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目标检测新方式 | class-agnostic检测器用于目标检测(附论文下载链接)

预测的框可以被另一个系统使用,以执行特定于应用程序的分类、检索等。 提出了针对类不可知检测器的基准测试的训练和评估协议,以推进该领域的未来研究。...最后,研究者提出了:(1)基线方法和(2)一个新的用于类无关检测的对抗性学习框架,它迫使模型从用于预测的特征中排除特定于类的信息。实验结果表明,对抗性学习方法提高了类不可知性的检测效率。...训练传统的目标检测器的二元分类任务以及边界框回归不足以确保模型关注类无关特征,更重要的是,忽略类型区分特征,以便更好地推广到看不见的目标类型。...模型以交替的方式训练,这样当模型的其余部分更新时,鉴别器被冻结,反之亦然。在更新鉴别器时,研究者使用标准的分类交叉熵损失的目标类型作为预测目标。...另一方面,在训练模型的其余部分时,最小化(a)目标与否分类的交叉熵损失,(b)边界框回归的平滑L1损失,以及(c)鉴别器预测的负熵。这种熵最大化迫使检测模型的上游部分从其输出的特征中排除目标类型信息。

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    blob:https格式的视频链接怎么下载

    在很久很久之前我就遇到了blob:https这类型的视频,因为需要裁剪视频内容需要下载到本地才行,当时也是百度看了教程,按照教程就操作了,也没在意,毕竟我很少会遇到这类视频格式,今天处理工作还是需要裁剪视频所以就想着用之前的方案...,但是因为没有记录所以找了好久,看来随时记录真的是一个好习惯,不多说了,先来了解下什么是blob: blob 视频链接是指包含 blob: 协议的 URL,用于访问在浏览器内存中以 Blob 对象形式存储的视频数据...blob URL 通常以 blob:https 或 blob:http 开头,后面跟随一个唯一的标识符,表示特定的 Blob 对象。这样的链接被用于在网页中显示、播放或处理视频内容。...由于 blob URL 是针对浏览器内存中的数据生成的临时链接,直接通过复制链接或其他方式在其他应用程序或设备上访问或下载该视频是不可行的。...“M3U8批量下载器”(文章末尾有链接),下载完成后打开软件,如图: 我们在“文件/链接”内粘贴刚刚复制的m3u8地址,点击添加,然后会在当前列队中出现任务链接及名称,添加完成后,点击下面的“全部开始

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    C++系列:链接器是如何工作的

    之前讲过C++是如何编译的,这里小编继续和大家谈谈C++是如何链接的。...C++源文件在经过一系列步骤后形成可执行文件,即二进制文件.首先是编译源文件,关于C++是如何编译的,传送门如下: C++系列:编译器是如何工作的 源文件在经过编译处理后,接下来便是链接器找到哪些符号和函数在哪...Linux链接器在解析符号引用时所作的决策会静默地影响程序的正确性。比如,在默认情况下,如果错误地定义了多个全局变量,链接器是不会报错的。但是生成的程序会表现出令人困惑的行为,且这种程序是很难调试的。...多年来,链接被认为是相当直接和无趣的。然而,随着共享库和动态链接在现代操作系统中的重要性越来越高,链接是一个复杂的过程,它为有知识的程序员提供了强大的功能。...链接器的作用:简单的讲,链接器的工作就是解析未定义的符号引用,将目标文件中的占位符替换为符号的地址。链接器还要完成程序中各目标文件的地址空间的组织,这可能涉及重定位工作。

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    用于高端实时媒体工作流的RIST

    本文来自RIST Forum at IBC2019的一篇演讲。演讲的主题是用于高端实时媒体工作流的RIST以及它如何在高端工作流中发挥作用。...演讲者首先对比了高端媒体和低端媒体的工作流,当我们查看不同媒体的工作流时,本质上是内容值的联系,比如想要的质量,生产预算和基础设施预算。...对于高端的工作流,内容很有价值,有很高的质量要求,因此有很高的生产预算和高的基础设施预算,可以负担对基础设施的要求。 最终的目标是在任何类型的基础设施上提供无损的传输。...可以有一个普通的延迟和更高的带宽或者基础带宽和更低的延时。 演讲者给出了用于高端工作流的RIST应用。对于最后一公里扩展的情况,不要使用较差的质量连接。...互联网传输的价值正在上升,并可用于主要应用;随着云产品成为现实,Main profile对于支持高端工作流程非常重要;RIST Main Profile适用于各种使用案例,包括服务捆绑轻量级压缩和4K

