HVV行动已经进行到了11天，处置的工作明显增多，随着各种情况发生，所以这两天分别整理一些关于Linux和Windows的排查手册。
计算机视觉中的目标检测，因其在真实世界的大量应用需求，比如自动驾驶、视频监控、机器人视觉等，而被研究学者广泛关注。
今天我们的目标检测综述最后一章，也是这个系列的完结，希望有兴趣的同学可以从中获取一些思路！
当你买到拿到心仪的产品的时候，映入眼帘的，就是它的外观，这是靠模具厂、组装厂的工人们精心呵护生产出来的，有的靠人眼检查，有的靠自动化设备检查，不放过一点瑕疵。
压缩空气是电厂重要的公用系统，压缩空气的质量下降可能造成气动执行机构拒动等事故而影响机组安全运行。含油量是压缩空气重要的监测指标，但现有吸收-红外检测方法操作繁琐，易被污染，检测结果偏差大，无法现场完成检测。为了实现压缩空气含油量现场快速准确检测，对比分析了压缩空气含油量吸收-红外检测法和PID（光离子化检测器，简称“PID”）检测法，通过对检测结果的分析，认为PID检测方法能实现压缩空气含油量的快速准确检测，且可用于压缩空气含油量的在线监测。
目录： NDK的检测点 1.检测Xposed框架 2.检测是否ROOT 3.检测Magisk Manager工具
目标检测作为计算机视觉中最基本、最具挑战性的问题之一，近年来受到了广泛的关注。它在过去二十年的发展可以说是计算机视觉历史的缩影。如果我们把今天的物体检测看作是深度学习力量下的一种技术美学，那么让时光倒流20年，我们将见证冷兵器时代的智慧。本文从目标检测技术发展的角度，对近四分之一世纪(20世纪90年代至2019年)的400余篇论文进行了广泛的回顾。本文涵盖了许多主题，包括历史上的里程碑检测器、检测数据集、度量、检测系统的基本构件、加速技术以及最新的检测方法。本文还综述了行人检测、人脸检测、文本检测等重要的检测应用，并对其面临的挑战以及近年来的技术进步进行了深入分析。
异常检测任务旨在识别明显偏离正常数据分布的异常值，在工业检验、医学诊断、视频监控和欺诈检测等多个领域都发挥了重要作用。传统的异常检测方法主要依赖于描述正常数据分布以进行正异常样本的区分。然而，对于实际的应用而言，异常检测也需要理解数据的高层语义，从而深入理解 “什么是异常”。
ApplicationScanner是一个快速稳定的App代码扫描工具，该工具基于Python3.7实现其主要功能，apk检测部分需要JDK 11的支持，因此具备较好的跨平台特性，目前支持在Linux和Mac系统上使用，暂不支持Windows。
今天我们继续接着上期第二章节继续说下去，但是今天内容较多，我们依然分两期把他说完。今天主要说说目标检测技术演变历程，我们一起来学习，共同进步！
3D目标检测是自动驾驶车辆（AV）感知堆栈的至关重要组成部分。为了促进3D感知研究，AV行业已经发布了许多大规模的多模态数据集。然而，尽管在检测常见类别（如汽车和公交车）方面取得了显著改进，最先进的检测器在罕见类别（如_stromler_和_debris_）上的表现仍然不佳，这可能会影响下游规划，从而催生了_长尾3D检测_（LT3D）的研究。
过去的一年我都在忙着实现我的本科毕业设计课题项目：行人检测系统。我们团队的目标是实时检测现场CCTV摄像机视频流中出现的行人。本文是对此项目的简要总结，同时对我们在开发这个行人检测系统中用到的一些开源项目和库进行简单的评价。
Kubernetes 的 livenessProbe 是有一定危险性的。建议在用例清晰，并且理解足够深刻的情况下才使用这个功能。本文会涉及到存活检测以及就绪检测，并做出一些应该或者不该的建议。
题目：Object Detection in 20 Years: A Survey
本文是目标检测方向的第一篇，目标检测是当前个人最熟悉的任务之一，这是很久之前在知乎专栏写的文章，曾经被多个公众号转载，但是因为一些客观原因，无意中注销了知乎。在分享目标检测相关的总结之前，先介绍一下目标检测任务很有必要，而了解一个任务最简单的方式就是通过综述，所以重新展示一下该篇。
我们将从多个方面回顾对象检测的历史，包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。
