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案件网上办 智慧又方便2022-05-06 08:42·人民网来源：人民网－人民日报核心阅读为进一步提高审判质效，优化司法服务，近年来山东推进智慧法院建设，建成全流程网上办案系统，通过开通网上庭审、改革办案流程、加强办案监督等举措，切实提升人民群众司法获得感。正值工作日，山东省济南市市中区人民法院诉讼服务中心立案大厅却有些空荡。“现在可以网上立案，不用再去现场排队了。”上海市建纬(济南)律师事务所律师程显奎说，以前立案取送材料、交费退费、查阅卷宗，都要跑到当地法院。“现在可以网上立案，既方便又省心。”近年来，山东省高级人民法院坚持问题导向，加快推进智慧法院建设，网上办案系统向自动化、智能化、一体化和规范化纵深方向发展。2018年以来，山东全省法院收到网上立案申请860.9万件，20%的网上立案申请在8小时工作时间以外提交；92%的案件当事人通过微信、支付宝等方式线上交费，交费金额累计达130.2亿元。智慧司法推出一站式在线诉讼服务，立案、交费、评估鉴定、远程庭审等业务网上办理“我被安检拦住了，咋办啊？”李先生是一起民间借贷纠纷案件的诉讼代理人，因一次出行，行程码带了“星”。眼看着开庭在即，李先生急得来回踱步。无奈之下，他尝试向该案法官助理电话求助。若不能及时开庭，很可能会影响到当事公司正常经营。“咱们网上庭审。”市中区人民法院民二庭副庭长苏佩瑶当机立断，让李先生把车停好，在自驾车内参加网上庭审。几个小时后，案子审结，李先生长舒一口气。从2018年开始，山东省高院先后推出全时空网上立案、电子卷宗随案同步生成以及全流程网上办案系统等智慧司法举措，建成了“24小时服务”的智慧法院。目前，山东共建成1600个互联网法庭。群众通过微信小程序“移动微法院”或者登录山东法院电子诉讼服务网，就可以享受一站式在线诉讼服务，立案、交费、阅卷、评估鉴定、远程庭审等业务均可实现网上办理。对民间借贷纠纷、劳动合同纠纷等25类常见民事案由，当事人可在诉状智能生成系统上通过要素式选择和问答的方式，快速生成起诉状。进入诉讼程序后，群众往往最关心案件进展。但在传统诉讼规则中，当事人多是被动等待，难免心中焦急。为此，山东省高院依托全流程网上办案系统，推出“一诉一档”“一码到底”举措，从诉前立案到审判执行全流程跟进公开，并通过诉讼服务网、移动微法院、电子邮箱等多渠道同时推送，当事人可以随时扫码查看案件进展、电子卷宗等。今年以来，山东全省法院有80%的案件使用短信、邮箱、微信等方式送达，互联网开庭8万余件。下一步，针对老年人等特殊群体使用互联网困难的问题，山东省高院将聚焦诉讼服务优质化建设，切实打通司法服务“最后一公里”难题。“群众可以就近选择诉讼服务中心，由工作人员协助进行网上立案。”山东省高院立案庭法官助理李晓云说。流程再造文书制作时间由原来平均12天，缩短至一些程序性案件仅用10余分钟拿出手机，打开全流程网上办案系统，李晓云几分钟就处理了一件立案审批事项。一直以来，许多事务性工作严重影响办案效率。信息录入核查、卷宗送达、案件材料核验移转等工作费时费力，二审上诉和申请再审还需在不同层级法院间移送纸质卷宗……“痛点”倒逼改革，山东省高院通过流程再造优化程序性工作。依托全流程网上办案系统，发诉、排期、送达、归档等程序性工作由系统自动完成，使法官得以从繁琐、耗时的程序性事项中解放出来，有更多精力专注于实体审判。文书制作时间由原来平均12天，缩短至一些程序性案件仅用10余分钟，送达时间由原先平均15天转变为一键送达。同时，山东省高院还将法官分为速裁法官、精审法官、院庭长，由系统按照“人案三分”原则，实现案件诉非分流、诉调分流和繁简分流，促进司法资源合理配置，着力破解简案繁案平均用力、“同案不同判”等阻碍审判质效提升的难题。