Darknet hack generator author Archiact Interactive Ltd

 

 

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Sie sehen nur einmal (YOLO) ist ein modernes Echtzeit-Objekterkennungssystem. Auf einem Pascal Titan X verarbeitet es Bilder mit 30 FPS und hat einen mAP von 57. 9% auf COCO Test-Dev. Vergleich mit anderen Detektoren YOLOv3 ist extrem schnell und genau. In mAP gemessen um. 5 IOU YOLOv3 ist mit Focal Loss auf Augenhöhe, aber ungefähr 4x schneller. Darüber hinaus können Sie ganz einfach zwischen Geschwindigkeit und Genauigkeit wechseln, indem Sie die Größe des Modells ändern. Eine Umschulung ist nicht erforderlich! Performance auf dem COCO-Datensatz Modell Zug Prüfung Karte FLOPS FPS Cfg Gewichte SSD300 COCO trainval Test-Entwickler 41. 2 - 46 Verknüpfung SSD500 46. ​​5 19 YOLOv2 608x608 48. 1 62,94 Mrd. 40 vgl Gewichte Winziger YOLO 23. 7 5,41 Mrd. 244 SSD321 45. 4 16 DSSD321 46. ​​1 12 R-FCN 51. 9 SSD513 50. 4 8 DSSD513 53. 3 6 FPN FRCN 59. 1 Retinanet-50-500 50. 9 14 Retinanet-101-500 53. 1 11 Retinanet-101-800 57. 5 5 YOLOv3-320 51. 5 38,97 Mrd. 45 YOLOv3-416 55. 3 65,86 Mrd. 35 YOLOv3-608 57. 9 140,69 Mrd. 20 YOLOv3-winzig 33. 1 5. 56 Mrd. 220 YOLOv3-spp 60. 6 141. 45 Mrd. Wie es funktioniert Frühere Erkennungssysteme verwenden Klassifizierer oder Lokalisierer erneut, um die Erkennung durchzuführen. Sie wenden das Modell an mehreren Stellen und in mehreren Maßstäben auf ein Bild an. Bereiche mit hoher Punktzahl im Bild werden als Erkennungen betrachtet. Wir verfolgen einen völlig anderen Ansatz. Wir wenden ein einzelnes neuronales Netzwerk auf das gesamte Bild an. Dieses Netzwerk unterteilt das Bild in Regionen und sagt Begrenzungsrahmen und Wahrscheinlichkeiten für jede Region voraus. Diese Begrenzungsrahmen werden mit den vorhergesagten Wahrscheinlichkeiten gewichtet. Unser Modell hat mehrere Vorteile gegenüber klassifikatorbasierten Systemen. Es betrachtet das gesamte Bild zur Testzeit, sodass seine Vorhersagen durch den globalen Kontext im Bild informiert werden. Im Gegensatz zu Systemen wie R-CNN, für die Tausende für ein einzelnes Bild erforderlich sind, werden auch Vorhersagen mit einer einzelnen Netzwerkauswertung getroffen. Dies macht es extrem schnell, mehr als 1000x schneller als R-CNN und 100x schneller als Fast R-CNN. Weitere Informationen zum vollständigen System finden Sie in unserem Artikel. Was ist neu in Version 3? YOLOv3 verwendet einige Tricks, um das Training zu verbessern und die Leistung zu steigern. Dazu gehören Vorhersagen auf mehreren Skalen, ein besserer Backbone-Klassifikator und mehr. Die vollständigen Details finden Sie in unserem Papier! Erkennung mit einem vortrainierten Modell Dieser Beitrag führt Sie anhand eines vorgefertigten Modells durch das Erkennen von Objekten mit dem YOLO-System. Wenn Sie Darknet noch nicht installiert haben, sollten Sie dies zuerst tun. Oder anstatt alles zu lesen, was gerade läuft: Git Clone CD Darknet machen Einfach! Sie haben bereits die Konfigurationsdatei für YOLO im Unterverzeichnis cfg /. Sie müssen die vorab trainierte Gewichtsdatei hier herunterladen (237 MB). Oder führen Sie einfach Folgendes aus: wget Dann den Detektor laufen lassen. darknet detect cfg / yolov3. Gewichtsdaten / Sie werden eine Ausgabe wie diese sehen: Ebenenfilter Größe Eingabe Ausgabe 0 Conv 32 3 × 3/1 416 × 416 × 3. 416 × 416 × 32 0. 299 BFLOPs 1 Conv 64 3 × 3/2 416 × 416 × 32. 208 × 208 × 64 1. 595 BFLOPs. 105 conv 255 1 x 1/1 52 x 52 x 256. 52 x 52 x 255 0. 353 BFLOPs 106 Erkennung truth_thresh: Standard '1. 000000 ' Gewichte laden von! Daten / Voraussichtlich in 0. 029329 Sekunden. Hund: 99% LKW: 93% Fahrrad: 99% Darknet druckt die Objekte aus, die es erkannt hat, sein Vertrauen und wie lange es gedauert hat, sie zu finden. Wir haben Darknet nicht mit OpenCV kompiliert, daher können die Erkennungen nicht direkt angezeigt werden. Stattdessen werden sie gespeichert. Sie können sie öffnen, um die erkannten Objekte anzuzeigen. Da wir Darknet auf der CPU verwenden, dauert es ungefähr 6-12 Sekunden pro Bild. Wenn wir die GPU-Version verwenden, wäre es viel schneller. Ich habe einige Beispielbilder beigefügt, die Sie ausprobieren sollten, falls Sie Inspiration benötigen. Versuchen Sie, Daten / Daten / Daten / oder Daten / Der Befehl detect ist eine Abkürzung für eine allgemeinere Version des Befehls. Es entspricht dem Befehl. Darknet-Detektor-Test cfg / cfg / yolov3. Gewichtsdaten / Sie müssen dies nicht wissen, wenn Sie nur die Erkennung eines Bildes ausführen möchten. Es ist jedoch hilfreich zu wissen, ob Sie andere Aktionen ausführen möchten, z. B. die Ausführung mit einer Webcam (die Sie später sehen werden). Mehrere Bilder Anstatt ein Bild in der Befehlszeile anzugeben, können Sie dieses Feld leer lassen, um mehrere Bilder hintereinander auszuprobieren. Stattdessen werden Sie aufgefordert, die Konfiguration und die Gewichte zu laden. Gewichte 104 conv 256 3 × 3/1 52 × 52 × 128. 52 × 52 × 256 1. 595 BFLOPs Bildpfad eingeben: Geben Sie einen Bildpfad wie data / ein, um Felder für dieses Bild vorhersagen zu lassen. Sobald dies erledigt ist, werden Sie aufgefordert, weitere Pfade einzugeben, um verschiedene Bilder auszuprobieren. Verwenden Sie Strg-C, um das Programm zu beenden, sobald Sie fertig sind. Ändern des Erkennungsschwellenwerts Standardmäßig zeigt YOLO nur Objekte an, die mit der Sicherheit von erkannt wurden. 25 oder höher. Sie können dies ändern, indem Sie -thresh übergeben Fahne zum Befehl yolo. Um beispielsweise alle Erkennungen anzuzeigen, können Sie den Schwellenwert auf 0 setzen Welches produziert. alle] Das ist natürlich nicht besonders nützlich, aber Sie können verschiedene Werte festlegen, um die Schwellenwerte für das Modell zu steuern. Winziges YOLOv3 Wir haben auch ein sehr kleines Modell für eingeschränkte Umgebungen, yolov3-tiny. Um dieses Modell zu verwenden, laden Sie zuerst die Gewichte herunter: Führen Sie dann den Detektor mit der winzigen Konfigurationsdatei und den Gewichten aus. darknet erkennen cfg / yolov3-tiny. Gewichtsdaten / Echtzeiterkennung auf einer Webcam Das Ausführen von YOLO mit Testdaten ist nicht sehr interessant, wenn Sie das Ergebnis nicht sehen können. Anstatt es auf einer Reihe von Bildern laufen zu lassen, lassen Sie es uns auf der Eingabe von einer Webcam laufen! Um diese Demo auszuführen, müssen Sie Darknet mit CUDA und OpenCV kompilieren. Führen Sie dann den Befehl aus. Darknet-Detektor-Demo cfg / cfg / yolov3. Gewichte YOLO zeigt die aktuelle FPS und die vorhergesagten Klassen sowie das Bild mit den darüber gezeichneten Begrenzungsrahmen an. Sie benötigen eine Webcam, die mit dem Computer verbunden ist, mit dem OpenCV eine Verbindung herstellen kann, oder sie funktioniert nicht. Wenn Sie mehrere Webcams angeschlossen haben und auswählen möchten, welche Sie verwenden möchten, können Sie das Flag -c übergeben zur Auswahl (OpenCV verwendet standardmäßig die Webcam 0). Sie können es auch für eine Videodatei ausführen, wenn OpenCV das Video lesen kann. Gewichte

