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Detection

带你读论文丨S&P2019 HOLMES Real-time APT Detection

本文分享自华为云社区《[论文阅读] (09)S&P2019 HOLMES Real-time APT Detection（溯源图）》，作者： eastmount 。 摘要 本文提出了一种实现了检测高级持久性威胁（Advanced Persistent Threat，APT）新的方法，即HOLMES系 ......
Detection Real-time HOLMES 论文 2019

[3d object detection] BEVFormer

**paper:** BEVFormer: Learning Bird's-Eye-View Representation from Multi-Camera Images via Spatiotemporal Transformers, 2022 ## 1. Grid-shaped BEVquer ......
detection BEVFormer object 3d

Learning Auxiliary Monocular Contexts Helps Monocular 3D Object Detection(1)

MonoCon的网络结构和MonoDLE几乎一样,只是添加了辅助学习(Auxiliary Learning, AL)模块. 网络结构如上图所示,对于3D目标检测来说,预测2D框是没有必要的,但是MonoCon在训练阶段仍然计算了2D框的损失函数,但是在推理的时候,并不会预测2D框,这就是所谓的辅助学 ......
Monocular Auxiliary Detection Learning Contexts

CPU环境下运行基于yolov5的行人检测代码（pedestrain detection based on yolov5 in CPU）

最近在捣腾基于 yolov5 的行人检测代码，在 github 上下载一个案例之后因为没用 GPU 运行一直碰壁，出现了许多 bug，现在整理了下 error 和解决方法，成功调试出了基于 yolov5 的行人检测代码，分享给大家~ 1. 运行环境：window10，CPU，Visual Studi ......
yolov5 yolov pedestrain 行人 CPU

[论文笔记] Line-CNN: End-to-End Traffic Line Detection With Line Proposal Unit

作者受Faster-RCNN启发, 提出Line-CNN, 提出了一种新颖的车道线Anchor的表示方法,解决了车道线检测中表征的难点, 实现了端到端的车道线检测 ......
Line End-to-End End Detection Line-CNN

[重读经典论文] RetinaNet——Focal Loss for Dense Object Detection

1. 前言这篇论文也是何凯明的团队在2017年的论文《Focal Loss for Dense Object Detection》中提出的，网络架构魔改了FPN，因此这篇论文的重点是提出了新的分类Loss——Focal Loss，用一个合适的函数，去度量难分类和易分类样本对总的损失函数的贡献。解决了 ......
mdash RetinaNet Detection amp 经典

Deep Isolation Forest for Anomaly Detection

# Deep Isolation Forest for Anomaly Detection ## 1 INTRODUCTION IForest的缺点 - 它的与坐标轴平行的隔离方法会导致它在高维/非线性空间中难以检测到异常。 如图1所示。红色为异常节点，蓝色为正常节点。红色被蓝色所包围，这种情况无法 ......
Isolation Detection Anomaly Forest Deep

翻译-Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings

# Automatic detection of Long Method and God Class code smells through neural source code embeddings 通过神经源代码嵌入自动检测 Long Method 和 God Class 代码异味 Aleksa ......
code embeddings Automatic detection through

End-to-End Object Detection with Transformers论文阅读笔记

## 摘要 作者提出了一种新的基于Transformer的目标检测模型DETR，将检测视为集合预测问题，无需进行nms以及anchor generation等操作。同时，对模型进行简单的修改就可以应用到全景分割任务中。 ## 方法 ### Object detection set predictio ......
Transformers End-to-End End Detection 笔记

什么是 Angular 的 banana-in-a-box detection 机制

"banana-in-a-box detection" 是一个 Angular 表单绑定的术语。在 Angular 应用中，表单绑定通常采用“双向绑定”的方式，即使用 [(ngModel)] 或 [(value)] 等语法实现数据的双向绑定。其中，"banana-in-a-box" 表示 [( )] ......
banana-in-a-box detection 机制 Angular banana