边缘检测在图像处理和计算机视觉领域中起着重要的作用。 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测是两种常用的边缘检测方法，它们能够帮助我们准确地检测图像中的边缘信息。 OpenCV 提供了这两种算子的实现函数，使得边缘检测更加简单和高效。本文将以 Laplacian 算子和 Canny 边缘检测为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行边缘检测的基本步骤和实例。
APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具，它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动，以减少发现可疑活动的时间，而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击，如SIEM解决方案和日志收集器。
主要的研究内容是如何通过优化检测系统的算法来提高入侵检测系统的综合性能与处理速度，以适应千兆网络的需求。
基于深度学习的目标检测方法根据有无区域提案阶段划分为区域提案检测模型和单阶段检测模型，其最近发展历程在图1中画出。
目标检测是计算机视觉领域中的一个基础视觉识别问题，在近几十年得到了广泛研究。视觉目标检测即在给定图像中找出属于特定目标类别的对象及其准确位置，并为每个对象实例分配对应的类别标签。
入侵行为是指来自具有不可靠意识（潜在的、有预谋的、未经授权的访问，企图致使系统不可靠或无法使用）的入侵者通过未经正常身份标识、身份认证，无对象访问授权，逃避审计，逃避可问责等非正常过程手段或过程对信息系统的信息安全三元组（C 机密性、I 完整性、A 可用性）造成破坏的恶意行为。
大量的恶意软件/程序攻击给用户带来了极大的困扰。国内外的研究人员检测恶意程序的技术主要分为：基于程序结构、文件数据特征等恶意程序静态识别技术，基于程序运行时函数行为调用序列、函数参数信息等恶意程序动态识别技术[1]。目前，基于规则等检测技术以及基于机器学习等检测技术均存在相关问题。当未知恶意异常程序进行检测时，基于规则（YARA等）检测技术需要靠追加规则来实现，无法应对未知恶意异常程序的检测。此外，由于设备产生的数据量巨大，存在线索难以调查的问题，导致有效攻击线索淹没在背景数据中，基于机器学习检测技术通常具有较高的误报率和漏报率，难以快速识别。构建溯源图，能够作为威胁狩猎的关键资源，为威胁的识别、评估、关联提供丰富的上下文。《Provenance Mining：终端溯源数据挖掘与威胁狩猎》[2]一文，介绍了终端溯源数据（Provenance）以及溯源图（Provenance Graph）的概念，并介绍了如何在溯源数据完整有效采集的情况下，通过溯源图的后向追溯（backward-trace）和前向追溯（forward-trace），实现攻击事件的溯源与取证。为了检测未知恶意程序，相关研究人员[3]提出MatchGNet，通过数据驱动的方法进行检测，利用图神经网络来学习表示以及相似性度量，捕获不同实体之间的关系，利用相似性学习模型在未知程序与现有良性程序之间进行相似性评分，发现行为表示与良性程序有区分的未知恶意程序，最终，通过实验证明了有效性。随着异常程序检测技术的发展，攻击者躲避检测的方式也越来越多。本文将分析属性图在检测异常程序的应用。
今天我们接着上次综述章节1继续来大家来说说，本次主要说说20年内的目标检测，感谢大家的关注与支持。
本文是目标检测方向的第二篇，也是综述的第二部分，第一篇见目标检测1: 目标检测20年综述之(一)。 这两篇的目的主要是让读者对目标检测任务有直观的认识，后续介绍细节时有一定的概念储备，无需关注细节。
本文来自旷视科技南京研究院研究员赵博睿在知乎上发表的文章，他主要研究领域为目标检测。本文上半篇将针对mmAP这一经典的目标检测评价指标详细解析其定义初衷和具体计算方式；下半篇将继续分析mmAP的特点，并介绍针对这些特点现有方法如何“hack” mmAP，最后将提出几个mmAP未考虑到的评测要素。仅抛砖引玉，期待诸君有更优评价指标的提出。
