目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(上) 论文链接:https://arxiv.org/abs/1612.03144 Feature Pyramid Networks for Object Detection Tsung-Yi Lin, Piotr Dollár, Ross Girshick, Kaiming He, Bharath Hariharan, Serge Belongie PANet(Path Aggregation Network) 论文地址: https://arxiv.o

目标检测中特征融合技术(YOLO v4)(下) ASFF:自适应特征融合方式 ASFF来自论文:<Learning Spatial Fusion for Single-Shot Object Detection>,也就是著名的yolov3-asff. 金字塔特征表示法(FPN)是解决目标检测尺度变化挑战的常用方法.但是,对于基于FPN的单级检测器来说,不同特征尺度之间的不一致是其主要限制.因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF).它学习了在空

目录 1. 核心贡献 2. 实验设置 2.1. 任务设置 2.2. 网络设置 3. 实验结果 4. 启发 论文:How transferable are features in deep neural networks? 1. 核心贡献 我们都知道,深度网络中的特征是逐渐特化的.如果我们将一个深度网络中的高层特征,迁移用于另一个任务,那么这个新任务的表现很有可能不理想. 这篇文章讨论的就是深度网络中特征的可迁移性,通过实验有以下3点发现: 越高层的特征越难以迁移. 迁移后网络的参数联动性被打破,

转载自:https://www.jianshu.com/p/bf8749e15566 今天介绍卷积网络中一个很重要的概念,通道(Channel),也有叫特征图(feature map)的. 首先,之前的文章也提到过了,卷积网络中主要有两个操作,一个是卷积(Convolution),一个是池化(Pooling). 其中池化层并不会对通道之间的交互有影响,只是在各个通道中进行操作. 而卷积层则可以在通道与通道之间进行交互,之后在下一层生成新的通道,其中最显著的就是Incept-Net里大量用到的1x

在过去,很多防火墙对于DDoS攻击的检测一般是基于一个预先设定的流量阈值,超过一定的阈值,则会产生告警事件,做的细一些的可能会针对不同的流量特征设置不同的告警曲线,这样当某种攻击突然出现的时候,比如SYN flood,此时网络中SYN的报文会超过阈值,说明发生了SYN flood攻击. 但是当网络中的报文速率本身是这条曲线的时候,曲线自身就一直在震荡,在这样的曲线上如何检测异常?如何根据阈值检测攻击?真正的攻击又是哪一个点? 这个攻击几乎肉眼无法分辨.如果不是那个时间点真的出了攻击,也很难从曲线

iOS中使用 Reachability 检测网络 内容提示:下提供离线模式(Evernote).那么你会使用到Reachability来实现网络检测.   写本文的目的 了解Reachability都能做什么 检测3中网络环境 2G/3G wifi 无网络 如何使用通知 单个controller 多个controller 简单的功能: 仅在wifi下使用 Reachability简介 Reachablity 是一个iOS下... 如果你想在iOS程序中提供一仅在wifi网络下使用(Reeder)

如果你想在iOS程序中提供一仅在wifi网络下使用(Reeder),或者在没有网络状态下提供离线模式(Evernote).那么你会使用到Reachability来实现网络检测. 写本文的目的 了解Reachability都能做什么 检测3中网络环境 2G/3G wifi 无网络 如何使用通知 单个controller 多个controller 简单的功能: 仅在wifi下使用 Reachability简介 Reachablity 是一个iOS下检测,iOS设备网络环境用的库. 监视目标网络是否可

如果你想在iOS程序中提供一仅在wifi网络下使用(Reeder),或者在没有网络状态下提供离线模式(Evernote).那么你会使用到Reachability来实现网络检测. 写本文的目的 了解Reachability都能做什么 检测3中网络环境 2G/3G wifi 无网络 如何使用通知 单个controller 多个controller 简单的功能: 仅在wifi下使用 Reachability简介 Reachablity 是一个iOS下检测,iOS设备网络环境用的库. 监视目标网络是否可

理解dropout from:http://blog.csdn.net/stdcoutzyx/article/details/49022443 http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3258122.html 开篇明义,dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. Dropout是指在模型训练时随机让网络某些

YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \times IOU^{truth}_{pred},

本文逐步介绍YOLO v1~v3的设计历程. YOLOv1基本思想 YOLO将输入图像分成SxS个格子,若某个物体 Ground truth 的中心位置的坐标落入到某个格子,那么这个格子就负责检测出这个物体. 每个格子预测B个bounding box及其置信度(confidence score),以及C个类别概率.bbox信息(x,y,w,h)为物体的中心位置相对格子位置的偏移及宽度和高度,均被归一化.置信度反映是否包含物体以及包含物体情况下位置的准确性,定义为\(Pr(Object) \tim