对于一些当事人而言，执行才是案件胜诉的实质体现。打通执行“最后一公里”，才能真正保障群众的胜诉权益。过去，因诉讼服务平台不能共享裁判文书送达及生效信息，申请执行需当事人提供判决已生效的法律文书以及该法律文书已生效的证明。“因为判决生效是以给所有当事人送达为准，原审法院承办法官是唯一证明人，所以证明需由原审法院承办法官出具，这给申请执行人带来诸多不便。”山东省高院执行一庭法官助理张琛说。流转不流畅，成本不能让群众承担，要把问题解决在法院内部。现在，电子送达平台上线后，案件最后生效日期、双方送达情况以及电子裁判文书等一目了然。山东省高院民二庭法官助理王子杰说，在具体案件的每个环节中，当事人提交材料以及法官审理与执行的内容都会被数据化，每名诉讼参与人和审判人员都会充分参与网上诉讼，并在网上形成数据信息。“数据库的建立能服务每一名诉讼参与人和审判人员，实现良性互动，保障了网上诉讼流程高效运转。”环节公开系统会对超期立案、超期拍卖变卖等主要执行流程节点进行临期提醒、超期督办打开全流程网上办案系统，王子杰协助办理的一起案件亮起了黄灯，这是系统在提示他抓紧给该案排期开庭。案件众多，如何保障及时高效审理？全流程网上办案系统给出了解决办法。按照相关规定，系统会梳理办案节点，从立案、登记、流转、开庭到合议文书、会签文件等共18个主要节点，对最晚时限进行提醒或者管控，所有节点形成闭环，避免案件因人为因素耽误时间。当管控节点时限届满，案件即被锁定，需由院庭长解锁。立案20日后，系统会自动提醒法官排期，随后向当事人送达电子开庭传票并接收回执，记入电子卷宗。在信息化手段没有覆盖之前，审判监督主要靠“人盯人”“人盯案”。但案件各环节不公开，院庭长也无法对法官审判工作进行有效监督。这就给“关系案、人情案、金钱案”留出了操作空间，而全流程网上办案系统则推动了办案与监督的同步。目前，山东全省法院网上执行监督已实现全覆盖。为了保障执行案款及时批转，全流程网上办案系统会对超期立案、超期送达、超期发起网络查控、超期拍卖变卖等17个主要执行流程节点进行临期提醒、超期督办。今年以来，山东省高院发起执行督办事项1472件，各中级人民法院发起执行督办事项3600余件，执行到位金额652亿元。“全流程网上办案系统的推广使用，是互联网时代优化司法服务的一次有效创新。”山东省高院负责人说，山东法院将以创新为引领，依托全流程网上办案系统，不断深化智慧法院建设成果应用，努力实现更高水平的数字正义，切实提升人民群众司法获得感。《 人民日报 》( 2022年05月06日 11 版)
2024年12月20日，计算机视觉专业术语总结：构建计算机视觉的知识体系2022-12-05 10:08·极市平台作者丨仿佛若有光来源丨CV技术指南编辑丨极市平台前言：在计算机视觉中存在很多的专业术语，如先验知识，语义信息，embedding，head，neck等。这些术语的解释无法直接在网上搜到，也没有在哪一篇论文中定义它们的概念和意义，因此，对于第一次听到这些术语的读者来说会非常的困惑。此外，对于还没有建立计算机视觉知识体系的读者来说，也很难理解特征空间，fine-tuning、预训练、池化等方面的内容。本文介绍了很多读者在其它地方不可能了解的内容，通过这些内容相信读者能更深层次地理解计算机视觉，建立起基本的计算机视觉知识体系。backbone、head、neck和fine-tune以一个图像分类的卷积神经网络为例，网络分成两部分，前部分是由卷积层、归一化层、激活层、池化层堆叠的，输入图像在经过若干层卷积、归一化层、激活层和池化层的堆叠后进入全连接层，经过几次全连接后输出每个类别的概率值。在这里，前面卷积层、归一化层、激活层和池化层的堆叠部分属于backbone。