② 引入 IDS : 但是 防火墙 不能阻止所有的 入侵通信 , 这里就需要 入侵检测系统 ;
你是否也曾迷惑于“离群检测”，“异常检测”，“新类检测”，“开集识别”，“分布外检测”之间错综复杂的关系？
死链是指网站上的链接指向了不存在的页面或资源，这些链接无法正常访问，会影响用户体验和搜索引擎优化。因此，及时检测和修复死链是网站优化的重要一环。本文将介绍3款免费的线上死链查询工具，帮助您快速发现和解决死链问题。
根据现有的文献进行总结，工业IDS的检测方法主要有2种：变种攻击检测和隐蔽过程攻击检测。
目标检测领域发展至今已有二十余载，从早期的传统方法到如今的深度学习方法，精度越来越高的同时速度也越来越快，这得益于深度学习等相关技术的不断发展。本文将对目标检测领域的发展做一个系统性的介绍，旨在为读者构建一个完整的知识体系架构，同时了解目标检测相关的技术栈及其未来的发展趋势。由于编者水平有限，本文若有不当之处还请指出与纠正，欢迎大家评论交流！
作者：Xiongwei Wu, Doyen Sahoo, Steven C.H. Hoi
论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.06883.pdf
OpenCV DNN不光支持图像分类，对象检测作为计算机视觉主要任务之一，OpenCV DNN支持多种对象检测模型，可以快速实现基于COCO数据集与Pascal VOC数据集的对象检测。此外基于自定义数据集，通过tensorflow对象检测框架或者pytorch的ONNX格式还可以支持自定义对象检测模型训练导出与部署。本文总结了OpenCV DNN支持的各种对象检测模型与它们的输入输出。
现在很多app特别是银行、政务app等在使用时，假如你的手机已经被ROOT了，就会弹框提醒你的运行环境不安全，然后某些特定功能就无法使用。在逆向过程中常常会遇到ROOT检测的问题，假如无法绕过，就很难使用Xposed和Frida等常用工具，给逆向造成很大的困难。我个人认为ROOT的检测与绕过是一种基于Pattern的对抗，检测方根据ROOT后手机的一些特征Pattern来检测ROOT，而绕过方则是根据检测方的各种检测方式来设计各种绕过方法。本文主要总结一下平时遇到过的ROOT检测方式，以及绕过的一些思路。
目标检测通常采用传统的密集滑窗的方式或者当前主流的铺设锚点框（anchor）的检测方式，但不管哪种方式都不可避免地需要针对特定数据集设计甚至优化滑窗或锚点框超参数，从而增加了训练难度并限制了检测器的通用性。
作者： Adrian Rosebrock 机器之心编译 目标检测技术作为计算机视觉的重要方向，被广泛应用于自动驾驶汽车、智能摄像头、人脸识别及大量有价值的应用上。这些系统除了可以对图像中的每个目标进行识别、分类以外，它们还可以通过在该目标周围绘制适当大小的边界框来对其进行定位。本文作者从图像识别与目标检测的区别开始，进一步简单介绍了目标检测的基本模块与实现方法。本文是目标检测的一般指南，它并没有详细介绍主流的目标检测算法，这些算法读者可参考从 RCNN 到 SSD，这应该是最全的一份目标检测算法盘点
智能制造装备是具有感知、分析、决策、控制功能的制造装备，是信息化与工业化深度融合的重要体现，也是先进装备制造业的重点发展方向。智能制造装备主要包括数字机床、3D打印等等。大力发展智能制造装备产业的优点有很多，可以加快制造业的转型，提升生产效率，降低能源消耗，实现制造的智能化！机器视觉检测作为新型的技术，具有智能化程度高和环境适应性强等特点，在多种智能制造装备中得到了广泛的应用。
计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 目前在目标检测方面的进展依赖于大规模的数据集来获得良好的性能。然而，在许多场景下可能并不总是有足够的样本，从而导致当前基于深度学习的目标检测模型的性能下降。 长按扫描二维码关注我们一、简要为了克服上述的问题，有研究者提出了一种新的one-shot条件检测框架(OSCD)。给予一个含有target object的support image和query image作为输入，OSCD可以在查询图像中检测属于目标对象类别的所有目标。具体来说，OSCD由一个Siam
