檢測到SEARCH AGGREGATION
目標檢測技術作為計算機視覺的重要方向，被廣泛應用于自動駕駛汽車、智能攝像頭、人臉識別及大量有價值的應用上。這些系統除了可以對圖像中的每個目標進行識別、分類以外，它們還可以通過在該目標周圍繪制適當大小...
概述 簡單來說變化檢測就是Angular用來檢測視圖與模型之間綁定的值是否發生了改變，當檢測到模型中綁定的值發生改變時，則同步到視圖上，反之，當檢測到視圖上綁定的值發生改變時，則回調對應的綁定函數。 什么情況...
...試各個掃描平臺的掃描能力。這些掃描能力主要分為靜態檢測能力和動態檢測能力。靜態檢測能力包括檢測隱藏 dex 、過程間分析、較復雜漏洞檢測正向分析、逆向分析；動態測試主要是指測試拒絕服務漏洞的能力，拒絕服務漏...
...試各個掃描平臺的掃描能力。這些掃描能力主要分為靜態檢測能力和動態檢測能力。靜態檢測能力包括檢測隱藏 dex 、過程間分析、較復雜漏洞檢測正向分析、逆向分析；動態測試主要是指測試拒絕服務漏洞的能力，拒絕服務漏...
目標檢測是很多計算機視覺任務的基礎，不論我們需要實現圖像與文字的交互還是需要識別精細類別，它都提供了可靠的信息。本文對目標檢測進行了整體回顧，第一部分從RCNN開始介紹基于候選區域的目標檢測器，包括Fast R-CN...
...大學電子工程系的研究人員共同參與的關于高效視覺目標檢測的研究已經被 CVPR 2017 接收。論文題目是 RON: Reverse Connection with Objectness Prior Networks for Object Detection。研究者包括孔濤、孫富春、Anbang Yao、劉華平、Ming Lu 和陳玉榮。基...
單次檢測器Faster R-CNN 中，在分類器之后有一個專用的候選區域網絡。Faster R-CNN 工作流基于區域的檢測器是很準確的，但需要付出代價。Faster R-CNN 在 PASCAL VOC 2007 測試集上每秒處理 7 幀的圖像（7 FPS）。和 R-FCN 類似，研究者通過...
目前目標檢測領域的深度學習方法主要分為兩類：two stage的目標檢測算法；one stage的目標檢測算法。前者是先由算法生成一系列作為樣本的候選框，再通過卷積神經網絡進行樣本分類；后者則不用產生候選框，直接將目標邊框...
...頻對接到機器審核平臺，目前主要是第三方的服務商SaaS檢測平臺，或是企業自建的檢測平臺，主要用來提高效率和降低審核時間，同時結合人工審核來保障效果，降低漏判和誤判率。 在游戲破解方面，大家有興趣的可以搜一下...
...faceId（類似于之前文章中提到的trackId）? 新增IR活體檢測功能? 新增IR、RGB的活體閾值設置 一、faceId介紹 1. 定義 在連續的視頻幀中，當一個人臉進入視頻畫面直到離開，其faceId不變。 2. 應用場景舉例 在門禁應用場景下，...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
劉明
鄒立鵬
韓冰
王偉廷
高勝山
馬龍駒