意思是神经网络的躯干部分，这部分也称为特征提取网络。后面的全连接层的堆叠属于head。意思是神经网络的头部，实现模型任务的预测，称为predictor head，这部分网络也称为分类网络。再以目标检测中的YOLO_V4中的图为例。如上图所示，在backbone后，常构建特征金字塔，在特征金字塔部分做一些处理，如多尺度融合，再将特征金字塔的输出进行预测。因此，特征金字塔这部分放在backbone和head之间，称为neck（脖子），这里的Dense Prediction即为head。对于backbone即常见的经典网络，如VGG，ResNet，MobileNet，ShuffleNet，DenseNet等，当某个模型提到backbone使用的是VGG，即表示使用的是VGG的backbone部分，而不包括VGG的head。这里解释一下为何是这样。神经网络有多种解释，其中一种解释如下，神经网络被认为是在提取特征，计算机视觉的传统方法就是人为地设定某些特征，再进行分类。如HOG特征，LBP特征，在提取完特征后，使用分类器对这些特征进行分类，如SVM分类器。这里的backbone部分则认为是一个特征提取网络，而head部分则被认为是分类网络，因此特征提取的部分可以共享，它们的本质都是在提取图片的特征，而分类网络则对应到具体的任务，如分类猫狗，分类网络需要从提取的特征中分成猫狗两类。这段话同时也解释了fine-tune的原理，使用一个预训练好的backbone，针对你自己的任务，自己搭建相应的分类网络，在训练时冻结backbone的参数，只训练分类网络的参数。这是因为预训练好的backbone已经具备很好的特征提取能力，因此对于你自己的图像，网络只需要学习如何将提取后的特征按你定义的类别进行分类。Preprocess和PostprocessPreprocess为预处理，图像在送入神经网络之前，需要进行一定的处理。通常的处理是使用opencv中的resize将所有图像缩放到同一尺寸，并根据数据集的标注设置网络的label。此外，如果有必要的话，还会进行数据增强，如调整图像饱和度，镜像，加噪声，随机掩码等方式。预处理的必要性：大部分神经网络在backbone后将数据进行flatten（即将四维的张量变成二维）的操作，再进行全连接，此时全连接层输入的神经元个数即为flatten后的长度，若输入的图像的尺寸不一样，则全连接层输入的神经元个数无法一致，会报错。此外，对于没有全连接层，其它类似的处理部分（除少数外），也会要求backbone后的输出大小一致。Postprocess指的是对网络预测的结果进行后处理，对于普通的分类网络不需要后处理，但对于目标检测、语义分割这样的任务，需要对网络的输出进行处理，将预测的结果通过图像进行可视化。例如目标检测中的YOLO，其输出一个7x7x30的张量，输出98个预测框，但实际一张图片没这么的目标，则需要进行NMS这样的处理来去除一些不合理的预测框，且我们无法直接看待这些预测框是否准确，就需要将其在原图像上显示出来，以直观感受预测的效果如何。先验知识在《论文创新的常见思路总结》中我提到，对于特定的类的检测，我们可以针对这个类别添加很多先验知识，在《数据增强方法总结》中我提到，数据增强的本质是人为地引入人视觉上的先验知识。在《CNN可视化技术总结(一)特征图可视化》中我提到，所谓改进网络都是人的主观改进，这里人的主观即先验知识。这里的先验知识指的是人对于如何识别一张图像或如何识别一个类而关注的内容，引入先验知识是指设计一些东西让网络也关注这些内容。例如特征金字塔中的多尺度融合，人认为大目标应该在低分辨率检测、小目标在高分辨率检测，由此网络在特征金字塔的不同层预测不同大小的目标。