算法端到端是什么意思

㈠ OCR文字识别用的是什么算法

文字识别近两年没有太大进展，有两种方法，一种是CNN+RNN+CTC，白翔老师团队的CRNN写的比较清楚，还有一种是CNN+RNN基于Attention的方法。
最近比较火的方向是文字检测和识别放到一个网络里joint train，沈春华老师团队2017 ICCV的Towards End-to-end Text Spotting with Convolutional Recurrent Neural Networks这篇文章已经在水平文字上把检测识别end to end做的比较work，感觉这可能是未来一两年的一个热点。

㈡ yolo算法是什么

Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测。

首先将输入图片resize到448x448，然后送入CNN网络，最后处理网络预测结果得到检测的目标。相比R-CNN算法，其是一个统一的框架，其速度更快，而且Yolo的训练过程也是end-to-end的。

相关信息：

Yolo采用卷积网络来提取特征，然后使用全连接层来得到预测值。网络结构参考GooLeNet模型，包含24个卷积层和2个全连接层，如图8所示。对于卷积层，主要使用1x1卷积来做channle rection，然后紧跟3x3卷积。

㈢ 加密通信——什么是端到端语音加密

您好，手机A向手机B发起的通话信号与内容的加密。端到端的加密是通过通话内容的密文传输与通话信道全程加密来实现的。
加密通信业务是中国电信基于广覆盖、大容量的CDMA移动通信网络和安全管理平台，通过特别定制的、内置国家密码管理局指配加密算法的专用手机终端，利用商用密码技术和信息安全技术，向客户提供商密级的端到端手机通话加密，和基于终端的个人信息保护以及手机丢失安全保护等安全服务。

㈣ 链路加密与端到端加密各有何特点各用在什么场合

在采用链路加密的网络中，每条通信链路上的加密是独立实现的。通常对每条链路使用不同的加密密钥。当某条链路受到破坏就不会导致其他链路上传送的信息被析出。加密算法常采用序列密码。
链路加密的最大缺点是在中间结点都暴露了信息的内容。在网络互连的情况下，仅采用链路加密是不能实现通信安全的。
端到端加密是在源结点和目的结点中对传送的PDU进行加密和解密，其报文的安全性不会因中间结点的不可靠而受到影响。
端到端加密的层次选择有一定的灵活性。端到端加密更容易适合不同用户的要求。端到端加密不仅适用于互连网环境，而且同样也适用于广播网。

㈤ yolo算法是什么意思

Yolo是一种目标检测算法。

YOLO将对象检测重新定义为一个回归问题。它将单个卷积神经网络（CNN)应用于整个图像，将图像分成网格，并预测每个网格的类概率和边界框。例如，以一个100x100的图像为例。我们把它分成网格，比如7x7。

然后，对于每个网格，网络都会预测一个边界框和与每个类别（汽车，行人，交通信号灯等）相对应的概率。

重要性：

YOLO非常快。由于检测问题是一个回归问题，所以不需要复杂的管道。它比“R-CNN”快1000倍，比“Fast R-CNN”快100倍。

它能够处理实时视频流，延迟小于25毫秒。它的精度是以前实时系统的两倍多。同样重要的是，YOLO遵循的是“端到端深度学习”的实践。

㈥ Google 实时流拥塞控制算法GCC

1、简介

参考：https://tools.ietf.org/html/draft-ietf-rmcat-gcc-02#section-4.4

gcc是google实时流拥塞控制算法的简称，已经在webrtc中实现，应用于chrome，后面将应用到Hangouts（视频聊天产品）中，主要用于视频流的拥塞控制。

网络瓶颈主要发生在中间的传输设备上，比如路由器，所以如果有中间设备的帮助（ECN），网络瓶颈应该会更早并且更准确的被检测到，gcc属于端到端的拥塞控制算法，端到端的算法将中间路径想象成一个黑盒子，它不借助中间设备的帮助，这就增加了网络拥塞预测的难度。端到端的实时流拥塞算法主要有以下难点：

（1）网络拥塞一般与链路容量，当前链路中的流量以及即将发送的流量有关，由于路由的不确定性以及链路是由多个流共享并且瞬息万变等原因，对于一个流而言这三个因素都是随机变量。

