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模型车牌生成器网页版_ELECTRA: 超越BERT, 19年最佳NLP预训练模型
1. 简介ELECTRA的全称是Efficiently Learning an Encoder that Classifies Token Replacements Accurately，先来直观感受一下ELECTRA的效果：右边的图是左边的放大版，纵轴是GLUE分数，横轴是FLOPs (floating point operations)，Tensorflow中提供的浮点数计算量统计。从上图可以看到，同等量配置opencv环境踩过的坑
众所周知，配环境是一个玄学问题，有问题的时候到处都是问题，在配置opencv 的时候再次感受到这感受，记录一下自己踩的坑，让大家少走些弯路（ 首先给大家推荐一个教程，写得还是很清楚的，这个是网址，不过他也有一些需要注意的地方没有提到，所以这里把步骤简单列举，然后再把需要注意的地方提出来供PromptDet: Towards Open-vocabulary Detection using Uncurated Images
使用image-text pair数据+anation数据训练的2阶段检测模型FastRCNN,具有开集检测能力 1、动机 引入image-text pair LAION-400M数据集，训练开集检测模型 2、模型 2阶段检测模型Fast RCNN，分类层换成CLIP模型text encoder生成分类器 针对image-text pair数据集LAION-400M利用方式的问利用图像二维熵实现视频信号丢失检测（Signal Loss Detection）
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。二维熵公式如下所示： 2 信号丢失检测 2基于图像二维熵的视频信号丢失检测(Signal Loss Detection)
1 图像二维熵 图像二维熵作为一种特征评价尺度能够反映出整个图像所含平均信息量的高低，熵值(H)越大则代表图像所包含的信息越多，反之熵值(H)越小，则图像包含的信息越少。对于图像信息量，可以简单地认为图像的边缘信息越多则图像的信息量越大。 2 信号丢失检测 2.1 画面对比 由进一步正样本分配OTA-Optimal Transport Assignment for Object Detection
论文：OTA: Optimal Transport Assignment for Object Detection 论文链接：https://arxiv.org/abs/2103.14259 代码链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/OTA 文章目录 1 什么是标签分配？ 2 为什么提出OTA？ 3 OTA方法 3.1 OTA 思路 3.2 Optimal Transport 3.3 OT fo英特尔® Threat Detection Technology——这玩意检测无文件攻击、挖矿、勒索就是神器啊
英特尔® Threat Detection Technology 英特尔® Threat Detection Technology（英特尔® TDT）提供硬件级的网络攻击监控和更高的安全性能。端点安全解决方案可以利用英特尔® TDT 来帮助发现能够避开大多数其他检测方法的高级攻击。 威胁检测用例 异常行为检测 启用malware detection and machine learning（EMBER）
EMBER https://github.com/elastic/ember\ paper: https://arxiv.org/abs/1804.04637 特征 9个特征组，可以分为两大部分 文件结构无关特征 字节直方图 字节熵直方图 可打印字符串统计 {'numstrings': 3967, 'avlength': 16.07159062263675, 'printabledist': [3729,65,…自动驾驶笔记之车道线检测 Ultra Fast Structure-aware Deep Lane Detection
网络结构没什么可说的，基本还是沿用特征提取+head的思路 这篇论文主要的贡献在于相比语义分割，可以人工划定对应的row 采样步长，以及每个row对应的块宽度，从而实现针对一个区块进行分类，对性能整体加速非常明显 这里主要记录一下loss的计算过程 分类loss： (1) 将特征图按照行高划分Proj THUDBFuzz Paper Reading: Intelligent Malware Defenses
Abstract 本文内容： 总结了malware detection, malware analysis, adversarial malware, and malware author attribution, ml + machine learning相关研究 1. Intro 值得注意的是，机器学习对攻击者也很有用：由于威胁环境的内在对抗性，机器学习不仅被用于构建智能防御，还被用于开发逃Evaluation of Machine Learning Algorithms in Network-Based Intrusion Detection System
本文提出了一种更好的对测试集进行有效评估的方法，从而防止训练造成过拟合现象。经过实验表明，SVM和ANN对过拟合的免疫能力是最强的。链接为：https://arxiv.org/abs/2203.05232。 Cybersecurity has become one of the focuses of organisations. The number of cyberattacks ke论文阅读笔记：(2021.06 cvpr) Categorical Depth Distribution Network for Monocular 3D Object Detection
paper:https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Reading_Categorical_Depth_Distribution_Network_for_Monocular_3D_Object_Detection_CVPR_2021_paper.pdfhttps://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2021/papers/Reading_Categorical_Depth_Distribution_NeEffificientDet: Scalable and Effificient Object Detection