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    优雅的下载其他人分享的OneDrive链接

    依赖 requests==2.25.1 pyppeteer==0.2.5 使用方法 目前本程序支持的下载方式: xxx-my.sharepoint.com 下载链接的下载 无下载密码的多文件推送 有下载密码的多文件推送...嵌套文件夹的文件推送 任意选择文件推送 xxx-my.sharepoint.cn 下载链接的下载(理论上支持) 无密码的链接 以 https://gitaccuacnz2-my.sharepoint.com...e=FG7SHh 这个下载链接为例 此时需要使用无密码的下载代码,也就是main.py,打开这个文件,可以看到有一些全局变量: OneDriveShareURL: 下载地址,此处应该填写 https:/...e=oC1y7r 这个下载链接为例 此时需要使用有密码的下载代码,也就是havepassword.py,打开这个文件,可以看到有一些全局变量(重复的不再赘述): OneDriveSharePwd: OneDrive...链接的密码 使用方法和上面类似。

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    综述二 | 最全的目标检测大综述(附下载链接)

    工作的这一部分,也就是“star model”由P.Felzenszwalb等人完成。后来,R....Girshick将这个过程进一步表述为一个多实例学习的特殊案例,“硬负挖掘”、“边界框回归”、“上下文启动”等重要技术也被用于提高检测精度。...Girshick等人在2014年率先打破僵局,提出了具有CNN特征的区域(RCNN)用于目标检测。从那时起,目标检测开始以前所未有的速度发展。...相反,它遵循一个完全不同的哲学:将单个神经网络应用于整个图像。该网络将图像分割成多个区域,同时预测每个区域的边界框和概率。后来R....因此,基于mAP的0.5 -IoU多年来已成为用于目标检测问题的实际度量。 2014年以后,由于MS-COCO数据集的普及,研究人员开始更加关注边界框位置的准确性。

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    让工作不再受地点限制:企业混合办公的解决之道

    当越来越多的企业开始混合办公,什么样的解决方案才是他们的最佳选择? 混合办公成为大势所趋 在开展数字化转型的过程中,为了让工作不再受特定地点的局限,越来越多的企业选择了混合办公的模式。...疫情在其他国家已经不能称之为肆虐了,也让越来越多的企业不得不通过居家办公、远程会议等模式,来保证公司业务的正常运转。这也进一步加速了混合办公模式的流行。...也正因为如此,为了应对现代企业办公带来的诸多挑战,为了实现企业的创新与发展,为了从疫情中尽快复苏,混合办公正在成为未来的大势所趋。...举例来说,在混合办公模式中,为了确保办公的稳定、敏捷和高效,除了必要的网络连接之外,网络的稳定性、安全性、网络延迟、在线协作、音视频同步、云以及各种应用的流畅性,都是企业必须要充分考虑的因素。...不仅如此,针对现代企业混合办公解决方案,思科的专家还能够为企业提供详细周到的咨询服务,全面满足企业在员工、工作场所和技术方面的需求,赋能企业团队随时随地开展混合办公。

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    综述三 | 最全的目标检测大综述(附下载链接)

    然而,由于模糊效果,这种方法不能直接应用于类似于HOG的特性。对于这个问题,P....除了算法加速外,级联检测还被应用于解决其他问题,如提高对困难样本的检测,整合上下文信息,提高定位精度。...积分HOG映射已被应用于行人检测中,并在不损失任何精度的前提下实现了数十倍的加速度。 2009年晚些时候,P....Dollar’等人提出了一种新的图像特征,称为积分通道特征 ( ICF ),可以认为是积分图像特征的一种更为普遍的情况,并已成功应用于行人检测。...例如,在Fast RCNN检测器中,将近一半的前向传递时间用于计算全连接层。降秩近似是一种加速矩阵乘法的方法。

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    AI网络爬虫:批量下载某个网页中的全部链接

    网页如下,有多个链接: 找到其中的a标签: 产品优势 在deepseek中输入提示词: 你是一个Python编程专家,要完成一个百度搜索页面爬取的Python脚本,具体任务如下...: 解析网页:https://cloud.tencent.com/document/product/1093 定位class="rno-learning-path-wrap"的div标签; 然后定位div...标签中所有a标签,提取title属性值作为网页文件名,提取href属性值作为网页下载地址,下载网页,保存网页到文件夹:F:\aivideo\腾讯云语音识别 注意: 每一步都要输出信息到屏幕上 每下载一个网页后...NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/127.0.0.0 Safari/537.36 Deepseek生成的源代码

