目前我国金融监管以实体监管为主，通过监管立法设立准入门槛，运用行政手段监管企业。...金融监管的创新突破口：区块链技术 为应对金融监管新格局，运用各类新技术使监管手段科技化，已成为许多监管机构及金融机构的共识。...区块链应用于金融监管的优势 提升金融监管效率。...多方参与与共同维护的区块链联盟，其数据共享与协同能力也为跨行业金融监管提供了新的组织形式和技术支撑。 降低金融监管难度。...因此，将区块链应用到金融监管过程中，可以打破IT治理边界，促使数据实现真正的公开透明，极大增强客户信息、交易记录的真实性。
同时，积累风险信号库、预警模型库，通过多个模型分析风险预警，做出非法集资风险评估，辅助金融监管。 ? 企业-人物关系图 从原理可以看出，大数据监测预警平台可以实时监控金融活动全过程。
关键词： 征信市场，大数据，金融监管 一 大数据及大数据征信的基本特征 （一）对大数据的基本认识 对于大数据的定义，不同的机构有不同的理解。...面对大数据时代市场主体增多、市场竞争加剧、市场风险加大的新挑战，应该加快探索以规范征信市场竞争、保护信用信息主体权益为目标的、既符合大数据时代特点又适合我国国情的、现场与非现场相结合、事前准入、事中监管和事后处置相连接的征信监管制度
场景文字识别 目标检测任务的目标是给定一张图像或是视频帧，让计算机找出其中所有目标的位置，并给出每个目标的具体类别。对于人类来说，目标检测是一个非常简单的任务。...然而，计算机能够“看到”的仅有一些值为0 ~ 255的矩阵，很难解图像或是视频帧中出现了人或是物体这样的高层语义概念，也就更加难以定位目标出现在图像中哪个区域。...与此同时，由于目标会出现在图像或是视频帧中的任何位置，目标的形态千变万化，图像或是视频帧的背景千差万别，诸多因素都使得目标检测对计算机来说是一个具有挑战性的问题。...【目标检测】 SSD目标检测 |1....PaddlePaddle已集成SSD算法，本示例旨在介绍如何使用PaddlePaddle中的SSD模型进行目标检测。
互联网金融遭遇突如其来的监管让人们对于未来金融行业科技化的发展充满了不信任，甚至很多人认为金融行业与科技的结合就是一个伪命题。其实不然。互联网金融遭遇困境很大的...
特征金字塔（Feature pyramids）是识别系统中用于检测不同尺度目标的基本组件。但是最近的深度学习目标检测器已经避免了金字塔表示，部分原因是它们是计算和内存密集型的。...高分辨率地图具有低级特征，这会损害其目标识别的表征能力。...深度卷积网络目标检测器。随着现代深度卷积网络 [19] 的发展，像 OverFeat [34] 和 R-CNN [12] 这样的目标检测器在准确度上显示出显着的提高。...在最初的 RPN 设计中，在单尺度卷积特征图之上，在密集的 3×3 滑动窗口上评估小型子网络，执行目标/非目标二进制分类和边界框回归。...目标/非目标标准和边界框回归目标是相对于一组称为锚点的参考框定义的[29]。锚点具有多个预定义的比例和纵横比，以覆盖不同形状的目标。 我们通过用我们的 FPN 替换单尺度特征图来调整 RPN。
目标框内左上角，显示的是目标距离相机的纵向距离。目标横向距离、速度已求出，没在图片展示。 这里不仅仅实现对目标检测框的跟踪，且可以实现单相机进行对目标进行测距跟踪。...想了解详细原理可以参考往期博客：【目标跟踪】多目标跟踪sort （python 代码） 。这里不过多赘述，直接上代码，如有疑问，欢迎私信交流。...调用跟踪与测距接口进行计算 可以设置 dispaly 与 video_save 是否 show 图片 与保存视频 x_p 里面包含目标离相机纵向与横向距离，还有速度、加速度。...目标状态为 （x,y,vx,vy,ax,ay） 目标横向距离，纵向距离，横向速度，纵向速度，横向加速度，纵向加速度。...关于目标前后帧匹配，是利用 iou 匹配进行的，所以要基于目标检测框的匹配跟踪。
之前说过要讲讲目标的设定，现在到了兑现诺言的时刻。 有清晰明确的目标是我们每天生活的动力，（很可能）也是快乐的源泉。...于是就订了个目标要发表至少10个Patent目标。...我想说的是，有了一个你渴求的目标后，你的眼睛似乎一下子明亮起来，原来那些视而不见的东西突然间就跟目标有了联系。...所以对于这样一个不那么现实的目标，我们需要将其分解成一个个小目标，一点点达到。 我的前同事Keith说我一点也不像个工程师，还真是。...我喜欢把我的目标说给我的LP听，家人听，甚至会放在博客里，公众号里这样公开的场合。不管是什么目标，一旦你将其扩散给周围的人（可多可少），你完成目标的可能性就大了很多。
近几年来，目标检测算法取得了很大的突破。...本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....本文对常见目标检测算法进行简要综述，并最后总结了目标检测算法方向的一些大V方便大家学习查看。 1....先用一个CNN网络来提取特征，然后再进行后续的目标定位和目标分类识别。 6.2 目标检测层 这一层由5个卷积层和一个平均池化层组成。去掉了最后的全连接层。
