2025年06月05日
谷歌的的语义图像分割（Semantic Image Segmentation）模型DeepLab-v3+已开源，而这一技术在Google Pixel 2和2XL手机（包括后续型号）上也得到应用。这项技术可以实现对图像或视频的背景分割，给图像和视频处理APP带来极大便利。今天就让我们来聊聊什么是语义图像分割，以及它的实现原理。
视频抠像，了解谷歌DeepLab-v3+技术
说到抠图，很多朋友想到的是PhotoShop，确实借助PS我们可以精确将人像从复杂的背景图中抠出来。但是如果要将人像从视频画面中“抠”出来，估计很多朋友就没听说过这项技术了。
2025年06月05日
选自arXiv
机器之心编译
参与：路雪
本文介绍了一种堆叠解卷积网络（Stacked Deconvolutional Network），它可用于高效的图像语义分割。该方法堆叠多个浅层解卷积网络，采用层级监督帮助网络优化，在多个数据集上实现了顶尖效果。机器之心对该论文进行了介绍。
2025年06月05日
机器之心发布
机器之心编辑部
在深度学习的发展过程中，领域自适应和知识迁移受到越来越多研究者的关注。他们希望一个领域数据集中学习的知识可以迁移到新的领域中。针对这一目的，滴滴和加州大学伯克利分校的研究者提出一种新的多源领域自适应模型，该模型能够同时利用和学习多个不同源域的训练样本，进而显著提升了图像语义分割的性能。
随着深度学习的发展，研究者们希望深度学习模型不但可以从特定领域训练集中学习监督知识，更希望能够进行领域自适应（domain adaptation）和知识迁移技术（knowledge transfer techniques），将在一个领域数据集中学习的知识迁移到新的领域中。那么能否同时利用多个不同领域的训练样本，提高在新领域上的语义理解能力呢？
2025年06月04日
超级AI，在线标注，既能解放双手，又省时省力。
传统的标注模式需要你对着目标不断拉框，反复机械的动作做多了就变得“麻木”，影响效率还使人烦恼。
2025年06月04日
-C参数是选择目标信道。如果该信道就目标一个AP使用的话不用加上–bssid,这个参数是为了跟精准的锁定目标。
-w 是保存握手包的名字，获取后会在当前目录生成一个mobi-01.cap的握手包。这时就不用关闭这条shell而是另外打开一个shell。
Aireplay-ng-0 10 -a (AP的mac)-c (客户端的mac)
-0参数是发起deauth攻击.10 是次数可以调节
-a 即第一条shell中BSSID.下面的AP路由器MAC地址
2025年06月04日
"菜鸟黑客"必用兵器之"渗透测试篇二"
上篇文章主要针对伙伴们对"渗透测试"应该如何学习？"渗透测试"的基本流程？本篇文章继续上次的分享，接着介绍一下黑客们常用的渗透测试工具有哪些？以及用实验环境让大家参考
1、 黑客们常用的渗透测试工具有哪些？（这些软件伙伴们如果需要，可以关注我后私信我）
1.Wireshark（网络抓包工具）
Wireshark是世界上最重要和最广泛使用的网络协议分析器（网络抓包工具）。它可以让你在微观层面上看到你的网络上正在发生的事情，并且是许多商业和非盈利企业、政府机构和教育机构的标准。Wireshark发展得益于世界各地网络专家的志愿贡献，也是1998年杰拉尔德·库姆斯开始的项目的延续。
2025年06月04日
丰色 发自 凹非寺
量子位 报道 | 公众号 QbitAI
正如大家所知，在进行图像语义分割时，图像被编码成一系列补丁后往往很模糊，需要借助
2025年06月04日
在《机器学习综述》中大致罗列人工智能常见算法，近些年深度学习发展快速，其中Transformer为甚，其英文的意思是变形金刚，对的就是我们看电影变形金刚的意思。Transformer是大语言模型的基础，比如现在常见的GPT、Bert、PaLM等大模型。Transformer概念是由谷歌在2017年《Attention is All You Need》首次提出。它提出了sequence to sequence with self-attention机制，利用attention解决RNN等长文本无法并行计算。
2025年06月04日
transformer模型是在NLP领域发表的论文attention is all you need中提出的一种语言处理模型，其transformer模型由于加速了模型推理时间与训练精度，越来越受到了广大机器学习爱好者的追求。特别是transformer模型应用到CV计算机视觉领域后，transformer模型更是得到了广大的应用。
最近大火的AI绘图stable diffusion也是应用到了transformer模型。虽然transformer模型是Google发布的论文，且最初的实现代码是基于TensorFlow实现的，但是pytorch的流行，让很多机器学习爱好者使用pytorch来实现transformer模型。