机器视觉图像处理被广泛应用于交通领域(车辆检测) 相对于国外，国内将机器视觉图像处理技术应用于交通的发展，在近年已经有相当程度的进步，如国内目前相当热门的车牌识别，有多个厂家推出了相应的产品。下面视觉检测设备厂家将针对图像处理技术在交通上的应用分车辆检测、车种识别、车辆跟踪三个部分做简单介绍，今天我们首先分析的是机器视觉在车辆检测上的应用。 机器视觉在车辆检测的方法可大致归类为样本点检测、检测线检测以及全画面式检测等途径。 1、样本点检测：在车道的某一部分选取类似矩阵的样本点，当车辆通过时，样本点之灰阶值与
本文探讨了小数据模式下的目标检测，由于数据稀有和注释费用的原因，只有有限数量的注释边界框可用。这是当今的一个常见挑战，因为机器学习被应用于许多新任务，在这些任务中，获得训练数据更具挑战性，例如在医生一生中有时只看到一次罕见疾病的医学图像中。在这项工作中，我们从生成建模的角度探讨了这个问题，方法是学习生成具有相关边界框的新图像，并将其用于训练目标检测器。我们表明，简单地训练先前提出的生成模型并不能产生令人满意的性能，因为它们是为了图像真实性而不是目标检测精度而优化的。为此，我们开发了一种具有新型展开机制的新模型，该机制联合优化生成模型和检测器，以使生成的图像提高检测器的性能。 我们表明，该方法在疾病检测和小数据行人检测这两个具有挑战性的数据集上优于现有技术，将NIH胸部X射线的平均精度提高了20%，定位精度提高了50%。
作者 | BBuf 单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV) 编辑 | 唐里
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 源代码获取｜回复“CB”获取源代码 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G 检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存在偏差，但目前尚不清楚这种偏差与受影响的目标检测器的性能有何关系。 一、前言 无数应用依赖于目标检测器的可靠置信度估计的准确预测。然而，众所周知，包括目标检测器在内的神经网络会产生错误校准的置信估计。最近的工作甚至表明，检测器的置信度预测在目标大小和位置方面存
抓取物体堆叠和重叠场景中的特定目标是实现机器人抓取的必要和具有挑战性的任务。在本文中，我们提出了一种基于感兴趣区域（RoI）的机器人抓取检测算法，以同时检测目标及其在物体重叠场景中的抓取。我们提出的算法使用感兴趣区域（RoIs）来检测目标的分类和位置回归。为了训练网络，我们提供了比Cornell Grasp Dataset更大的多对象抓取数据集，该数据集基于Visual Manipulation Relationship Dataset。实验结果表明，我们的算法在1FPPI时达到24.9％的失误率，在抓取我们的数据集时达到68.2％的mAP。机器人实验表明，我们提出的算法可以帮助机器人以84％的成功率掌握多物体场景中的特定目标。
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---- 新智元专栏 作者：上海交通大学未来媒体网络协同创新中心 【新智元导读】训练一个高准确率的检测模型需要大量精细标注的图片数据，其成本很高。本文提出了一种弱监督协同学习框架，仅使用粗略标签的图片训练目标检测模型，测试结果显示其定位精确率和检测准确率均显著优于目前最先进的方法。 目标检测是机器视觉的基本问题，在视频监控、无人驾驶等场景都有广泛应用。随着深度学习的兴起，近年来涌现了大量优秀的目标检测模型。然而，训练一个高准确率的检测模型需要大量的以包围框形式精细标注的图片数据作为模型监督条件，需要
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