别和分类对象。...研究人员仍然想弄清楚为什么计算机视觉系统会如此脆弱。他们猜测 AI 缺乏人类那种从容处理海量信息的能力：当对某一场景产生困惑时，会再回过头重看一遍。...被识别目标引起了非局部影响：与该目标不重叠的对象可切换标记、边框，甚至完全消失。 这些结果是图像识别中的常见问题。通过用包含训练对象的图像替换另一个图像的子区域而获得，这称之为“目标移植”。...设想一下，如果是让人类看到一幅包含了圆形和正方形的图像，其中一个图形为蓝色，另一个为红色。可能一眼并不能足以看清二者的颜色。但关键的是，当人类第二次看时，就会将注意力集中在方块的颜色上。...这就是人类会做的事情，记住物体X和Y的特征，虽然很难在特定的图像中分辨出来，但还是尽可能通过更清晰的图片核实真伪。 你可以进行简单的思考实验，看看人脑在分析图像时做了什么。
解决这个问题的主要挑战是： 如何在一堆物体中找到抓取物：当物体处于杂乱无章的堆中时，物体之间存在重叠，遮挡和堆叠，这使得抓取检测非常困难。...•标记并发布了一个新的多对象抓取数据集，该数据集基于具有超过105个抓取的视觉操纵关系数据集。 ? 图1.（a）文中的抓取表示。 每个抓取都包括5个维度：（x，y，w，h，θ）。...因此，机器人在多物体堆叠场景中抓取特定目标仍然具有挑战性，尤其是当物体之间存在重叠时。在我们的工作中，我们提出了一种基于RoI的机器人抓取检测算法，同时预测在这些场景中检测到的抓取所属的对象。...基线的高失误率是由物体之间的重叠引起的，特别是当网络遇到以下两种情况时：（1）抓取主要分布在物体的边缘，如板，书，带等; （2）将一个物体放在另一个物体的中心附近，例如，当笔放在书本上时。...这些示例表明，对象之间的过度重叠可能使我们提出的算法无效，尤其是当重叠位于属于同一类别（前两列）的两个对象之间时。此外，具有相似外观的物体会使物体探测器混淆，如第三栏所示。
前言 在目标检测领域，衡量一个模型的优劣的指标往往是mAP，然而实际工程中，有时候更倾向于看漏检率和虚检率。...，那么再绘制之前，混淆矩阵存储了每一个预测结果和真实结果的数目。...，而只需采用混淆矩阵中的正例样本数目，否则分母将虚检的目标也混合进去，导致结果偏小。...在一些博文中提到：漏检率=1-召回率，在YOLOv5中也可以这样理解吗？ 回顾一下召回率的计算公式：R = TP / (TP+FN)，通俗的说，召回率就是来衡量真实样本中，被检测正确的比例。...先来看看YOLOv5模型的保存逻辑： 在train.py中，定义了一个fi指标： # Update best mAP fi = fitness(np.array(results).reshape(1,
与诸如停车场内的停车位占用检测或为等待时间分析而进行的人数统计等非安全关键的计算机视觉应用（CV）不同，在自动驾驶（AD）场景中检测失败（所谓的“假阴性”）可能导致危险的结果。...在这种情况下，自动驾驶车辆（AVs）安全区域内的误检会带来即将发生的碰撞风险（例如，图1中用红色边框突出显示的过街场景），而远处的误检尚未影响驾驶任务（橙色边框）。...因此，作者（i）在训练过程中根据行人的临界性动态改变 \kappa_{l}>0 的损失贡献，以及（ii）作者保持非临界行人下的 FL 的性质，即当 \kappa_{l}\to 0 时，作者得到...换句话说，作者希望确保用 FL_{\kappa} 训练出的模型不仅能检测到“简单”但关键的行人，例如，在直接邻近区域内且未被遮挡、容易看到的行人。...总之，尽管作者基于 TTC_{RSB} 的临界性（如第三节-A所述）有助于识别与动态属性相关的安全关键行人，但作者的消融研究显示，在训练过程中，根据模型的不同，一个简单的临界性度量如距离可以作为一个合理的关联性代理
当一个资源从与该资源本身所在的服务器不同的域或端口请求一个资源时，资源会发起一个跨域 HTTP 请求。...浏览器支持在 API 容器中（例如 XMLHttpRequest 或 Fetch ）使用 CORS，以降低跨域 HTTP 请求所带来的风险。...当请求满足下述任一条件时，即应首先发送预检请求： 使用了下面任一 HTTP 方法： PUT DELETE CONNECT OPTIONS TRACE PATCH 人为设置了对 CORS 安全的首部字段集合之外的其他首部字段...: application/x-www-form-urlencoded multipart/form-data text/plain 请求中的XMLHttpRequestUpload 对象注册了任意多个事件监听器...从上面的报文中，我们看到，第 1~12 行发送了一个使用 OPTIONS 方法的“预检请求”。 OPTIONS 是 HTTP/1.1 协议中定义的方法，用以从服务器获取更多信息。
当一个 Web 应用发起一个于自身所在源（域，协议和端口）不同的 HTTP请求时，它发起的即跨源 HTTP 请求。...在浏览器的实现跟上规范之前，有两种方式规避上述报错行为： 在服务端去掉对预检请求的重定向； 将实际请求变成一个简单请求。...Access-Control-Expose-Headers 译者注：在跨源访问时，XMLHttpRequest对象的getResponseHeader()方法只能拿到一些最基本的响应头，Cache-Control...当用在对preflight预检测请求的响应中时，它指定了实际的请求是否可以使用credentials。...Access-Control-Allow-Headers: [, ]* 预检的过程 当预检请求到达服务端时，服务端是不会真正执行这个请求的逻辑的，只会在这个请求上返回一些
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