Videos Erfahren Sie mehr Mehr wie das Horror, Thriller 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 7. 5/10 X Eine makabre Website namens Darknet verbindet die Geschichten in dieser erschreckenden Anthologie-Serie, deren Protagonisten einer Reihe unbenennbarer Schrecken ausgesetzt sind. Sterne: Michelle Alexander, Carlyn Burchell, Miles Carney Kurz Theater. 10 Darknet erzählt die Geschichte des Abstiegs eines jungen Mannes in den selbstzerstörerischen Wahnsinn durch die Kraft, die er im Deep Web einsetzt. Direktor: Jake Bradbury Mendel Fogelman, Sam Marra, Christopher Redman Dokumentarfilm 4. 8/10 Ein Blick in den geschäftigen Newsroom von BuzzFeed. Karolina Waclawiak, Scaachi Koul, Bim Adewunmi 6. 6/10 Eine Erkundung im Gonzo-Stil, die über alles hinausgeht, von dem Sie dachten, Sie wüssten etwas über die Gefahren und das Versprechen des Darknet. Hacker, Cypherpunks und Krypto-Anarchisten führen uns immer tiefer. Vollständige Zusammenfassung anzeigen » Direktoren: Duki Dror, Tzachi Schiff Yuval Orr Reality-TV Romantik 5. 6/10 Betreten Sie die Welt von Damon Lawner, dem Erfinder von SNCTM. SNCTM ist nicht nur ein exklusiver Club, sondern eine Erfahrung, in der Sie Ihre wildesten Fantasien ausleben und Ihre wahren Umstände erforschen können. Vollständige Zusammenfassung anzeigen » Damon Lawner, Osa Grekov, Camille January Straughn 8/10 Eine Dokumentarserie, die sich mit den großen Fragen von heute befasst. Estelle Caswell, Maria Bello, Kristen Bell 7. 6/10 Der neuseeländische Filmemacher und Journalist David Farrier (Tickled 'besucht ungewöhnliche und oft makabere Touristenattraktionen auf der ganzen Welt. David Farrier, Robin Brown, Dan Bulter 7. 2/10 Morgan Spurlock präsentiert eine moderne Interpretation der sieben Todsünden: Lust, Völlerei, Gier, Faulheit, Zorn, Neid und Stolz. Jennifer Brito, Tommy Gunn, Mike Heslin In einer Reality-Serie werden nicht-monogame, engagierte Beziehungen zwischen mehr als zwei Personen untersucht. Lindsey Kate Cristofani, Vanessa Carlisle, Anthony Cristofani Verbrechen 8. 1/10 Eine Netflix-Originalserie, die verschiedene Geschichten zur Aufdeckung der Gier, Korruption und Kriminalität dokumentiert, die sich in der Weltwirtschaft ausbreiten. Walter Archer, Victor Avila, Alberto Ayala 7. 1/10 Rotten taucht tief in die Unterwelt der Lebensmittelproduktion ein, um die Korruption, Verschwendung und wirklichen Gefahren aufzudecken, die hinter Ihren täglichen Essgewohnheiten stehen. Latif Nasser, Casey Cox, Stanley Crawford Biografie Britische Dokumentarserie über die außergewöhnliche Reise von Donald Trump durch fünf Jahrzehnte. Colin Tierney, Nikki Haskell, Rona Barrett Bearbeiten Besetzung Zusammenfassung der Serienbesetzung: Lauren Terp als sie selbst - Erzähler 1 Folge, 2016 Kristie als sie selbst - BDSM Enthusiast Drew ... als er selbst - BDSM Enthusiast Anisha Vora als sie selbst - Revenge Porn Victim Yusuke als er selbst - LovePlus Player Akari Uchida als er selbst - Video Game Producer Webster ... Rob Harrington ... OGS-Mitarbeiter Hannes Sjoblad ... als er selbst Rob Spence ... Abby Stein ... als sie selbst Chris Merkle ... Chris Merkle 1 Folge, 2017 Lenny Pozner ... Handlung Erkunden Sie die am weitesten entfernten Bereiche des Internets und die Menschen, die es besuchen, und werfen Sie einen aufschlussreichen und vorsichtigen Blick in eine riesige Cyber-Unterwelt, die die meisten von uns selten gesehen haben. Zusammenfassung der Handlung Synopse hinzufügen Einzelheiten Erscheinungsdatum: 21. Januar 2016 (USA) Mehr sehen " Auch bekannt als: Unternehmenskredite Technische Daten Alle technischen Daten anzeigen ».