Mask R-CNN 论文Mask R-CNN(ICCV 2017, Kaiming He,Georgia Gkioxari,Piotr Dollár,Ross Girshick, arXiv:1703.06870) 这篇论文提出了一个概念简单,灵活,通用的目标实例分割框架,能够同时检测目标并进行实例分割.在原Faster R-CNN基础上添加了object mask分支与原目标检测任务分支并列.速度大约5 fps.另外,Mask R-CNN也很容易扩展到其它的任务,比如人体姿态评估. 原Fas

一.前言 横向渗透攻击技术是复杂网络攻击中广泛使用的一种技术,特别是在高级持续威胁(Advanced Persistent Threats,APT)中更加热衷于使用这种攻击方法.攻击者可以利用这些技术,以被攻陷的系统为跳板,访问其他主机,获取包括邮箱.共享文件夹或者凭证信息在内的敏感资源.攻击者可以利用这些敏感信息,进一步控制其他系统.提升权限或窃取更多有价值的凭证.借助此类攻击,攻击者最终可能获取域控的访问权限,完全控制基于Windows系统的基础设施或与业务相关的关键账户. 在这份白皮书中,

2.(2021.3.15)Bioinformatics-MUFFIN:用于DDI预测的多尺度特征融合 论文标题: MUFFIN: multi-scale feature fusion for drug–drug interaction prediction 论文地址: https://www.researchgate.net/profile/Jianmin-Wang-3/publication/350100336_MUFFIN_Multi-Scale_Feature_Fusion_for_Dru

一.数据安全 1.提交用户的隐私数据一定要使用POST请求提交用户的隐私数据GET请求的所有参数都直接暴露在URL中请求的URL一般会记录在服务器的访问日志中服务器的访问日志是黑客攻击的重点对象之一 用户的隐私数据登录密码银行账号… … 2.数据安全仅仅用POST请求提交用户的隐私数据,还是不能完全解决安全问题可以利用软件(比如Charles)设置代理服务器,拦截查看手机的请求数据因此:提交用户的隐私数据时,一定不要明文提交,要加密处理后再提交 常见的加密算法MD5 \ SHA \ DES \

前言:当应用程序需要访问网络的时候,它首先应该检查设备的网络状态,确认设备的网络环境及连接情况,并针对这些情况提醒用户做出相应的处理.最好能监听设备的网络状态的改变,当设备网络状态连接.断开时,程序也应该有相应的处理. 开发工具:xcode6.3.2 操作系统:OS X Yosemite10.10.4 学习来源:<疯狂IOS讲义(下)>中的ios网络应用编程 1.下载,添加Reachability类. 官网下载网址: https://developer.apple.com/library/pr

一.概述 Sun公司开发的Jini系统是一种创新技术,听说它的人很多但较少被人理解.Jini系统可利用Java扩展网络计算的范围,并有可能成为最佳解决方案. Jini是Sun公司的研究与开发项目,它能极大扩展Java技术的能力.Jini技术可使范围广泛的多种硬件和软件即可与网络相连的任何实体--能够自主联网. Jini可以使人们极其简单地使用网络设备和网络服务,就象今天我们使用电话一样--通过网络拨号即插即用.Jini的目标是最大限度地简化与网络的交互性. Jini利用了Java技术的优势.Ji

Surf(Speed Up Robust Feature) Surf算法的原理                                                                           1.构建Hessian矩阵构造高斯金字塔尺度空间 其实surf构造的金字塔图像与sift有很大不同,就是因为这些不同才加快了其检测的速度.Sift采用的是DOG图像,而surf采用的是Hessian矩阵行列式近似值图像.Hessian矩阵是Surf算法的核心,为了方便运算

R-FCN 原理 R-FCN作者指出在图片分类网络中具有平移不变性(translation invariance),而目标在图片中的位置也并不影响分类结果;但是检测网络对目标的位置比较敏感.因此Faster R-CNN将ROI的特征提取操作放在了最后分类网络中间(靠后的位置)打破分类网络的平移不变性,而不能直接放在网络的末尾.但是这样存在的问题是ROI特征提取不共享计算,导致计算量较大. 一般来讲,网络越深,其具有的平移旋转不变性越强,这个性质对于保证分类模型的鲁棒性有积极意义.然而,在检测问题

前言: 这篇博客的主旨就想文章题目说的那样,当我们拿到一台新的系统时,我们怎么实现让你的主机连接到网络中.配置网络就是给你的系统配置IP地址,子网掩码,网关以及DNS.也就是说配置好这几项计算机上网的主要条件,就能实现你的系统联网了.此外,配置网络总结来讲有两种方法;一是通过命令直接配置.通过命令配置的网络知识暂时实现系统联网,想要游泳联网就要通过把配置内容写入配置文件来实现了.配置网络虽然步骤并不复杂但是其背后的知识量还是相当庞大的,我们只有了解其中的配置原理才能正确高效的去配置网络从而实现计