detecting专题
《PixelLink: Detecting Scene Text via Instance Segmentation》论文阅读笔记
前言 这篇论文发表在AAAI2018上，作者给出了源码，个人认为是一篇比较work的论文。在之前DPR和SegLink两篇论文的阅读过程中，我就曾思考二者multi-task的必要性。特别是DPR的classification task，其实跟segment是几乎等价的。在复现过程中，回归任务远比分类(分割)任务难收敛。 可以认为，在自然场景下的文本检测任务中，DPR证明了anchor的非必要性
CVPR2017《Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments》阅读笔记
前言 本文是对CVPR2017《Detecting Oriented Text in Natural Images by Linking Segments》论文的简要介绍和细节分析。该论文是华中科大白翔组的工作，主要针对自然场景下文本检测模型由char-level到word-level和line-level的检测。 关键词：SSD、Segment、Link、Scene Text Detectio
Detecting of Cracks and Scratches读书笔记
引子 最近在做之前工作的资料整理，无意间翻到基于图像处理的划痕检测文章，网址都失效了 。OK，让我们开始吧。网址：http://www.qualitymag.com/articles/91490-detecting-of-cracks-and-scratches 检测产品表面缺陷，诸如污点、龟裂和刮痕，这是一项对于人或者机器视觉来说很难的工作。这些缺陷具备随机的形状和低对比度，而且容易被产品
8.5 Detecting Tap Gestures
点手势 #import "ViewController.h" @interface ViewController () @property (nonatomic, strong)UITapGestureRecognizer *tapGestureRecognizer; @end @implementation ViewController
8.4 Detecting Long Press Gestures
长按 #import "ViewController.h" @interface ViewController () @property (nonatomic, strong) UILongPressGestureRecognizer *longPressGestureRecognizer; @property (nonatomic, strong) UIButt
8.3 Detecting Panning and Dragging Gestures
拖动 @interface ViewController () @property (nonatomic, strong) UIPanGestureRecognizer *panGestureRecognizer; @property (nonatomic, strong) UILabel *helloWorldLabel; @end @implement
8.2 Detecting Rotation Gestures
旋转手势 @interface ViewController () @property (nonatomic, strong) UIRotationGestureRecognizer *rotationGestureRecognizer; @property (nonatomic, strong) UILabel *helloWorldLabel; /* We
8.1 Detecting Swipe Gestures
滑动手势 #import "ViewController.h" @interface ViewController () @property (nonatomic, retain)UISwipeGestureRecognizer *swipeGestureRecognizer; @end @implementation ViewC
Openstack发布云硬盘失败，状态为error与error-detecting解决方式
Openstack发布云硬盘失败，状态为error与error-detecting解决方式 一、云硬盘的状态为error状态。： #nova list //查看到状态为error状态 使用命令： #nova force-delete d2905d74-a5c1-4a9d-84f5-93bf243e2c53 //删除，不成功就重启再删除 二、云硬盘为：error_deleting 云硬盘
SCB-Dataset3 公开 学生课堂行为数据集: A Benchmark for Detecting Student Classroom Behavior
公开 学生课堂行为数据集 SCB-Dataset 2 Student Classroom Behavior dataset b站：https://www.bilibili.com/video/BV1D34y1g76E/ arxiv: https://arxiv.org/pdf/2310.02522.pdf github: https://github.com/Whiffe/SCB-dat
Detecting Visual Relationships with Deep Relational Networks
用深度关系网络检测视觉关系 物体之间的关系在图像理解中起着重要的作用，以前的研究方法将“关系”作为一个分类问题，每一种关系类型（如：‘骑’）或每个不同的视觉短语（如‘人-骑-马’）作为一个类别。但这种存在缺陷，例如视觉外观多样，视觉短语多样。针对此，本文建立一个综合框架来解决这个问题。框架的核心就是 深度关系网络 1. 引言 早期将视觉关系视为一个分类任务，考虑将对象和关系谓词的不同组合作为
【CV论文精读】Cornernet Detecting objects as paired keypoints
Cornernet Detecting objects as paired keypoints ECCV2018的论文 1.论文摘要 提出了CornerNet，这是一种新的目标检测方法，其中我们使用单个卷积神经网络将目标边界框检测为一对关键点，即左上角和右下角。通过将目标检测为成对的关键点，我们消除了设计先前单级检测器中常用的一组锚盒的需要。除了我们的新公式，我们引入了corner poo
【EMFace】《EMface: Detecting Hard Faces by Exploring Receptive Field Pyramids》
arXiv-2021 文章目录 1 Background and Motivation2 Related Work3 Advantages / Contributions4 Method5 Experiments5.1 Datasets and Metrics5.2 Ablation Study5.3 Comparison with State-of-the-Arts 6 Conc
Detecting Deceptive Review Spam via Attention-Based Neural Networks
