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multi-class detection unified anomaly

Center-based 3D Object Detection and Tracking

zotero-key: A37ALEJ3 zt-attachments: - "280" title: Center-based 3D Object Detection and Tracking citekey: yinCenterbased3DObject2021 Center-based 3D ......
Center-based Detection Tracking Center Object

git bash报错fatal: detected dubious ownership in repository at的解决方法

由于新版本的git安全机制，需要核对文件安全性，如果文件夹所以者和当前用户不一致就警告。 方法1，可以把文件的所有者更改为当前用户的 方法2，命令 git config --global --add safe.directory "你的目录或者文件" 意思就是把该目录或者文件白名单安全的 ......
repository ownership detected dubious 方法

Early lameness detection in dairy cattle based on wearable gait analysis using semi-supervised LSTM-Autoencoder

一区top Computers and Electronics in Agriculture 题目：“基于半监督 LSTM-自动编码器可穿戴步态分析的奶牛早期跛行检测” (Zhang 等, 2023, p. 1) (pdf) “Early lameness detection in dairy ca ......
LSTM-Autoencoder semi-supervised Autoencoder supervised detection

Learning Dynamic Query Combinations for Transformer-based Object** Detection and Segmentation论文阅读笔记

Motivation & Intro 基于DETR的目标检测范式（语义分割的Maskformer也与之相似）通常会用到一系列固定的query，这些query是图像中目标对象位置和语义的全局先验。如果能够根据图像的语义信息调整query，就可以捕捉特定场景中物体位置和类别的分布。例如，当高级语义显示图 ......
Transformer-based Combinations Segmentation Transformer Detection

【每周一读】How to Detect Hallucinations in LLMs

准备开一个【每周一读】栏目，分享任何有意思的文章，不定时更新。 原文🔗：https://towardsdatascience.com/real-time-llm-hallucination-detection-9a68bb292698 原文作者：Iulia Brezeanu 1 什么是LLM Ha ......
每周一 Hallucinations Detect LLMs How

ICLR 2022: Anomaly Transformer论文阅读笔记+代码复现

本论文全名为Anomaly Transformer: Time Series Anomaly Detection with Association Descrepancy（通过关联差异进行时序异常检测），主要提出了一种无监督的异常点检测算法，并在6个benchmarks上测试，获取良好结果。 论文链 ......
Transformer Anomaly 代码 笔记 论文

TensorFlow Object Detection API —— 开箱即用的目标检测API

TensorFlow Object Detection API 提供了在 COCO 2017 数据集上预训练的检测模型集合。如果你要识别的对象存在于 COCO2017 数据集，那么你就可以直接使用 TensorFlow Object Detection API 来检测图片或视频。 TensorFlo ......
TensorFlow Detection API 目标 Object

Cisco Unified Communications Manager (CallManager) 15.0 - 统一通信与协作

Cisco Unified Communications Manager (CallManager) 15.0 - 统一通信与协作 思科统一通信管理器 (CallManager) 请访问原文链接：https://sysin.org/blog/cisco-ucm-15/，查看最新版。原创作品，转载请保 ......
Communications CallManager Unified Manager Cisco

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection

Sw-YoloX An anchor-free detector based transformer for sea surface object detection 基于Transformer用于海上目标检测的无锚检测器：Sw-YoloX 1)由于不同海洋状态下的活体和漂浮物体数据稀缺且昂贵，我们 ......
anchor-free transformer detection Sw-YoloX detector

Relation Networks for Object Detection

Relation Networks for Object Detection * Authors: [[Han Hu]], [[Jiayuan Gu]], [[Zheng Zhang]], [[Jifeng Dai]], [[Yichen Wei]] DOI: 10.1109/CVPR.2018.0 ......
Detection Relation Networks Object for

UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection：Unet中的Unet

UIU-Net: U-Net in U-Net for Infrared Small Object Detection * Authors: [[Xin Wu]], [[Danfeng Hong]], [[Jocelyn Chanussot]] DOI: 10.1109/TIP.2022.32284 ......
Net U-Net Unet Detection Infrared

Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images

Adaptive Sparse Convolutional Networks with Global Context Enhancement for Faster Object Detection on Drone Images * Authors: [[Bowei Du]], [[Yecheng ......
Convolutional Enhancement Detection Adaptive Networks

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance

A Guide to Image and Video based Small Object Detection using Deep Learning : Case Study of Maritime Surveillance 基于图像和视频的小对象指南使用深度学习进行检测：的案例研究海上监视 1 ......
Surveillance Detection Learning Maritime Object

Object detection in optical remote sensing images: A survey and a new benchmark

Object detection in optical remote sensing images: A survey and a new benchmark 光学遥感图像中的目标检测：调查和新基准 最近人们投入了大量的精力来提出光学遥感图像中物体检测的各种方法。然而，目前对光学遥感图像中目标检测的 ......
detection benchmark optical sensing Object

PANE-GNN Unifying Positive and Negative Edges in Graph Neural Networks for Recommendation论文阅读笔记

Abstract 目前利用GNN的推荐系统主要关注用户的正面反馈，而忽略了负面反馈提供的见解。于是我们提出了PANG- GNN，该模型将图神经网络的正面和负面边统一在一起。PANG-GNN首先将原始评分图根据正面和负面反馈划分为两个不同的二分图。接下来分别使用两个独立的嵌入，即感兴趣嵌入和无兴趣嵌入 ......
Recommendation PANE-GNN Negative Networks Unifying