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    告别加班:一个让你不再重复工作的技能

    一项富有创造性的技能,只要学会它,林晓工作中遇到的难题便可击破。...; 网络中有大量新闻和图片需要下载,每个页面都要「手动另存为文件」; 需要让计算机在凌晨执行任务,半夜定闹钟把自己叫醒,人工执行,观察执行结果; 这些工作,往往难度不大,但重复、机械,非常耗费时间和精力...厌烦重复工作? 用Python自动化! 想做可视化报表? 用Python来制作! 想找不易被代替的工作? 大厂偏爱创造性的求职者! …… 再来看实际的应用 ▽ 01 快速爬取大量指定资料,快!...03 强大的数据可视化功能,美! 分析结果呈现的方式极为重要,python可轻松将数据图形化,且拥有多元化的输出格式,制作出画面精美、互动性强、一目了然的报告或方案。 Python能适用于哪些行业?...随着全国提倡编程从娃娃抓起,计算机语言就不再是程序猿、攻城狮的专属,而已变身成实用的辅助工具、炫酷的工作技能。

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    应用程序的加载——dyld动态链接器的工作流程

    静态库(.a、.lib)可以看成是一堆对象文件的归档,在链接阶段,静态链接器(static linker)会从库中收集这些对象文件,并把它们与汇编生成的目标文件一起打包拷贝到一个单独的二进制可执行文件中...,这个填补工作就是通过动态链接器dyld来完成的,这也就是所谓的符号绑定。...dyld是开源的,我们可以到如下地址下载其源码: https://opensource.apple.com/tarballs/dyld/ dyld的加载流程 找程序入口: 我们随便新建一个工程...现在我们已经找到dyld的入口函数了,接下来就打开下载的dyld源码,然后全局搜索【_dyld_start】,根据搜索结果我们发现,dyld源码中按照不同系统架构(比如 i386、x86_64、arm64...dyld是动态链接器,用于链接动态库。 那么为什么需要链接动态库呢?动态库与静态库有什么区别呢?这些问题上面都有答案。 dyld是如果调用到objc库的初始化的?

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    您的凭据不工作 之前用于连接到******的凭据无法工作。请输入新凭据。

    https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/49077665   在公司局域网远程自己计算机的时候,突然无法远程了,提示“您的凭据不工作...之前用于连接到**的凭据无法工作。...看您的Windows凭据下是否有凭据,如果没有,添加一条凭据: ?   如果Windows凭据下有凭据,也可以编辑(建议编辑之前先备份凭据哈),编辑的界面跟添加界面一样,不再多说。...(参考链接:微软问答社区) ----   到了这里,恭喜您,您的计算机就可以远程啦!   ...win7、win8、win10等版本) 【 转载请注明出处——胡玉洋《您的凭据不工作 之前用于连接到**的凭据无法工作。

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    DC 1的实战操作思路(文章末尾靶场下载链接)

    kali中的msf框架进行一个漏洞利用 搜索drupal可利用的漏洞模块 search drupal 我们可以选择一种攻击模块进行尝试。...我这里随便选择了一个,我们查看该模块的配置信息 主要配置信息是rhosts,我们设置一下目标地址 我们直接开始攻击 进去之后可以利用shell,查看当前目录下的内容,找到flag1.txt 提示:...目标cms的关键有一个配置文件目录 /var/www/sites/default/settings.php 我们上面拿到了shell,所以我们这里就可以直接通过shell来查看这个配置文件中的内容...flag2就是这个配置文件,从这个配置文件中我们获取了数据库登录的账号和密码 账号:dbuser 密码:R0ck3t 下面我们需要登录数据库,先优化一下界面,使用python的pty python -c...下一步,我们查看一下服务器中的passwd文件,发现有一个flag4用户,但是shadow文件无法查看,所以我们尝试使用hydra破解 一下密码,使用kali内置的字典。

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    千变万化的CNN设计技巧(附下载链接)

    随着计算机视觉技术的发展,卷积神经网络距离我们已经不再遥远和神秘,在日常的学习和研究中越来越多的使用卷积神经网络来解决问题,可以说卷积神将网络是我们学习深度学习必须要面对的,因此如何而如何使用好卷积神经网络...卷积神经网络是仿造生物的视知觉(visual perception)机制构建,可以进行监督学习和非监督学习,其隐含层内的卷积核参数共享和层间连接的稀疏性使得卷积神经网络能够以较小的计算量对格点化(grid-like...二、主要内容 卷积神经网络主要包括卷积层和池化层,两部分参数设计的好可以得到非常漂亮的结果,但是如果参数设计的不好,那么结果会变的非常糟糕,因此有人将调整神经网络的参数形容为“道士炼丹”,所有的结果完全靠试凑...本次分享的资料主要讲解使用CNN的方法和技巧,也就是怎么去调整卷积和池化层,希望结合资料中的经验小伙伴们在以后“炼丹”的时候可以事半功倍。 ?...三、资源分享 同时为了方便大家阅读和学习,我们不仅把资料放在了文中,同时打包了PDF,可以在后台直接下载哦~ ? 获取方式: 1. 关注我们的公众号“AI算法与图像处理” 2.

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