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【功能模块】yolov3版本的C++程序，使用的是个人自己训练的模型，检测时也使用得是自己的检测数据集【操作步骤&问题现象】之前这个程序一直有问题，只可以检测唯一的一张图片，其余图片都检测不出来。后来为了测试是程序的问题还是图片的问题，对可以进行检测的图片进行了复制以及旋转操作。
目录 c++ 检测垂直线 检测所有线： c++ C++: void HoughLinesP(InputArray image, OutputArray lines, double rho, double theta
02应急响应根除 方法： 利用杀毒软件、杀毒脚本、手工查杀等方式彻底消除病毒，并检测整个网络系统，以确保不要留下后门。 针对不同操作系统，使用打补丁、修改安全配置和增加系统带宽的方式，降低安全风险。
person detect yolov4 tiny: https://github.com/DoranLyong/yolov4-tiny-tflite-for-person-detection tf的： module 'tensorflow._
这个是收录： GitHub - MarkMoHR/Awesome-Edge-Detection-Papers: A collection of edge/contour/boundary detection papers and toolbox
因为监控发展的需求，目前前景检测的研究还是很多的，也出现了很多新的方法和思路。
使用 OpenCV 进行 YOLO 对象检测 本文将教你如何使用YOLOV3对象检测器、OpenCV和Python实现对图像和视频流的检测。
【问题现象】人脸检测替换了之前的模型，改为yolov3。与之前不同的是，现在的模型是两路输入和输出。将模型替换到相匹配的样例中，经过适配，发现模型可以正确输出数据，并且可以输出准确度，但是框的位置始终不对。
今儿这一篇文章来谈谈目标分割那点事...首先，计算机视觉的三大任务：图像分类、目标检测、目标分割。前面两篇文章对分类和检测的模型做了一个相对详细的阐述，现在来了解下图像分割。
下面是仅仅只有一个Apriltag被检测到的图片集合： ▲ 图1.2.2 仅仅只有一个Apriltag被检测到的图片集合： 1.3 绘制方向图像 绘制Apriltag法向量。
目标：通过数据分析确定攻击事件、查找攻击线索、梳理攻击流程、在可能的情况下，溯源到对方。 数据分析技术—系统信息分析 01 windows用户信息收集 系统用户： 1.lusrmgr.msc //查找本地用户和组 2.net user// 查找用户 3
查询主机安全产生的入侵事件，企业主机安全支持账户暴力破解、进程异常行为、网站后门、异常登录、恶意进程等入侵检测能力，用户可通过该接口查询告警事件
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算法的烟雾检测流程如图1所示。 图1 烟雾检测流程 该算法整体流程共包含4个模块： (1）预处理 利用中值滤波去除原始视频中的噪声，为提高特征提取效果做准备。 (2）疑似烟雾确定 使用以面积比率为阈值的动态多帧差法获取疑似烟雾。
一、简介 文中将图像预处理与边缘检测相结合对瓶盖瑕疵进行检测, 先使用直方图规定化的方法对图像做出修正与增强
普遍的深度学习下的OCR技术将文字识别过程分为：文本区域检测以及字符识别。本案例中介绍的模型CTPN就是一种文本检测模型，它将图片中的文字部分检测出来。
2019年7月10日我公司需要报名专项检测与信息安全，需要贵公司提供材料与软件版本紧急紧急紧急紧急紧急紧急紧急紧急紧急紧急紧急。
通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch) FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 本案例代码是FCOS论文复现的体验案例 此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现
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