【论文阅读笔记】【多模态-Vision-Language Pretraining】 BLIP: Bootstrapping Language-Image Pre-training for Unified Vision-Language Understanding and Generation

BLIP ICML 2022 (Spotlight) 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？写作背景是什么？ 问题： 在视觉-语言预训练（VLP）中，如何更加高效地利用充斥着噪声的海量图文对数据，提升预训练效果？ 如何设计模型，使得预训练后的模型在理解（understanding-based）任务 ......
Language Vision-Language 模态 Vision Language-Image

Django 创建项目时找不到数据库sqlite3，提示no changes detected

原因:PyCharm创建Django项目,找不到数据库sqlite3 解决：如果没有默认的db文件，则应在PyCharm终端中执行以下命令： python manage.py makemigrations:提示python manage.py migrate ......
detected sqlite3 changes 数据库 项目

[论文阅读] A unified model for multi-class anomaly detection

A unified model for multi-class anomaly detection 1 Introduction 现有方法[6, 11, 25, 27, 48, 49, 52]建议为不同类别的对象训练单独的模型，就像图1c中的情况一样。然而，这种一类一模型的方案可能会消耗大量内存，尤 ......
multi-class detection unified anomaly 论文

Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis

1 前言 1.1 标题 Detecting Unknown Encrypted Malicious Traffic in Real Time via Flow Interaction Graph Analysis 1.2 摘要 为了保护网络的机密性和隐私性，目前互联网上的流量被广泛地加密。然而，流量 ......
Interaction Detecting Encrypted Malicious Analysis

BMR论文阅读笔记（Bootstrapping Multi-view Representations for Fake News Detection）

以往的多媒体假新闻检测研究包括一系列复杂的特征提取和融合网络，从新闻中收集有用的信息。然而，跨模态一致性如何影响新闻的保真度以及不同模态的特征如何影响决策仍然是一个悬而未决的问题。本文提出了一种基于自举多视图表示(BMR)的假新闻检测方案。对于一篇多模态新闻，我们分别从文本、图像模式和图像语义的角度... ......
Representations Bootstrapping Multi-view Detection 笔记

PostgreSQL - ERROR: deadlock detected

ERROR: deadlock detectedDETAIL: Process 209 waits for ShareLock on transaction 1034; blocked by process 201.Process 201 waits for ShareLock on transac ......
PostgreSQL deadlock detected ERROR

Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection (5)

Qualitative Results如下图所示: ......
Monocular Auxiliary Detection Learning Contexts

Probabilistic principal component analysis-based anomaly detection for structures with missing data（概率主成分分析PPCA）

SHM can provide a large amount of data that can reveal the variation in the structure condition什么是压缩传感，数据重构，研究背景与意义，怎么用 基于模型的方法不可避免的缺点是模型的不确定性，因为很难创建能 ......
analysis-based Probabilistic 概率 structures principal

ElasticSearch之cat anomaly detectors API

curl -X GET "https://localhost:9200/_cat/ml/anomaly_detectors?v=true&pretty" --cacert $ES_HOME/config/certs/http_ca.crt -u "elastic:ohCxPH=QBE+s5=*lo7 ......
ElasticSearch detectors anomaly API cat

论文精读：用于少样本目标检测的元调整损失函数和数据增强（Meta-tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-shot Object Detection）

论文链接：Meta-Tuning Loss Functions and Data Augmentation for Few-Shot Object Detection Abstract 现阶段的少样本学习技术可以分为两类：基于微调（fine-tuning）方法和基于元学习（meta-learning ......
样本 Augmentation Meta-tuning 函数 Functions

yolov5 detect.py预测的时候显示置信度修改

进入这个函数 注释这个 ......
置信度 时候 yolov5 detect yolov

No compiler detected, make sure you are running on top of a JDK instead of a JRE

Java 调 webservice 报如下错误 [2023-11-07 17:01:02.315] ERROR [scheduling-1] ToHisApiImpl.java:106 - No compiler detected, make sure you are running on top ......
compiler detected instead running make

【论文阅读笔记】【OCR-文本检测】 Few Could Be Better Than All: Feature Sampling and Grouping for Scene Text Detection

CVPR 2022 读论文思考的问题 论文试图解决什么问题？ 一些基于 DETR 的方法在 ICDAR15, MLT17 等文字尺度变化范围较大的数据集上文本检测的效果不佳 DETR 运用的高层特征图难以捕捉小文字的特征，且会引入很多无关的背景噪声，增加了检测的困难程度 即使使用 DETR 的改进模 ......
Detection Grouping Sampling 文本 Feature

存在检测（Presence detection）技术介绍

存在检测技术是一种用于检测某个实体是否存在于某个特定区域的技术。在不同的领域和应用中、存在检测技术有着不同的表现形式和技术实现方法。本文将概述目前存在检测技术存在的问题，并比较几种常见的存在检测技术的优缺点。 1 存在检测技术介绍 无处不在的传感技术（例如FMCW雷达）的发展促进了占用传感器的发展， ......
detection Presence 技术

几种常见的运动检测(Motion detection)方法

本文选自《Multiple methods for motion detection》，原文参考文末链接。 运动检测有许多不同的方案，但哪一个最适合您的需求?在这里，我将介绍一些使用最广泛的运动传感器技术，并探讨每种技术都可以发挥其优势的情况。 https://mp.weixin.qq.com/s/ ......
detection 常见 方法 Motion
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