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    Self-Ensembling with GAN-based Data Augmentation for Domain Adaptation in Semantic Segmentation

    基于深度学习的语义分割方法有一个内在的局限性,即训练模型需要大量具有像素级标注的数据。为了解决这一具有挑战性的问题,许多研究人员将注意力集中在无监督的领域自适应语义分割上。无监督域自适应试图使在源域上训练的模型适应目标域。在本文中,我们介绍了一种自组装技术,这是分类中领域自适应的成功方法之一。然而,将自组装应用于语义分割是非常困难的,因为自组装中使用的经过大量调整的手动数据增强对于减少语义分割中的大的领域差距没有用处。为了克服这一限制,我们提出了一个由两个相互补充的组件组成的新框架。首先,我们提出了一种基于生成对抗性网络(GANs)的数据扩充方法,该方法在计算上高效,有助于领域对齐。给定这些增强图像,我们应用自组装来提高分割网络在目标域上的性能。所提出的方法在无监督领域自适应基准上优于最先进的语义分割方法。

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    云安全最佳实践:你的云计算安全是否全面?

    去年,英国政府内阁办公室概述了2014年8月14日公布的涉及传输中的数据保护的指导性文件构成的“云安全原则”这些原则。这些原则涉及到传输的数据保护、资产保护客户数据等,需要一定程度的秩序之间的分离,以确保不会损害客户账户,不会影响服务或其他客户的数据,人们需要开发一种治理框架,并对托管服务提供商(MSP)或云服务提供商(CSP)的工作人员进行筛选,以下列举几方面的例子。 云计算安全就是这样一个紧迫和重要的问题,因为数据是任何现代组织的黄金和石油。各种规模的企业需要考虑他们如何防止黑客损害其云计算服务。然而,

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    CVPR 2020 | 弱监督怎样做图像分类?上交大提出自组织记忆网络

    在这篇论文中,研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声,即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时,在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样,导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗,属于标签噪声;右边的图像中,草原占据了整个图像的大部分,同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置,属于背景噪声。

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    CVPR 2020 | 弱监督怎样做图像分类?上交大提出自组织记忆网络

    在这篇论文中,研究者利用网络数据研究图像分类任务 (image classification)。他们发现网络图片 (web image) 通常包含两种噪声,即标签噪声 (label noise) 和背景噪声 (background noise)。前者是因为当使用类别名 (category name) 作为关键字来爬取网络图像时,在搜索结果中可能会出现不属于该类别的图片。后者则是因为网络图片的内容与来源非常多样,导致抓取的图片往往包含比标准的图像分类数据集更多的无关背景信息。在下图中的两张图片均用关键字「狗」抓取。左边图片的内容是狗粮而不是狗,属于标签噪声;右边的图像中,草原占据了整个图像的大部分,同时小孩子也占据了比狗更为显著的位置,属于背景噪声。

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    网络协议分析02(zhuan 程震老师 用于期末复习)

    1. 版本(4位) 2. 首部长度(4位) 单位4字节,为什么? 3. 区分服务(8位) 以前叫做服务类型,说明此IP数据报对路由器的要求,但很少使用。最后两位为ECN,由RFC 3168规定,是路由器对接收计算机的显式拥塞通告。 4. 总长度(16位)。 单位为字节,死亡之ping,ping –l命令。 5. 标识(16位)、6.标志(3位)、7.片偏移(13位) 这3个字段用于分片与还原。MTU(最大传输单元):帧的数据部分长度上限。如果IP数据报超过此值,则需要分片,分片可以发生在发送计算机,也可以发生在路由器,在最终的接收机还原。 分片只分数据部分。 标识:每发送一个IP数据报就加1,若干分片的此字段相同,可以知道属于同一IP数据报。 标志:左边一位未用,中间一位DF(1:不能分片,0:能分片),右边一位MF**(1:后面还有分片,0:后面没有分片了,这是最后一片)。** 片偏移:指明分片在原IP数据报中的位置。单位是8字节,为什么? 例子:原数据报20+3980字节。

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