自监督表征学习方法——DINO方法参考文献：《EmergingPropertiesinSelf-SupervisedVisionTransformers》DINO全称——aformofknowledgedistillationwithnolabels.（一种没有标签的知识蒸馏的形式）如上图所示：来自没有监督训练的8×8补丁的视觉变压器的自我注意。我们观察最后一层头部的[CLS]令牌的自我关注。此令牌不附属于任何标签或监管机构。这些地图显示，该模型自动学习类特定的特征，从而实现无监督的对象分割。1.摘要 在本文中，我们质疑自监督学习是否为VisionTransformer(ViT)
目录总体介绍总体流程模块介绍目标检测：groundingdino目标分割：SegmentAnythingModel(SAM)整体思路模型结构：数据引擎图片绘制集成样例其他问题附录总体介绍总体流程本方案用到了三个步骤，按顺序依次为：基于语义的目标检测（使用groundingdino）在检测到的范围内进行目标分割生成mask（使用segmentanything）图片绘制（使用stablediffusion）模块介绍目标检测：groundingdino总体架构图从图中可以看出，本算法本质上是对图像和文本进行多模态融合，将二者映射到同一个向量空间并使用attention的思路进行匹配从而得到文本对应的
简介论文：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//arxiv.org/abs/2203.03605代码：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/IDEACVR/DINODINO:让目标检测拥抱Transformer主要特性：SOTA性能：在大模型上以相对较小的数据和模型（～1/10相比之前SwinV2）取得了最好的检测结果。在ResNet-50的标准setting下取得了51.3AP。End2end(端到端可学习)：DINO属于DETR类型的检测器，是端到端可学习的，避免了传统检测器许多需
介绍一篇较新的目标检测工作：GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetection论文地址为：https://arxiv.org/pdf/2303.05499.pdfgithub地址为：https://github.com/IDEA-Research/GroundingDINO文章目录一、摘要二、优点三、GroundingDINO模型3.1FeatureExtractionandEnhancer3.2Language-GuidedQuerySelection3.3Cross-ModalityDec
在DINO代码学习笔记（一）中已经将输入transformer之前的参数处理给捋了一遍，接下就是将这些参数传给transformer。 DINO的transformer使用了Deformable-DETR中的可变性transformer（他们之前的工作也有用到） 这里还是使用之前的一些设置，为了连贯，这里提前声明：1、输入尺寸[2,3,640,701]，2、src为[[N,256,80,88],[N,256,40,44],[N,256,20,22],[N,256,10,11]]，其中N=2，3、poss为[[N,256,80,88],[N,256,40,44
文章目录一、背景二、方法2.1ContrastiveDeNoisingTraining2.3MixedQuerySelection2.4LookForwardTwice三、效果论文：DINO:DETRwithImprovedDeNoisingAnchorBoxesforEnd-to-EndObjectDetection代码：https://github.com/IDEACVR/DINO出处：香港大学|清华大学时间：2022.07一、背景DINO：DetrwithImproveddeNoisinganchOrboxesDINO是一个基于DETR结构的端到端目标检测器，通过对去噪训练使用对比学习的
文章目录一、背景二、方法2.1特征抽取和加强2.2Language-GuidedQuerySelection2.3Cross-ModalityDecoder2.4Sub-sentenceleveltextfeature2.5LossFunction3、效果3.1zero-shottransferofgroundingDINO3.2ReferringObjectdetection3.3Ablations3.4从DINO到GroundingDINO论文：GroundingDINO:MarryingDINOwithGroundedPre-TrainingforOpen-SetObjectDetect
1.概述基于ViT（VisionTransformer）自监督在最近几年取得了很大进步，目前在无监督分类任务下已经超过了之前的一些经典模型，同时在检测分割等基础任务领域也展现出了强大的泛化能力。这篇文章将主要基于DINO系列自监督算法介绍它们的算法原理，方便大家快速了解相关算法。2.DINO-v1参考代码：dino这个方法源自于一个很重要的发现，自监督的ViT在图像语义分割的显式信息表达上具有独特性，也就是说相比有监督的ViT网络或者是传统的CNN网络其具有更强的语义表达能力和分辨能力。基于此使用k-NN算法作为分类器便能在一个较小的ViT网络上实现78.3%ImageNettop-1的准确率
2019年到21年，团队9个人齐力开发了一套内部的信息安全管理平台，包含了市场上常见的SIEM/SOC/SOAR的设计思想，也包含了类似于EDR（终端安全检测与响应）/SDL（安全开发生命周期管理）/SCA（开源组件分析）的部分功能，算是大而全的一套东西，功能上做的并不深入，但是因为深入贴合业务，所以也解决了实际的问题。最近换了一家公司，也有类似的需求，由于人力原因，于是考虑使用开源的一些工具去构建。结合AWS云的现有生态，也参考了SELKS、SIMEONSTER、OSSIEM等优秀的开源SIEM工具。做了一个大致的组件分析。计划使用如下的部分组件，通过轻代码连接的方式，构建一套开源的信息安全
文章目录一、前言二、功能介绍2.1功能一2.2功能二2.3其他有趣的功能三、总结一、前言用Midjourney花一个小时做的项目logo图：解释一下logo的含义：一只坐在地上的马赛克风格的熊。坐在地面上是因为ground有地面的含义，然后分割后的图片可以认为是一种马赛克风格，而且马赛克谐音mask，之所以用熊作为logo主体，是因为项目主要示例的图片是熊。Grounded-SAM把SAM和BLIP、StableDiffusion集成在一起，将图片「分割」、「检测」和「生成」三种能力合一，成为最强Zero-Shot视觉应用。二、功能介绍项目体验的地址为：https://github.com/I
