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Faster RCNN系列介绍

RCNN网络 RCNN网络是Ross B. Girshick大神2014年提出的,是第一个基于深度学习的目标检测算法,是基于深度特征的。它跟传统的目标识别不同的就是使用深度学习的特征代替了传统的基于低层次的颜色、纹理的特征提取。 因为RCNN并没有对整个传统目标检测的框架进行改进或者优化,因此RCNN网络依然存在传统目标检测算法所存在的问题,如检测速度或者效率低下,检测精度虽然相对于原先的目标检测算法有了一定的改善,但是依然难以满足实际的需要。这也是后续算法重要的改进方向。 RCNN网络是如何使用深度学习特征的。 RCNN在使用深度学习特征的时候并没有直接使用卷积神经网去进行训练,而是使用了预训练模型AlexNet来训练分类模型,而这个模型是在ImageNet上训练好的模型。 在RCNN这个模型的分类任务上进行一个模型的fine-tuning(迁移)。在这个迁移的过程中主要将FC层去掉。因为AlexNet是面向1000个分类任务进行分类的,而在目标检测或者VOC数据集上,目标数为20,加上背景是21类。因此需要将FC层去掉,因为FC层的参数不同,只保留了主干网络层,也就是AlexNet...

Rust 1.58.1 发布,紧急修复漏洞

Rust 1.58.1 发布了,这是一个 CVE-2022-21658 漏洞的紧急修复版本。 1月20日,Rust 安全响应工作组发布了 标准库的漏洞安全公告 (CVE-2022-21658):指出 std::fs::remove_dir_all 标准库函数容易受到启用符号链接跟踪的竞争条件 (CWE-363) 的影响。攻击者可以利用此安全问题诱使特权程序删除攻击者无法访问或删除的文件和目录。 Rust 1.58.1 版本即为此漏洞的修复补丁,除了修复漏洞外,该版本还解决了 Rust 1.58.0 中引入的诊断工具的几个回归问题:: non_send_fields_in_send_ty Clippy lint 被发现有太多误报问题,已被转移到实验 lints 组(被称为“nursery”)。 useless_formatClippy lint 已更新,以处理格式字符串中捕获的标识符。 修复了 Rustfmt 中的回归,防止生成的文件在通过标准输入时被格式化。 修复在某些情况下,rustc 显示不对的报错消息。 更新公告:https://blog.rust-lang.org/2022/0...

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