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以2020GDE全球开发者大赛赛题为起点，逐步讲解电信领域KPI异常检测的业务场景、数据特征，揭秘AI算法选择、模型调优等专业领域知识。助你提升KPI异常检测模型的准确性，揭探AIops神秘面纱
以2020GDE全球开发者大赛赛题为起点，逐步讲解电信领域KPI异常检测的业务场景、数据特征，揭秘AI算法选择、模型调优等专业领域知识。助你提升KPI异常检测模型的准确性、性能.
深度学习网络提取特征：使用深度学习网络对输入图像进行自动的特征提取。常见的深度学习网络包括卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等。
本次沙龙将分享华为网络设备KPI异常检测解决方案，总结常用方法的技术流派，为大家做异常检测提供启发和帮助。
之间会产生mismatch。由此，我们提出了多阶段的目标检测器结构：Cascade R-CNN 来解决 IoU 选择的问题。它由一系列不断增加 IoU 阈值的检测器组成，可以逐步的更接近目标的预测。检测器是逐步训练的，前一个检测器输出一个良好的数据分布并作为输入，用于训练下一个更高质量的检测器。逐步改进的重采样保
本次沙龙将分享华为网络设备KPI异常检测解决方案，总结常用方法的技术流派，为大家做异常检测提供启发和帮助。欲识庐山真面目，请向此山行
one-stage 检测器在精度上能够达到乃至超过 two-stage 检测器。 1，引言 作者认为一阶段检测器的精度不能和两阶段检测相比的原因主要在于，训练过程中的类别不平衡，由此提出了一种新的损失函数-Focal Loss。 R-CNN(Fast RCNN) 类似的检测器之所以能解
(a)所示。第一阶段是一个Proposal子网络（“H0”），应用于整个图像，以产生初步的检测假设，称为目标推荐。在第二阶段，这些假设由ROI检测子网（“H1”）处理，表示为检测头。最终，分类得分（“C”）和边界框（“B”）被分配给每个假设框。本文主要专注于建模多级检测子网，采用但不限于RPN网络进行Proposal检测。
检测原理 安卓的native下，是运用醉倒的反调试方案是通过读取进程的status或stat来检测tracepid，它主要原理是调试状态下的进程tracepid不为0。 对于这种调试检测手段，因为android系统是开源的，所以最彻底的绕过方式就是修改系统源码后重新编译，让tracepid永远为0。
Boxplot方法 2.7 算法总结 2.7.1 KPI异常检测实例 总结异常检测 3. 异常检测演示 3.1 创建模型 3.2 项目演示 3.2.1 平均异常检测 3.2.2 局部突增异常 4. 答疑Q&A 5. 总结 1. 网络KPI介绍 1.1 什么是KPI？ KPI可以
目标检测网络（ObjectDetection）目标检测网络包括：SSD、YOLO、YOLOv2、YOLOv3、FCOS、FPN、RetinaNet Objects as Points、FSAF、CenterNet FoveaBox。以 YOLO 系列为例，YOLO（You Only
RetinaNet 在特征提取网络 ResNet-50 和特征融合网络 FPN 后，对获得的五张特征图 [P3_x, P4_x, P5_x, P6_x, P7_x]，通过具有相同权重的框回归和分类子网络，获得所有框位置和类别信息。 目标边界框回归和分类子网络（head 网络）定义如下： class
揪出网络上的怪现象，然后惩罚掉。 接下来让我们来看看异常检测算法在上网行为管理软件中有哪些具体应用： 安全威胁发现：用异常检测搞定，就能把网络里的怪异行为识别出来，像恶意软件传播、病毒散播、偷偷入侵什么的。盯着用户的网络行动，只要异常检测算法一察觉不对劲的模式，就能早早地闻到安全威胁的味道。
我这边convertModel.log中的报错信息为：我用的prototxt是https://bbs.huaweicloud.com/forum/thread-22650-1-1.html中提供的经过验证的Excel表里给出的fasterrcnn.prototxt,caffemo
基于深度学习网络的烟雾检测算法是一种端到端的检测方法，主要分为基于候选区域的二阶段目标检测器和基于回归的单阶段目标检测器两类。 基于候选区域的二阶段目标检测器的原理是，先通过训练区域候选网络（RPN）生成
用电信网络玩网通区,是可以玩的,不过延迟比玩电信区高一点,本人自测,电信玩lol一区,延迟大概是10-30ms,而玩网通区是60ms,但其实是可以玩的! 4:网络稳定,不知道大家有没有这样的体会,玩着玩着突然就很卡没网络,过一段时间又会有网,这就是环境问题,个人猜测,是网络运营商坑人
Detection using Convolutional Neural Networks》探讨了在检测打印错误的场景下应用卷积神经网络的方案，其阐述如下：本文讨论了自动检测打印错误系统的需要，以及卷积神经网络在这种应用中的有效性。我们认识到需要一个包含打印错误样本的数据集，并提出了一种人工生成
大赛报名地址：https://competition.huaweicloud.com/information/1000041344/introduction?track=-99
在转换模型的过程中，试了几个自己的模型都提示出错，出错是最后一层。在这个操作中“此时在DetectionOutput层的Suggestion中选择SSDDetectionOutput，并点击Retry”，选择的SSDDetectionOutput，是不是相当于这里的操作“SSD模
我现在转换模型时关闭了aipp，如图：然后使用opencv对图片进行预处理，代码如图推理代码如下:但是当我将预处理得到的图像金字塔输入时，我查看LOG，发现报错为:意思是输入尺度和模型要求的尺度不一致，我该如何修改，才能让转换的模型支持多个尺度的图片。
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