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TinyBenchmark: Scale Matching for Tiny Person Detection (WACV2020)，数据...

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简介：
《TinyBenchmark: Scale Matching for Tiny Person Detection》是发表于WACV2020的一篇论文，提出了一种用于微小人物检测的数据集和方法。该研究旨在解决目标尺寸过小时的识别难题，通过尺度匹配技术优化模型性能，推动行人检测领域的发展。 小人物检测的比例匹配 消息：TinyBenchmark 的 mmdetection版本是我们推荐使用的。此项目将不再支持新功能。 数据集： 测试集的注解已经发布！有关如何使用test_set进行评估，请参阅 TinyPerson 数据集。 该数据集将用于 ECCV2020 研讨会， 下载链接：官方网站和百度盘（密码为pmcq）及谷歌驱动程序提供。 关于 TinyPerson 数据集更多信息请查看相关资料。 小城人： 百度盘（密码为vwq2） 微小的基准 该基准测试基于maskrcnn_benchmark和citypersons 代码进行。 有关基准测试的信息，请参阅Tiny Benchmark。 比例匹配 引用：如果您在研究中使用了此代码及基准，建议引用以下文献： @inproceed

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  • TinyBenchmark: Scale Matching for Tiny Person Detection (WACV2020)，数据...
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    《TinyBenchmark: Scale Matching for Tiny Person Detection》是发表于WACV2020的一篇论文，提出了一种用于微小人物检测的数据集和方法。该研究旨在解决目标尺寸过小时的识别难题，通过尺度匹配技术优化模型性能，推动行人检测领域的发展。 小人物检测的比例匹配 消息：TinyBenchmark 的 mmdetection版本是我们推荐使用的。此项目将不再支持新功能。 数据集： 测试集的注解已经发布！有关如何使用test_set进行评估，请参阅 TinyPerson 数据集。 该数据集将用于 ECCV2020 研讨会， 下载链接：官方网站和百度盘（密码为pmcq）及谷歌驱动程序提供。 关于 TinyPerson 数据集更多信息请查看相关资料。 小城人： 百度盘（密码为vwq2） 微小的基准 该基准测试基于maskrcnn_benchmark和citypersons 代码进行。 有关基准测试的信息，请参阅Tiny Benchmark。 比例匹配 引用：如果您在研究中使用了此代码及基准，建议引用以下文献： @inproceed
     
  • 数据集-for-fraud-detection
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    本数据集专为欺诈检测设计，包含大量交易记录和标签信息，旨在帮助模型识别潜在的金融诈骗行为，提升安全防范能力。 在IT行业中，数据分析与机器学习特别重要，在电子商务欺诈检测方面尤其如此。fraud-detection-数据集是专门用于训练和测试反欺诈模型的数据集合。该数据集包含四个主要文件：`train_transaction.csv`、`test_transaction.csv`、`train_identity.csv` 和 `test_identity.csv`。 1. **train_transaction.csv** 文件代表了训练数据，包括大量用户的交易记录，这些信息被用来构建机器学习模型。训练数据通常含有每笔交易的各种特征，例如金额、时间戳、购买商品类型及用户行为模式等。通过将欺诈标签（即二进制标记表示交易是否为欺诈）与上述特征匹配，可以教会模型如何区分正常和异常的交易。 2. **test_transaction.csv** 文件用于评估训练完成后的机器学习模型性能。该文件包含未标注的新交易记录，我们用模型预测这些新数据后，再对比真实标签来计算精确率、召回率、F1分数及AUC-ROC曲线等指标，以衡量模型的准确性。 3. **train_identity.csv** 文件可能包括用户的个人身份信息如用户名、IP地址和设备类型。结合交易特征与用户身份特征可帮助识别异常登录行为或账户活动，从而提高欺诈检测效率。 4. **test_identity.csv** 用于测试阶段的身份验证数据集，模型将使用这些身份信息对未知情况下的新交易进行预测，并评估其表现。 在处理此数据集时，我们可能会采用集成学习方法如随机森林、梯度提升机（例如XGBoost或LightGBM）或者深度学习模型像卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。此外，在构建有效模型之前，需要执行重要的预处理步骤包括缺失值填充、异常检测及特征编码等。 为了防止过拟合并增强模型的泛化能力，我们会采用交叉验证、正则化或早停技术。在实际应用中，持续监控和定期更新模型是必要的以适应不断变化的欺诈行为模式，并确保电子商务平台的安全性。
     
