圖像識別中的目標檢測SEARCH AGGREGATION
回答:前幾年我做過一個鋼廠眾多監測設備的數據釆集系統，用戶界面是瀏覽器。數據庫是postgresql,后臺中間件是python寫。因為釆集數據是海量的，所以所有數據通過多線程或multiprocessing,數據在存入數據庫時，也傳遞給一個python字典，里面存放最新的數據。遠程網頁自動刷新時，通過CGI和socket,對于authorized的session ID,就可以直接從后臺內存里的這個字典獲...
jonh_felix
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回答:資深的開發，一般能猜出來你的表結構和字段名字，一般字段猜出來的和正確結果是大差不差的。第二種就是靠字典暴力去跑，看返回回來的結果。第三種就是數據庫有個information_schema這個庫，記不太清楚了，里邊記錄的有你的表結構信息。還有第四種select database 查出來你的庫名字，再根據你的庫名字這個條件查找表結構，再根據你的表名字查詢字段名字。都有sql語句可以查詢。我就知道這四種...
Astrian
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...簡單！在本文中，我們將看到卷積神經網絡（CNN）如何在圖像實例分割任務中提升其結果。自從 Alex Krizhevsky、Geoff Hinton 和 Ilya Sutskever 在 2012 年贏得了 ImageNet 的冠軍，卷積神經網絡就成為了分割圖像的黃金準則。事實上，從那...
...們迫切需要更好地理解這些模型容易受到攻擊的方式。在圖像識別領域，在圖像中添加小的、往往不可察覺的干擾就可以欺騙一個典型的分類網絡，使其將圖像錯誤地分類。這種被干擾的圖像被稱為對抗樣本（ adversarial examples）...
...題之一就是目標檢測（object detection），它的任務是找出圖像當中所有感興趣的目標（物體），確定其位置和大小（包含目標的矩形框）并識別出具體是哪個對象。Faster R-CNN及在其基礎上改進的Mask R-CNN在實例分割、目標檢測、人...
本文將詳細解析深度神經網絡識別圖形圖像的基本原理。針對卷積神經網絡，本文將詳細探討網絡 中每一層在圖像識別中的原理和作用，例如卷積層(convolutional layer)，采樣層(pooling layer)，全連接層(hidden layer)，輸出層(softmax outpu...
...數據集的復雜結構。深層卷積網絡（deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數據處理上帶來突破性進展，而遞歸網絡（recurrent nets ）也給序列數據（諸如文本、語言）的處理帶來曙光。機器學習為現代生活諸多方面帶來巨大動...
...研究課題之一，新的對抗攻擊方法不斷涌現，應用場景從圖像分類擴展到目標檢測等。 阿里安全一直以來致力于用技術解決社會問題。為了保障整個生態圈中7億多消費者和千萬商家的信息安全，AI技術很早就被應用到了阿里安...
...、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的邊界框來對其進行定位。本文作者從圖像識別與目標檢測的區別開始，進一步簡單介...
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
