ICCV2019论文点评:3D Object Detect疏密度点云三维目标检测 STD: Sparse-to-Dense 3D Object Detector for Point Cloud 论文链接:https://arxiv.org/pdf/1907.10471.pdf 本文在LITTI数据集3D Object Detection三维目标检测性能排名第5. 摘要 提出了一种新的两级三维目标检测框架,称为稀疏到稠密三维目标检测框架(STD).第一阶段是一个自下而上的提案生成网络,它使用原始点

PointPillars 一个来自工业界的模型.https://arxiv.org/abs/1812.05784 3D目标检测通常做法 3d卷积 投影到前平面 在bird-view上操作 处理思路依然是3d转2d,先把3维的点云转成2d的伪图像. Feature Net 把点云数据处理成类似图像的数据. pillar即柱子.点云的特性决定了每个柱子内的点是很稀少的. 一堆点,我们将其视为一个个柱子(即pillar),每个pillar内有很多points．所有的pillar内的point即组成了点

LSTM初试遇到障碍,使用较熟悉的TextCNN. 1.基础知识: Embedding:将词的十进制表示做向量化 起到降维增维的作用 嵌入维度数量(New Embedding维度)的一般经验法则: embedding_dimensions =  number_of_categories**0.25 也就是说,嵌入矢量维数应该是类别数量的 4 次方根.如词汇量为 81,建议维数为 3.   SpatialDropout1D 在模型开始应用,会按一定比例丢弃一个特征图中的多个通道信息,增强特征的独立

该论文的地址是:https://arxiv.org/pdf/1609.07720.pdf segmatch是一个提供车辆的回环检测的技术,使用提取和匹配分割的三维激光点云技术.分割的例子可以在下面的图片中看到. 该技术是基于在车辆附近提取片段(例如车辆.树木和建筑物的部分),并将这些片段与从目标地图中提取的片段相匹配.分段匹配可以直接转化为精确的定位信息,从而实现精确的三维地图构造和定位.在先前记录的部分(白色)和最近观察到的部分(彩色)之间,匹配的段的实例用绿色线显示在下面的图像中. 该方法依

PointRCNN: 点云的3D目标生成与检测 PointRCNN: 3D Object Proposal Generation and Detection from Point Cloud 论文地址:https://arxiv.org/abs/1812.04244 代码地址:https://github.com/sshaoshuai/PointRCNN 摘要 本文提出了一种基于点云的三维目标检测方法.整个框架由两个阶段组成:第一阶段用于自下而上的3D方案生成,第二阶段用于在标准坐标系中细化方案

话说现在检测人脸的技术有很多.有在线AI服务,比如Megvii Face++,Microsoft Cognitive Services,Tencent AI等等.还有本地的库实现的,比如OpenCV. 但是这些这篇文章都不讨论,微软在 .NETCore里面也提供了一种本地检测人脸的API,那就是Windows.Media.FaceAnalysis. .NetCore在你新建通用UWP应用的时候,Nuget自动添加了. 那么接下来,我们在设计Xaml代码的时候,加两个按钮,一个是选择图片,一个是检

辛辛苦苦写的,转载请注明一下,这点信任我想还是有的吧,谢谢了. http://www.cnblogs.com/applerosa/p/7162268.html 之前做了直播,一直没时间写,好不容易闲下来,所以总结记录一下. 需要注意的是,在获取环信聊天室ID和腾讯云三个推/拉流地址的时候,需要先去注册,获取所用开发者账号. 所以这个教程所必须的东西: 1.环信开发者账号; 2.腾讯云开发者账号; 一.做直播,肯定要有一个直播模型,这里我们用直播间来做示例: 这里只是做个基础的演示,所以都是必须的

事件描述:阿里云报警 ——检测该异常事件意味着您服务器上开启了"Chargen/DNS/NTP/SNMP/SSDP"这些UDP端口服务,黑客通过向该ECS发送伪造源IP和源端口的恶意UDP查询包,迫使该ECS向受害者发起了UDP DDOS攻击 源IP: xx.xx.xx.xx 源PORT: 111 目的PORT: 963 攻击类型: SunRPC反射攻击 扫描IP频数: 3 扫描TCP包频数: 11480 持续时间(分钟): 55 事件说明: 检测该异常事件意味着您服务器上开启了&qu

如何从一个深度图像(range image)中提取NARF特征 代码解析narf_feature_extraction.cpp #include <iostream> #include <boost/thread/thread.hpp> #include <pcl/range_image/range_image.h> #include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/visualization/range_image_v

2017 年起 app store 要求 app 对接的服务器支持 TLS v1.2,否则 ats 检测不予通过.有点强制推 TLS v1.2 的意味.本文介绍如何使 tomcat 强制执行 TLS v1.2.完全正向加密.本文示例 tomcat 版本 7.0.68,jdk 版本 1.7.0.笔者强烈推荐在 DNS 解析层或反向代理服务层做这件事情,不建议放在 tomcat 这一层做.如果你非要在 tomcat 这层做,可以参考本文的做法.首先声明,tomcat 7 以后能够通过 JSSE 支持