论文阅读 | Déjà Vu? Client-Side Fingerprinting and Version Detection of Web Application Software 似曾相识？ Web应用软件的客户端指纹识别与版本检测

https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9524885 Introduction 在这项工作中，我们提出了一种新颖的方法，该方法能够使用被动扫描技术为不同的 Web 应用程序自动构建指纹。除了资产文件的哈希值，我们还建议在指纹识别过程中使用 XPa ......
指纹识别 指纹 似曾相识 Fingerprinting Client-Side

Photo Forgery Detection Module (discontinued)

Photo Forgery Detection Module (discontinued) This module is discontinued. Photo Manipulation (Forgery) Detection Are digital images submitted as cour ......
discontinued Detection Forgery Module Photo

Deep graph clustering with enhanced feature representations for community detection

论文阅读03-EFR-DGC:Enhanced Feature Representations for Deep Graph Clustering 论文信息 论文地址：Deep graph clustering with enhanced feature representations for co ......
representations clustering community detection enhanced

Angular 复习与进阶系列 – Change Detection

前言 Angular 是 MVVM 框架, MVVM 主张让我们不要直接操作 DOM, 应该把操作 DOM 的具体实现交给框架. 我们定义 model, view, 以及它们的 binding 关系就好. 每当 model changes 框架负责去操作 DOM. Angular 中 Model, ......
Detection Angular Change

异常检测 | 迁移学习《Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning》

论文信息 论文标题：Anomaly Detection in IR Images of PV Modules using Supervised Contrastive Learning论文作者：Abhay Rawat, Isha Dua, Saurav Gupta, Rahul Tallamraju ......
Contrastive Supervised Detection Learning Anomaly

异常检测-1-综述-Deep Learning for Anomaly Detection: A Survey

https://www.researchgate.net/publication/330357393_Deep_Learning_for_Anomaly_Detection_A_Survey?enrichId=rgreq-40000b66a80039399492f90066ec07a0-XXX&en ......
Detection Learning Anomaly Survey Deep

迁移学习（DAOD）《Refined Pseudo labeling for Source-free Domain Adaptive Object Detection》

论文信息 论文标题：Refined Pseudo labeling for Source-free Domain Adaptive Object Detection论文作者：Siqi Zhang, Lu Zhang, Zhiyong Liu论文来源：2023 ArXiv论文地址：download 论 ......
Source-free Detection Adaptive labeling Refined

End-to-End Object Detection with Transformers

本文提出了一种端到端的，使用transformer的目标检测方法。作者将目标检测视为直接集合预测的问题。相比较于之前的方法，有效地消除了许多手工设计的组件的需求。 之前目标检测中，不论是proposal based的方法，还是anchor based的方法，都需要用到nms（非极大值抑制）等后处理方 ......
Transformers End-to-End End Detection Object

Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions

Article: l 论文标题：Interpretable Rumor Detection in Microblogs by Attending to User Interactions（通过关注用户交互的可解释性的微博谣言检测） l 论文作者：Ling Min Serena Khoo, Hai L ......
Interpretable Interactions Microblogs Detection Attending

【Surface Detection】Segmentation-Based Deep-Learning Approach for Surface-Defect Detection

物体表面缺陷检测现状 传统机器学习局限性 传统机器学习方法对于特定的算法只能解决特定的问题，不够灵活，无法快速适应新产品； 不同的问题有不同的特征，当需要解决新问题时，需要重新设计特征，开发周期长； 深度学习遇到的问题 训练数据数量需求大； 标注精度、耗时需求严格； 计算能力需求高。 该篇paper ......
Detection Surface Segmentation-Based Surface-Defect Deep-Learning

【机器学习】李宏毅——Anomaly Detection（异常检测）

本篇文章主要介绍了Anomaly Detection（异常检测）的思路具体实现方法，以及可能在实际应用中遇到的各种情况。 ......
Detection 机器 Anomaly
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