为方便管理员更为直观地观察网络安全状况以便迅速作出应变措施, 提出了基于集对分析的网络安全态势评估模型。首先对各个传感器的数据进行预处理, 得到服务器和攻击的规范化数据, 然后利用集对分析理论融合来自多个传感器的数据得到主机的安全态势, 最后采用自下而上的层次化安全态势量化评估模型, 以评估网络的整体态势。通过对DARPA 2000数据集的分析, 证明集对分析比传统方法更能够对网络态势所处的级别进行明确划分, 更好地得出整个网络简单的安全态势。
2024-05-04 11:52:19
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data/
├── data_2d_h36m_gt.npz
├── data_2d_h36m_cpn_ft_h36m_dbb.npz
└── data_3d_h36m.npz
2024-05-03 16:13:43
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跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据集数据集数据集跌倒检测数据
2024-05-03 14:09:58
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2024-05-03 10:12:00
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yolov5改进
YOLOv5是一种单阶段目标检测算法，该算法在YOLOv4的基础上添加了一些新的改进思路，使其速度与精度都得到了极大的性能提升。主要的改进思路如下所示：
输入端：在模型训练阶段，提出了一些改进思路，主要包括Mosaic数据增强、自适应锚框计算、自适应图片缩放；
基准网络：融合其它检测算法中的一些新思路，主要包括：Focus结构与CSP结构；
Neck网络：目标检测网络在BackBone与最后的Head输出层之间往往会插入一些层，Yolov5中添加了FPN+PAN结构；
Head输出层：输出层的锚框机制与YOLOv4相同，主要改进的是训练时的损失函数GIOU_Loss，以及预测框筛选的DIOU_nms。
本资源包括对yolov5的改进策略和案例分析进行了详细阐述，有需要的朋友可以下载学习。
2024-05-02 16:22:56
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2024-05-01 17:24:39
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