论文原址:https://arxiv.org/abs/1709.01507 github:https://github.com/hujie-frank/SENet 摘要 卷积网络的关键构件是卷积操作,在每层感受野的范围内通过融合局部及channel-wise信息可以使网络构建特征.一些研究关注空间组件,通过增强空间特征等级的编码能力在增强表示力.本文重点在于通道之间的联系,提出了SENet block,通过对通道之间的独立性建模来自适应的调整通道之间的响应.可以将这些block进行堆叠得到SEN

Squeeze-and-Excitation Networks SE-net 来自于Momenta 孙刚团队 SE的设计思路: 从卷积操作的实际作用来考虑,conv 把局部空间信息和通道信息组合起来,组合之后形成FM上的值,之前大部分都是空间上做的. 对channel考虑的少,但是卷积本身就可以学到通道之间的组织信息,为什么还要在重新学一遍呢? 那思考densenet显式连接各层,resnet可以连到,DN为何要再连一次? 我们期望特征学习能力,但是需要显式建模来帮助学习 1 SE-net的灵感

HOG SVM 车辆检测 近期需要对卡口车辆的车脸进行检测,首先选用一个常规的检测方法即是hog特征与SVM,Hog特征是由dalal在2005年提出的用于道路中行人检测的方法,并且取的了不错的识别效果.在人脸检测方面目前主流的方法,先不考虑复杂的深度学习,大多采用Haar和Adaboost的手段来实现.我接下来将会用着两种方法来实现对卡口的车辆检测. 首先引出 Hog特征,Hog特征是梯度方向直方图,是一种底层的视觉特征,主要描述的是图像中的梯度分布情况,而梯度分布信息主要是集中在图像中不同内

CVPR2020论文介绍: 3D 目标检测高效算法 CVPR 2020: Structure Aware Single-Stage 3D Object Detection from Point Cloud 随着CVPR2020入选论文的曝光,一篇关于自动驾驶的文章被录用,该论文提出了一个通用.高性能的自动驾驶检测器,首次实现3D物体检测精度与速度的兼得,有效提升自动驾驶系统安全性能.目前,该检测器在自动驾驶领域权威数据集KITTI BEV排行榜上排名第三.论文是如何解决物体检测难题的? View

CNN综述文章 的翻译 [2019 CVPR] A Survey of the Recent Architectures of Deep Convolutional Neural Networks 翻译 综述深度卷积神经网络架构:从基本组件到结构创新 目录 摘要    1.引言    2.CNN基本组件        2.1 卷积层        2.2 池化层        2.3 激活函数        2.4 批次归一化        2.5 Dropout        2.6 全连接层

前言 深度卷积网络极大地推进深度学习各领域的发展,ILSVRC作为最具影响力的竞赛功不可没,促使了许多经典工作.我梳理了ILSVRC分类任务的各届冠军和亚军网络,简单介绍了它们的核心思想.网络架构及其实现. 代码主要来自:https://github.com/weiaicunzai/pytorch-cifar100 ImageNet和ILSVRC ImageNet是一个超过15 million的图像数据集,大约有22,000类. ILSVRC全称ImageNet Large-Scale Visu

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub地址 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/DeepLearningNote 这里结合网络的资料和SENet论文,捋一遍SENet,基本代码和图片都是来自网络,这里表示感谢,参考链接均在后文.下面开始. SENet论文写的很好,有想法的可以去看一下,我这里提供翻译地址: 深度学习论文翻译解析(十六):Squeeze-and-Excitation Networks 在深度学习领域,CNN分类网络的发展

FPGA做正则匹配和网络安全,究竟有多大的优势? 西电通院专用集成电路课程学习 云导播 网络安全已经被提升为国家战略的高度,高校里面的新增的一级学科,去年9月份,中央网信办.教育部公布了“一流网络安全学院建设示范项目高校”名单.但网络安全的范围实在太大,平常所说的黑客.网络病毒等软件.操作系统.固件级别的网络攻击或防范办法仅仅是常见的传统网络安全范畴,本文所说的是基于硬件级别的网络安全方法,比较学术的分类有可信芯片研究.网络安全防护的硬件实现等.硬件领域网络安全的研究随着近几年挖矿芯片.AI芯片

本节包含有关Oracle数据库故障诊断基础结构的背景信息.它包含以下主题: 故障诊断基础架构概述 关于事件和问题 故障诊断基础设施组件 自动诊断信息库的结构,内容和位置 故障诊断基础架构概述 故障诊断基础设施有助于预防,检测,诊断和解决问题.特别针对的问题是严重错误,例如由代码错误,元数据损坏和客户数据损坏引起的错误. 发生严重错误时,会为其分配事件编号,并立即捕获错误的诊断数据(如跟踪文件)并用该编号标记.然后将数据存储在自动诊断信息库(ADR) - 一个基于文件的数据库外部的存储库 - 随后

一.基础问题回答 1.杀软是如何检测出恶意代码的? (1)特征码:类似于人的生物特征,恶意代码可能会包含一段或多端数据能代表其特征.杀软一般会对文件内容进行静态扫描,将文件内容与特征库进行匹配,来检测已知的网络攻击. 优点:检测效率高.能精确检测恶意软件类型和具体名称.能在恶意软件首次写入计算机时检测而非运行后. 缺点:不能检测未知和变形的恶意软件.需频繁更新特征库.特征库会越来越臃肿. (2)启发式:就是以特定方式实现的反编译器和动态高度器,通过对有关指令序列的反编译逐步理解和确定恶意软件的动