动机： Is it possible to build a scalable detection architecture with both higher accuracy and better efficiency across a wide spectrum of resource constraints (e.g., from 3B to 300B FLOPs)? 【CC】开门见山：基于不同的算力构建一族网络 We systematically studymatlab疲劳驾驶检测项目
文章目录 结果过程 结果 疲劳的话，最后输出drowsiness_detection，发出声音提醒 >> drowsiness_detection ans = 'starting code' ans = 'Reading webcam video' ans = '>> drowsiness_detection ans = 'starting code'【part1】Tensorflow Object detection API Win10使用教程(Anaconda、tensorflow object detection API安装)
本教程分为3 Part Part1：Anaconda&Tensorflow安装 Part2：tensorflow数据集生成 Part3：换一个模型训练 Part1分为3大块 Anaconda的安装 一、Anaconda安装 二、验证Anaconda安装是否成功 三、Anaconda环境创建 四、Anaconda环境激活 tensorflow的安装 五HoloClean : Data Repairing Error detection 数据清理 半自动数据修复框架
Data Repairing https://holoclean.github.io/gh-pages/blog/holoclean.html Error detection — Holoclean 0.1.0 documentation https://holoclean.readthedocs.io/en/latest/error_detection.html#sqldcerrordetection 臭名昭著的数据清理和准备问题，如何利用AI完美解决？_喜欢打【论文研读】【目标检测】Revisiting Open World Object Detection
本文对开放世界目标检测任务进行重新梳理，并提出了两种新的衡量指标 针对CEC模块存在理解问题（文中红色问号处） Revisiting Open World Object Detection 发表于 Computer Vision and Pattern Recognition 2022/01/04 Introduction (1) 概要 领域：目标检测行文目的：OWOD的实ridging the Gap Between Anchor-based and Anchor-free Detection 阅读
Abstract 最近（2020年的文章），由于 FPN 和 Focal Loss 的提出，anchor-free 检测器变得流行起来。本文首先指出：anchor-based 和 anchor-free 检测的本质区别实际上是如何定义正负训练样本，这导致了它们之间的性能差距。如果他们在训练过程中采用相同的正负样本定义，无论是从一个框回在Windows下使用Tensorflow Object Detection API
在Windows下使用Tensorflow Object Detection API 环境 Windows7/10 Python 3.6 Tensorflow-gpu 1.2 CUDA Toolkit 8与 cuDNN v5 首先我们安装Tensorflow，最新的版本为1.2/1.8。在python 3.5+使用Tensorflow非常的简单，不需要过多的流程，只需要使用pip进行安装，所有相关的依赖就Out-of-distribution Detection系列专栏（二）
目录 前言 A baseline for detecting misclassified and out-of-distribution examples in neural networks ID与OOD OOD研究中常用的数据集以及实验构造方式 OOD实验的基本设置 Max-Softmax方法的主要思想 评价指标 AUROC与AUPR的计算方法 前言 这是OOD检测专栏的第二篇文章，也Angular Change Detection 的学习笔记
Angular 变化检测机制比 AngularJs 中的等效机制更透明且更易于推理。但是在某些情况下（例如在进行性能优化时），我们确实需要知道幕后发生了什么。因此，让我们通过以下主题深入了解变更检测： 如何实施变更检测？ Angular 变化检测器是什么样子的，我能看到吗？ 默认的变更检测机制是如何工作ATT&CK是什么
一、ATT&CK官网 ATT&CK, Adversarial Tactics, Techniques, and Common Knowledge，对抗战术、技术与通用知识。 官网：https://attack.mitre.org/ 二、ATT&CK说了什么 想要看懂ATT&CK说了什么，首先要做两件事，第一件是看懂网站的各个主题说了什么，第二件是看懂各个主题之间的关系。异常检测论文阅读《Sparse Reconstruction Cost for Abnormal Event Detection》CVPR 2011
《Sparse Reconstruction Cost for Abnormal Event Detection》CVPR 2011 In this paper, we propose a general abnormal event detection framework using sparse representation for both LAE and GAE. 在本文中，作者提出了一个使用稀疏表示的LAE和GAE的通用异常事件检测框ubuntu16.04安装ｍｍdetection
拜读了Ｂ站的一位大神的视频，附上安装mmdetection视频，，若侵权会马上删除 首先声明本人是ubuntu16.04 cuda10.1 第一步：需要创建虚拟环境open-mmlab，为啥创建不多说，不懂的先去学习一下，比较简单，就是创建的环境能保持独立，不会和其他环境混。 在终端执行：conda create -n open-mmlab 安DJL调用yolov5模型文件进行目标检测
1.准备好模型文件和对象分类放到同一文件夹下 2.准备 pom文件 <properties> <maven.compiler.source>1.8</maven.compiler.source> <maven.compiler.target>1.8</maven.compiler.target> <djl.version>0.15.0-SNAPSHOT</djl.version&g