人又认为如果大目标在低分辨率检测，小目标在高分辨率检测，则在低分辨率时，小目标还存在，在这里被当成了背景，同理在高分辨率时大目标被当成了背景，这样不合理，又提出了ASFF处理方式，提升了5-10个百分点。例如人在关注一个事物时，会自动忽略眼睛看到的其它东西，由此提出了注意力机制。例如即便只有上半身，人还是能认出自己熟悉的人，由此提出随机遮挡等数据增强方式，让网络在有遮挡的情况下也能正确识别。例如人是如何识别打篮球这一行为的，人根据篮球、投篮手势、身体跳跃、篮球运动等一系列的组合识别，因此如何让网络更好地关注这些特征提出了Non-Local。embedding在transformer中出现了embedding，在自编码器中也出现了embedding，还有很多地方也有提到，如何理解embedding？这里涉及到神经网络的另一种解释。神经网络被认为是将图像从高维的像素空间映射到低维的嵌入空间，即embedding，也可称为特征空间。这里的特征空间用embedding（向量的形式）来表示。在编码器中，网络将图像映射成embedding，即高维图像通过非线性函数的多次映射，可以用低维embedding来表示，在解码器中，网络将低维embedding映射回图像。因此，embedding可以认为是某些特征的浓缩表示形式。以行人重识别为例，论文认为即便是在不同拍摄角度下，只要是同一个人，神经网络输出的embedding在某种距离度量方式下就是相近的，而不同的人在某种距离方式下就是很远的，因此可以通过某种距离度量方式判断两个embedding的距离是否在阈值范围内来判断是否为同一个人。feature map字面意思：特征图。根据前面的解释，神经网络是在将图像从高维像素空间映射到低维的特征空间，这个映射是通过一层一层卷积和激活来进行的，卷积具备提取特征的能力。例如在数字图像处理中，我们是通过sobel算子来检测轮廓，而sobel算子可以认为是3x3的卷积的其中一种情况，在这种情况下，它就可以提取图像的轮廓，那在其它情况下就可以提取其它的特征，因此卷积的过程就是在提取特征的过程，经过卷积提取特征和激活函数的映射后的输出称为feature maps。池化接着上面的解释来介绍一下池化。在一张图像中存在很多噪声和冗余信息，噪声是由相机拍摄过程中由于传感器电路、材料等硬件因素或传输过程中产生的，冗余信息是指跟具体任务无关的内容。当我们以整张图像输入时，需要将这些噪声、冗余信息去除。我们认为这些冗余信息和噪声不是特征，在神经网络中的卷积和映射过程中，会产生比较低的响应值，因此我们可以通过最大池化选择最大的响应值进入下一层，因为我们认为只有特征才会在卷积过程中产生大的特征值，也称为响应值。同样以sobel为例，当对一个像素值基本相同的背景进行卷积时，卷积的输出几乎为0，而对一个轮廓边缘进行sobel卷积，则会输出较大的值。因此神经网络通过多次最大池化，去除了噪声和冗余信息。这也就是为什么神经网络的backbone部分基本全是最大池化，而不是平均池化，因为平均池化会将这些冗余信息和噪声继续传到下一层。对于池化更详细的技术总结，请阅读《池化技术总结》文章。语义信息数字图像是由像素值组成的，它们本是一堆数字的组合，但就是这样的组合形成了一幅幅图像，如猫、狗、篮球、米老鼠、眼睛、鼻子等。因此，语义信息指的是图像的内容，即鼻子，眼睛这样的图像。总结本文介绍了很多读者在其它地方不可能了解的内容，通过这些内容相信读者能更深层次地理解计算机视觉，建立起基本的计算机视觉知识体系。后面还会总结一些其它的专业术语，并进行解释。
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6、爱而不得痛而不忘放而不舍失而不甘终其一生满是遗憾
根据8月份每周初步数据的平均值，8月份原油净进口量平均仅为290万桶/日。请看上证君火线报道→