之前写的一篇微信公众号文章. 工作需要,进行此次调研,并记录开发过程. 开发目的,页面授权,页面获取用户头像,用户昵称 微信id, 分享页面. 微信订阅号 无法获取用户个人信息 写在记录前,公众号也是第二次搞了,每次看完心里都是一阵苦,究其原因就是没有彻底搞懂他,不明白各个文档直接的关系,这次从头到尾搞一下,记录下整个流程,备忘. 微信服务号开发: 微信公众号开发从0到配置相关功能 //由于微信在开发模式下原有的失效功能比较多需要重新配置,暂时发现失效的有:自动回复,自定义菜单.不确定失效是否需

1.首先在学习之前进行一次或者是整体或者是部分的检测,当第一次检测就通过,则可以认为是熟练掌握的东西(可以在后期对其进行验证是否是熟练)2.后面的学习过程,对回答的正确与否以及从第一次开始学习到目前为止的时间以及回答的次数去设置几天后再次回顾3.用户可以自行进行学习的检测(类似于首次开始学习的检测),以将按时复习的但已经掌握的东西减少出现频率或者完全消除 4.整体思路是根据学习情况进行科学性的定时复习(类似遗忘曲线),当用户发现频繁出现自己觉得已经完全掌握不需进行复习的题目时可以进行学习检测以剔

目录 1.kubernetes 预备知识 1.1 集群资源 1.1.1 role 1.1.2 namespace 1.1.3 node 1.1.4 persistent volume 1.1.5 storage class 1.2 工作量资源 (消耗cpu ram) 1.2.1 pod 1.2.2 job 1.2.3 cron job 1.2.4 replica set 1.2.5 deplyoment 1.2.6 daemon set 1.2.7 stateful set 1.3 存储和配置资

目录结构如下: 简介 Redis是一个高性能的key-value数据库.Redis对数据的操作都是原子性的. 优缺点 优点: 基于内存操作,内存读写速度快. Redis是单线程的,避免线程切换开销及多线程的竞争问题.单线程是指在处理网络请求(一个或多个redis客户端连接)的时候只有一个线程来处理,redis运行时不止有一个线程,数据持久化或者向slave同步aof时会另起线程. 支持多种数据类型,包括String.Hash.List.Set.ZSet等 支持持久化.Redis支持RDB和AOF

论文地址:PACDNN:一种用于语音增强的相位感知复合深度神经网络 引用格式:Hasannezhad M,Yu H,Zhu W P,et al. PACDNN: A phase-aware composite deep neural network for speech enhancement[J]. Speech Communication,2022,136:1-13. 摘要 目前,利用深度神经网络(DNN)进行语音增强的大多数方法都面临着一些限制:它们没有利用相位谱中的信息,同时它们的高计算

状态字 15 14 13 12 11 10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0               BR CC1 CC0 OV OS OR STA RLO /FC 问题1 关于首次检测位"/FC"我的理解 首先 必须一个前提:状态字是用于存储指令执行后的状态或者结果. S7-200等PLC用LD和LDI表示电路块开始的常开触点和常闭触点,S7-300没有这样的指令,所以得想办法. 于是它引入了状态字"/FC" 解决这一问题. 我的理解是 当一个指令执行完

论文提出Spiking-YOLO,是脉冲神经网络在目标检测领域的首次成功尝试,实现了与卷积神经网络相当的性能,而能源消耗极低.论文内容新颖,比较前沿,推荐给大家阅读   来源:晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Spiking-YOLO: Spiking Neural Network for Energy-Efficient Object Detection 论文地址:https://arxiv.org/abs/1903.06530 Introduction   脉冲神经网络(Spiking n

目录:[Swift]Xcode实际操作 本文将演示UserDefaults的使用,它常被用于存储程序的配置数据. 当关闭程序之后,再次打开程序时,之前存储的数据依然可以从UserDefaults里读取. 在项目导航区,打开视图控制器的代码文件[ViewController.swift] import UIKit class ViewController: UIViewController { override func viewDidLoad() { super.viewDidLoad() //

安全是一个动态的过程,攻防对抗如同在赛博世界里降妖伏魔,其要义是:取彼之长,补己之短.--伏魔引擎的诞生 伏魔引擎挑战赛 注册时间: 2022.01.10 00:00:00 - 2022.01.24 10:00:00(UTC +8) 比赛时间: 2022.01.17 10:00:00 - 2022.01.24 10:00:00(UTC +8) 主办方: 薪火实验室 & 云安全中心 & ASRC 比赛奖金:比赛奖金:1000 RMB/份有效报告(中国区用户).150 USD/份有效报告(面向

RefineDet 一.相关背景 中科院自动化所最新成果,CVPR 2018 <Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection> 在VOC2007测试集上,图像输入512*512时,map为81.8%,速度为24fps. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 二.主要思想 1.单阶段框架用于目标检测,由两个相互连接模块组成:ARM和ODM: 2.设计了TCB来传输ARM特征,来处理更具挑

症状 iOS 10 之后,陆陆续续地有用户联系我们,说新机第一次安装.第一次启动的时候,app 首屏一片空白,完全没数据.kill 掉重新打开就好了. 一开始以为是用户网络情况不好,但随着越来越多的用户报告这个问题,我意识到这并不是偶然情况.但是并非所有用户都如此. 而且卸载掉之后,如果再装,也不会出现这现象.问题只会出现在这台设备第一次安装.第一次启动的情况下.如果把手机抹掉.重置,问题还能重现. 定位问题 这个问题真的很棘手,也很难定位.幸运的是,公司同事想到把手机抹掉重置,得以在我眼前重现