Wahre Geschichten von der dunklen Seite des Internets Dies ist ein Podcast über Hacker, Sicherheitsverletzungen, APTs, Hacktivismus, Internetkriminalität und all die Dinge, die sich in den verborgenen Teilen des Netzwerks befinden. Dies ist Darknet Diaries. EP 58: OxyMonster 4. Februar 2020, 60:42 OxyMonster verkaufte Medikamente auf dem Darknet-Markt Dream Market. Es ist jedoch etwas passiert und alles ist zusammengebrochen. "Der Podcast, der von Jack Rhysider sorgfältig bearbeitet und charmant präsentiert wurde, streift gelegentlich in die Verspieltheit, steckt aber voller Beispiele aus dem wirklichen Leben, wenn unser virtuelles Leben versagt. Lesen Sie mehr "Darknet Diaries befasst sich mit Internetkriminalität, die direkt unter Ihrer Nase vor sich geht. Einige davon sind möglicherweise etwas zu nah am Haus: Decken Sie Ihre Laptop-Kamera ab, werfen Sie das iPhone in den Fluss und hängen Sie in der seltsamen No-Reception-Ecke von Ihr Haus. " Weiterlesen "Rhysiders hypnotische Erzählung und tiefes Fachwissen führen zu Ergebnissen, die nicht weniger als packend sind." Alle Bewertungen.