昨晚凌晨收到新客户的安全求助,说是阿里云短信提示,网站有webshell木马文件被植入,我们SINE安全公司立即成立,安全应急响应小组,客户提供了阿里云的账号密码,随即登陆阿里云进去查看到详情,登陆云盾看到有这样的一个安全提示"网站后门-发现后门(Webshell)文件"事件等级:紧急,影响资产:阿里云ECS:ID,然后贴出了网站木马文件的路径地址:/www/wangzhan/safe/indnx.php. 网站安全事件说明:云盾检测到当成有异常进程在尝试向磁盘上写入WEBSHELL后

2018年10月27日接到新客户网站服务器被上传了webshell脚本木马后门问题的求助,对此我们sine安全公司针对此阿里云提示的安全问题进行了详细分析,ECS服务器被阿里云提示异常网络连接-可疑WebShell通信行为,还会伴有,网站后门-发现后门(Webshell)文件,以及提示网站后门-一句话webshell的安全提示,但是大部分都是单独服务器ECS的用户,具体被阿里云提示的截图如下: 点开消息后的内容为:受影响资产 iZ2393mzrytZ 访问者IP Webshell URL 事件说

这次来了个超厉害的新能力! 人脸智能打马赛克.人脸智能裁剪--各种操作,都能一步到位! 迫不及待想体验,戳链接:https://wj.qq.com/s2/3986990/e0ef/ 还没有搞懂,继续往下看-- 基于云开发+AI人脸检测与分析能力--任意给定一张图片,即可检测是否含有人脸,如有则返回人脸的位置.面部属性和质量信息.返回信息包括包括性别.年龄.表情.魅力.眼镜.头发.口罩.姿态及质量分. 具体会有什么不一样呢? 两个字,智能. 比如: 上传证件照照片大小不同,不需要手动裁减,就能实现

踩了不少坑,记录一下. 基于ubuntu18.04 一开始按照网上的攻略下载安装包 ZenTaoPMS.9.8.3.zbox_64.tar.gz,通过FileZilla传到linux的/opt下面,解压,更改端口,启动失败. 解决:vim ~/.bashrc 在最下面插入下面两行: export LC_ALL=Cexport PATH="/opt/hisi-linux/x86-arm/arm-himix100-linux/bin:$PATH" 之后再去启动,发现apache启动成功,数

1.~ wjw$ ssh root@47.103.101.102 ssh: connect to host 47.103.101.102 port 22: Connection refused ssh 服务没有开:按照网上的解决思路: 1.重启 ssh 服务 $sudo service ssh restart 或者 $/etc/init.d/ssh restart 查看服务状态: $ps -ef | grep ssh 结果是空的. 可能原因,ssh client 和server 不匹配 2.重新

近期,在全球权威咨询机构Gartner发布的2019 Web应用防火墙魔力象限中,阿里云Web应用防火墙成功入围,是亚太地区唯一一家进入该魔力象限的厂商! Web应用防火墙,简称WAF.在保护Web应用程序的安全性上面已有多年的发展历史.近年来,随着云服务的普及.大数据计算能力的发展,云WAF因具有易部署.易操作.功能更丰富等优势受到了越来越多的企业认可.Gartner 在报告中也指出,相较于传统的WAF设备而言,更多的企业开始考虑使用云WAF来做安全防护. 阿里云WAF是一款基于云原生安全能力

作者:蒋天园 Date:2020-04-18 来源:3D-VID:基于LiDar Video信息的3D目标检测框架|CVPR2020 Brief paper地址:https://arxiv.org/pdf/2004.01389.pdf code地址:https://github.com/yinjunbo/3DVID 这是一篇来自北理工和百度合作的文章,目前还未开源,只有项目地址,2020年3月份放置在arxiv上,已经被CVPR2020接收:从标题我们猜测该文采用的时空信息将多帧的点云信息融合做

1.概述 微软2015年收购的一家云安全创业公司 Adallom 正式推出产品,同时更名为微软 Cloud App Security.Adallom 成立于 2012年,是一家 SaaS 云安全公司,通过对异常行为的检测,来保障企业用户 SaaS 应用的安全,检测的项目包括 SaaS 应用所占的存储空间.以及它们在 SaaS 云服务上的行为等.曾经与 Salesforce.Office365.SuccessFactors.Box 及 Google 都达成了合作关系.倘若它检测到某一用户突然反常的

3D点云深度学* 在自动驾驶中关于三维点云的深度学*方法应用.三维场景语义理解的方法以及对应的关键技术介绍. 1. 数据 但是对于3D点云,数据正在迅速增长.大有从2D向3D发展的趋势,比如在opencv中就已经慢慢包含了3D点云的处理的相关模块,在数据方面点云的获取也是有多种渠道, 无论是源于CAD模型还是来自LiDAR传感器或RGBD相机的扫描点云,无处不在. 另外,大多数系统直接获取3D点云而不是拍摄图像并进行处理.因此,在深度学*大火的年代,应该如何应用这些令人惊叹的深度学*工具,在3D

CVPR2020:利用图像投票增强点云中的三维目标检测(ImVoteNet) ImVoteNet: Boosting 3D Object Detection in Point Clouds With Image Votes 论文地址: https://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Qi_ImVoteNet_Boosting_3D_Object_Detection_in_Point_Clouds_With_Image_CVPR_202