Detecting Deceptive Review Spam via Attention-Based Neural Networks 相关工作 挖掘行为特征挖掘语言特征对spammer检测 模型 先前的工作主要是挖掘有效的特征然后利用已有的分类器进行分类，尽管这些方法能学会分类评论，能发现评论是否具有欺骗的嫌疑，但是他们不能区分这条评论是行为上可疑，还是语言上可疑，我们发现该网站上的一些
VLDB-2020 论文简析:检测和预防众包数据中的混淆标签-Detecting and Preventing Confused Labels in Crowdsourced Data
VLDB2020论文简析：检测和预防众包数据中的混淆标签-Detecting and Preventing Confused Labels in Crowdsourced Data 研究背景研究目标问题挑战作者贡献总体模型1 真值发现器的生成模型2 检测混淆观测的推理算法（MCMC-C）3 基于MV的贪婪算法数据集实验分析困惑/思考 研究背景 如今，众包通常用于解决类似AI相关
《Detecting sequences of system states in temporal networks》
文章目录 论文地址bibtex代码地址主要内容网络的距离度量图编辑距离DeltaConThe quantum spectral Jensen-Shannon divergence其余四种频域距离 论文地址 https://www.nature.com/articles/s41598-018-37534-2 bibtex @article{DBLP:journals/cor
UNIPOSE: DETECTING ANY KEYPOINTS（2023.10.12）
文章目录 AbstractIntroduction现有的方法存在哪些不足基于此，我们提出了哒哒哒取得惊人的成绩Related Work MethodMULTI -MODALITY PROMPTS ENCODING（多模态提示编码）Textual Prompt Encoder（文本提示编码器）Visual Prompt Encoder CROSS-MODALITY INTERACTIVE E
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints论文详解
《CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints》发表于ECCV2018 代码地址：https://github.com/princeton-vl/CornerNet 文章认为采用anchor进行目标检测的方式有两个不好的地方：第一，为了确保anchor能够尽可能的覆盖的所有的标注框，往往需要大量的anchor，而其中只有少部分是真正有效的，这
TRAINING CONFIDENCE-CALIBRATED CLASSIFIERS FOR DETECTING OUT-OF-DISTRIBUTION SAMPLES(翻译)
用于检测分布外样本的置信度校正分类器的训练 原文：https://arxiv.org/pdf/1711.09325.pdf 摘要 在许多实际的机器学习应用中，检测测试样本是来自于分布内（即，由分类器训练的分布）还是来自分布外与它有很大不同的问题出现了。然而，最先进的深度神经网络在其预测中高度自信，即不区分内部和外部分布。近年来，为了解决这一问题，人们提出了几种基于阈值的检测器。然而，由于以往的工作
最大信息系数（MIC）——Detecting Novel Associations in Large Data Sets
本文介绍了一种发现两个随机变量之间依赖关系强度的度量MIC(最大信息系数，类似于相关系数的作用)。MIC具有以下性质和优势： MIC度量具有普适性。其不仅可以发现变量间的线性函数关系，还能发现非线性函数关系(指数的，周期的)；不仅能发现函数关系，还能发现非函数关系(比如函数关系的叠加，或者有趣的图形模式)。 MIC度量具有均衡性。对于相同噪声水平的函数关系或者非函数关系，MIC度量具有近似的
最大信息系数（MIC）——Detecting Novel Associations in Large Data Sets
本文介绍了一种发现两个随机变量之间依赖关系强度的度量MIC(最大信息系数，类似于相关系数的作用)。MIC具有以下性质和优势： MIC度量具有普适性。其不仅可以发现变量间的线性函数关系，还能发现非线性函数关系(指数的，周期的)；不仅能发现函数关系，还能发现非函数关系(比如函数关系的叠加，或者有趣的图形模式)。 MIC度量具有均衡性。对于相同噪声水平的函数关系或者非函数关系，MIC度量具有近似的
提交代码遇到not allowed to push code git info detecting host provider for 网址解决办法
查看git 出错信息 > git push -u origin androidinfo: detecting host provider for 'https://AA.com/'...warning: ----------------- SECURITY WARNING ----------------warning: | TLS certificate verification has
论文阅读2018：Detecting ICMP Rate Limiting in the Internet
Detecting ICMP Rate Limiting in the Internet 作者知识点NACKtoken bucketICMP应用的领域 摘要研究点的提出实验限制块的建模测量ICMP速率限制的四个阶段实验结果 结论 Models and Inference 作者 Hang GuoJohn Heidemann 知识点 NACK 与NACK对应的是ACK，AC
CornerNet: Detecting Objects as Paired Keypoints
Law, H., & Deng, J. (2018). Cornernet: Detecting objects as paired keypoints. In Proceedings of the European conference on computer vision (ECCV) (pp. 734-750). 本文提出了一种anchor-free的检测方法，该模型所预测的是o
论文阅读：DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous Convolution
文章目录 1、论文总述2、baseline：HTC介绍3、ASPP模块介绍4、RFP模块的具体实现5、SAC模块的具体实现6、SAC与条件卷积的区别7、SAC中的global context与SENet中的不同8、 Ablation Studies9、 State-of-the-art comparison on COCO test-dev10、SAC和RFP的优势（可视化结果）参考文献
文献阅读笔记6——《DetectoRS: Detecting Objects with Recursive Feature Pyramid and Switchable Atrous ..》
0 写在前面 开源基于mmdetection 1 递归特征金字塔（RFP） 提出的递归特征金字塔（RFP）建立在特征金字塔上（FPN），通过额外的反馈链接从FPN层合并到自下而上的骨干层，将递归结构展开为顺序实现。该主干网络可以将图像查看两次或更多次。 （a）为FPN的经典结构（b）中的连接线为RFP提出的反馈连接方式（c）展示了RFP按顺序展开的网络反馈链接为第一次FPN各层输出经过A