目标未与新检测目标匹配，此时的目标是预测的目标且没有与新检测的目标匹配上。...存在其他目标，在相机与遮挡目标中间 当同时符合上述两个条件时，会判定为遮挡目标 为了判定是否为遮挡目标，我们定义了两个关键的量。...: 目标 i box 与 目标 j box 的交集 A(bbi)： 目标 i box 面积 当 Ci 大于设定值，同时 CPi 大于设定值，则此时目标判定为遮挡目标 for (auto umt:unMatch...continue; } 注：代码中有一行遮挡目标面积速率减半，是因为目标在遮挡时那一帧，目标 box 面积会急速变小，除以 2 是为了补偿这个速率。...二、扩展目标框 当目标判定为遮挡目标时，我们才会计算该目标的扩展框 扩展IOU的计算公式 回顾下传统 IOU 计算公式 上述 IOUext 与 IOU 计算 差别 就在于 bbextT(扩展目标框
依然有个缺点就是，识别这个目标的边框可能不够精确。 YOLO算法可以解决这个边框的问题。...衡量一个目标检测是否符合标准，就看神经网络识别后的框和数据标注的框的交并比，也就是两者框的交集除以两者框的并集。...这里可能会碰到多次检测的问题，就是在目标附近的几个格子都会认为它检测到了目标，这时候应用非极大值抑制的算法，选出概率最大的格子，并把其他交并比很高的格子抑制（这一步交并比的判断，是因为有可能一个图像里有多个目标被检测出来...，利用交并比可以只抑制一个目标附近多余的检测，而不能把其他目标的检测都被你抑制了）。...不同类别的目标检测，如车和人，抑制分别跑，一共跑两次。 ?
Network for Fast Object Detection ECCV2016 https://github.com/zhaoweicai/mscnn 本文首先指出 Faster RCNN 在小目标检测存在的问题...导致小目标的检测效果尤其的差 This creates an inconsistency between the sizes of objects, which are variable, and...我们针对目标检测提出了一个 unified multi-scale deep CNN, denoted the multi-scale CNN (MS-CNN)， 主要包括两个部分： an object...这么做的目的就是靠前的特征图可以检测小目标，靠后的特征图可以检测大目标 4 Object Detection Network 检测网络，这里用了一个反卷积的特征图放大 To the best of
的问题，即给定一张图片或一段视频判断里面包含什么类别的目标。 定位-Location：解决“在哪里？”的问题，即定位出这个目标的的位置。 检测-Detection：解决“是什么？在哪里？”...的问题，即定位出这个目标的的位置并且知道目标物是什么。...目标检测算法分类 Two stage目标检测算法 先进行区域生成（region proposal，RP）（一个有可能包含待检物体的预选框），再通过卷积神经网络进行样本分类。...常见的two stage目标检测算法有：R-CNN、SPP-Net、Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等。...常见的one stage目标检测算法有：OverFeat、YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、SSD和RetinaNet等。
说法一： 识别：说明图中有哪些目标对象。 检测：在识别的基础上，再给出位置和大小。 说法二：（与说法一相反...） 检测：说明图中有哪些目标对象。 识别：在识别的基础上，再给出位置和大小。...我的理解： 检测： 1、传统的方式：通过特征匹配（如边缘检测等算法），提取出图像中的目标。这样的话，只是提取出了目标，并不知道目标是什么，因此需要“识别”来进一步知道是什么物体。...2、深度学习的方式：本身就通过已知物体进行训练，因此在检测过程中，就可以知道这个“目标”是什么物体，所以间接已经包括了一部分“识别”的过程。...但检测的是共性，即一个大类别（如人、车、花） 识别： 识别某个目标是什么物体。如人脸识别判断这个人具体是谁，检测的是个性，即具体细节（如小明、奔驰车、太阳花）。...大部分场景下应该叫做“目标的检测和识别”，估计是为了方便，所以只说了个“目标检测”。