  • TJNU Large Scale Cloud Detection Database
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    TJNU Large Scale Cloud Detection Database是由天津师范大学创建的一个大规模云端检测数据库，旨在支持气象研究与云识别技术的发展。 TJNU大型云检测数据库（TLCDD）于2019年至2021年在中国九个省份收集，包括天津、安徽、四川、甘肃、山东、河北、辽宁、江苏和海南。该数据库包含5000张基于地面的云图像及其相应的云蒙版。其中4208张作为训练数据，792张用于测试。 这些云图像是通过视觉传感器捕获并以PNG格式存储，分辨率是512×512像素。所有图像由中国天津市天津师范大学电子与通信工程学院和中国气象局气象观测中心的专家共同注释。TLCDD将免费提供给相关研究人员使用，旨在促进研究进展。 在下面展示了一些基于地面的云图及其对应的蒙版示例。如需下载数据库，请填写并签署协议，并将其返回给我们以完成申请流程。回复邮件中会包含具体的下载链接和密码信息。
     
  • Segmenting Anything for Precise Matching
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    本项目旨在开发一种精确匹配技术，通过分割任何对象来提高图像和数据匹配的准确性，适用于各种应用场景。 从分割到匹配：Matching Anything By Segmenting Anything
     
  • Scale-Space Theory for Computer Vision
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    《Scale-Space Theory for Computer Vision》探讨了计算机视觉中的尺度空间理论，为图像处理和特征提取提供了数学框架。 Scale-space theory in computer vision is a fundamental concept that deals with the multi-scale representation of data. It provides a mathematical framework for handling images at different scales to capture details and structures relevant at various levels of resolution. This approach helps in feature extraction, edge detection, and other image processing tasks by considering how features appear or disappear as the scale changes.
     
  • Segmenting Anything for Matching Anything模型
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    Segmenting Anything for Matching Anything 是一种先进的计算机视觉模型，能够高效准确地分割图像中的任意对象，并通过匹配算法识别和对比不同场景下的相同物体。该技术在目标检测、图像检索等领域展现出广泛应用前景。 MASA-R50 是一种基于 ResNet-50 的快速且独立的模型，不依赖于其他检测或分割基础模型的主干特征。它可以与任何其他探测器一起使用，并采用与其他 Masa 变体相同的训练方式。
     
  • fall-detection-for-older-users.apk
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    Fall Detection for Older Users是一款专为老年人设计的应用程序。它能够实时监测用户的活动状况，一旦检测到跌倒事件，将立即通知预设联系人并提供紧急服务信息，确保用户安全得到及时保障。 Android-Fall-Detection是一款基于Android手机的老人跌倒检测系统。该系统能够通过Android手机内置的加速度传感器实时采集人体姿态加速度的信息数据，并利用多阈值法跌倒检测技术，实时监测目标用户是否发生跌倒行为。这款系统的用户满意度高达95%，并且浏览量已达到3次。
     
  • Anomaly Detection Dataset for AIops
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    本数据集专为AI运维（AIops）设计，包含多种IT系统异常情况的数据样本，旨在提升机器学习模型在自动检测和预测IT运营问题中的性能与准确性。 参加第一届AIops异常检测项目的数据集主要涉及KPI异常检测。该过程通过算法分析KPI的时间序列数据来判断是否存在异常行为。这一任务面临的难点包括：1. 异常发生的频率很低，实际运维场景中业务系统很少出现故障，因此可用于分析的异常数据量有限；2. 异常种类多样，由于实际业务系统的复杂性和不断更新升级，导致了各种类型的故障和相应的多样性异常情况；3. KPI表现形式各异，有的表现为周期型、稳定型或持续波动型。
     
  • balance scale数据集分析
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    本研究针对balance scale数据集进行了深入分析，探讨了不同重量与位置对杠杆平衡状态的影响，揭示了权重分布与平衡结果之间的内在联系。 UCI机器学习知识库中的balance scale数据集包含了用于分类任务的平衡秤实验的数据。该数据集主要用于研究不同重量分布对杠杆系统平衡状态的影响，并且被广泛应用于各种机器学习算法的测试与评估中。
     
  • Enhanced Convolutional Features for Edge Detection
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    本研究提出了一种改进的卷积特征提取方法，用于提高边缘检测的准确性与效率。通过优化卷积网络结构和引入新的损失函数，该技术在多个公开数据集上取得了优异的结果。 最近南开大学提出了一种边缘检测与图像分割算法，在BSDS500数据集上实现了F值超越人工标注平均值的实时性能，这是首个在该数据集中达到这一成就的技术。目前此算法已开源，并附带相关文档和代码供研究者参考。