前言 多目标跟踪 sort（Simple Online Realtime Tracking）是一种基于目标检测的跟踪。 根据我自己的理解把它分为个5步骤。 初始化航迹。...匹配成功的目标，用 detect_box 去修正 predict_box。未匹配成功的目标，重新起航迹或者舍弃。 输出结果，等待下一帧检测目标进来重复步骤 2，3，4。 对于算法细节这里不进行赘述。...【目标跟踪】匈牙利算法 【目标跟踪】卡尔曼滤波（公式推导与代码） 想要 c++ 代码的朋友可以私信我交流。或者下一次写一篇，如果有机会的话（鬼脸jpg）。...for m in matched: self.trackers[m[1]].update(dets[m[0], :]) # 如果检测框未匹配上，则当作新目标...cv2.imread(image_path) for d in trackers: x1, y1, w, h = d.get_state()[0] # 获取 当前目标框状态
Libra负责人的国会听证词回应了部分质疑，包括：在解决监管问题之前，不会正式推出Libra；Libra协会将与美联储和其他中央银行合作，确保不与主权货币竞争；Libra协会将全力协助金融监管，打击洗钱活动等...数字货币可能带来一系列影响，包括冲击现有国际支付系统；降低资本管制的有效性；增加金融监管难度；弱势货币可能被加速替代，美元优势会进一步增强等。...数字货币具有跨境特征，无论从货币流通，还是从金融监管角度看，数字货币的发展都离不开国际合作，需要各国央行及国际组织的协调配合。我国应密切跟踪数字货币进展，主动参与相关国际组织和规则标准制定。...加强金融监管和风险防范，及时甄别乱象，减少各类市场机构以探索数字货币为名义产生的金融风险。 第四，立足我国实际，稳妥发展国内数字货币。...立足金融监管和货币政策目标，在风险可控前提下，稳妥发展数字货币，及时总结并借鉴我国在第三方支付等领域的监管经验，持续跟踪和评估数字货币对支付、金融稳定、货币政策等领域的影响。
TIDE: A General Toolbox for Identifying Object Detection Errors 原文作者：Daniel Bolya 内容提要 本文介绍了TIDE，一个用于分析目标检测和实例分割算法中的误差来源的框架和关联的工具盒
今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》，其也是最近关于anchor free的目标检测的论文，作者来自于CMU，一作同样也是FSAF（2019 CVPR）的作者...背景 _ Anchor free是目标检测领域的一个研究热点，其主要可以分为anchor-point和keypoint两类。后者在往往在一个高分辨率的特征图上进行检测，其优点是准确率高，但是计算量大。...整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数，而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下： ?...●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF中也研究过，即如何选择合适的分辨率（尺度）来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。
目标检测和目标跟踪的关键差异在于检测是一个class-level的任务，而跟踪是一个instance-level的任务（即检测只关注类间差异而不重视类内差异，跟踪需要关注每一个实例，同时跟踪的类别是不可知的...前者是一个class-level的子任务用来寻找和目标相似的候选框，后者是instance-level的任务用来区分目标和干扰物。...TGM对目标和搜索区域的特征以及它们在主干中的相互作用进行编码，相当于让网络更关注于与目标相关的instance，后面几篇文章也用了不同的方法来实现这个目的。...和之前类似，也是添加了目标特征的检测框架（基于 Mask R-CNN）如下图2所示 。其将目标模板作为输入，计算 feature embedding。...针对问题 2，本文计算一个线性分类器来区分第一帧的感兴趣目标和其他目标，通过最小二乘方法得到闭式解从而可以学习到一个更关注感兴趣instance的鲁棒特征。
归纳总结 Name Value 标签 #多尺度 目的 针对目标检测任务中，目标尺度变化的问题，设计了特征金字塔网络 方法 构建多层特征图之间的联系，合理利用高层语义信息和底层位置信息 总结 是目标检测模型的标配...问题背景 作者提到，在2017年以前，目标检测中的一个基本挑战就是目标检测模型在处理目标多尺度变化问题的不足，因为在当时很多网络都使用了利用单个高层特征，(比如说Faster R-CNN利用下采样四倍的卷积层...所示的是经典的图像金字塔结构，其通过对不同尺度的图像提取特征，来构建特征金字塔，因此其需要对不同尺度图像分别提取特征，计算量大且消耗内存多； 图（b）所示的是2017年常见的利用最后一层（高层）特征图检测目标的模型结构...，其对于多尺度目标的检测能力不足； 图（c）是一种利用卷积神经网络固有的多尺度特征图构建的多尺度检测模型（如SSD），但是其没有结合高层语义信息和底层位置信息，因此检测精度一般； 图（d）即FPN结构，
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