（2）拥塞控制算法要求同一种流（都使用gcc）能够公平分享带宽，同时能够与TCP流公平相处，不会被TCP流抢占带宽，也尽量不要抢占TCP流的带宽。

（3）视频解码器对丢包敏感，但实时性又不能使用重传机制，因为需要尽量减少丢包，另一方面解码器并不能快速的调整码率，因而估计出的带宽尽量平滑，减少毛刺。

2、实现

gcc由基于延迟的控制器和基于丢包的控制器组成，信令基于RTP扩展头和RTCP传输。

（1）反馈和扩展

gcc可以有两种实现，第一种是两种控制器都在发送端实现，接收端周期性的反馈到达的每一个包的序列号和到达时间，发送端记录每一个包的发送时间和到达时间，同时计算出丢包率。第二种是延迟控制器在接收端实现，接收端计算出组间延迟，根据组间延迟计算出发送比特率通过REMB消息反馈给发送端，接收端通过RTCP消息将丢包率反馈给发送端，丢包控制器在发送端实现，发送端通过接收端反馈的信息计算出最终的发送比特率。

（2）发送引擎

定速器用于实现发送固定比特率的视频包，编码器产生的数据先会放到定时队列中，定时器会在每个burst_time发送一组包，burst_time建议为5ms，这一组包的大小是由发送比特率和burst_time计算出来的。

（3）延迟控制器

（3.1）到达时间模型

d(i) = t(i) - t(i-1) - (T(i) - T(i-1)) 

d(i)表示第i组包的延迟和第i-1组包的延迟之差，t(i)表示第i组包的到达时间，取最后一个包的到达时间，T(i)表示第i组包的发送时间，取最后一个包的发送时间，忽略乱序的包。

d(i) > 0说明组间的延迟增大了，d(i) < 0说明组间的延迟减少了，d(i) = 0说明组间的延迟没变化。

我们将组间延迟建模成 d(i) = w(i)，w(i)是一个随机过程W的采样，这个随机过程是链路容量，当前链路的流量以及当前发送的比特率的函数。将W建模成白高斯过程。如果我们过度使用链路则我们期望w(i)增大，如果链路中的队列正在排空，则意味着w(i)将会减小，其它情况w(i)将是0。

d(i) = w(i) = m(i) + v(i)

m(i)是从w(i)中提取出来的使w(i)的均值为0的部分。v(i)是噪声项代表网络抖动以及其它模型捕捉不到的影响延迟的因素，v(i)是均值为0的高斯白噪声，方差var_v = E{v(i)^2}。

（3.2）滤波之前

链路中断会使延迟瞬间变化很大，影响模型的准确计算，所以滤波之前会把一些包合并成一组，如果满足下面的条件将会合并，（1）一些包的发送时间在一个burst_time内（2）一个包的组间到达时间小于burst_time并且组间延迟d(i)小于0。

（3.3）到达时间滤波

我们将要估计m(i)然后用这个估计值检测链路过载。gcc使用kalman滤波器来估计m(i)。

m(i+1) = m(i) + u(i)

上面的是m(i)的状态转移方程。u(i)是状态噪声，将它建模成均值为0，方差为q(i)的符合高斯统计的稳态过程，其中q(i) = E{u(i)^2}，q(i)建议值为10^-3。

kalman滤波器递归地更新m(i)的估计值m_hat(i)

z(i) = d(i) - m_hat(i-1)

m_hat(i) = m_hat(i-1) + z(i) * k(i)

 k(i) = (e(i-1) + q(i)) / var_v_hat(i) + (e(i-1) + q(i))

e(i) = (1 - k(i)) * (e(i-1) + q(i))

其中；

var_v_hat(i) = max(alpha * var_v_hat(i-1) + (1-alpha) * z(i)^2, 1)

alpha = (1-chi)^(30/(1000 * f_max))

f_max = max {1/(T(j) - T(j-1))} for j in i-K+1,...,i 代表最近K组包的最大发送频率。

（3.4）过载探测

用到达时间滤波模块估计出的组间延迟m(i)与阈值del_var_th(i)进行比较，如果m(i) > del_var_th(i)则意味着过载，这一个条件还不能给速率控制系统发送过载信号，检测的过载时间最少维持overuse_time_th毫秒，并且不能出现m(i) < m(i-1)的情况。相反的情况，如果m(i) < -del_var_th(i)则意味着网络使用不足，最后一种情况是正常状态。

del_var_th对算法的整体仿真和性能有很大的影响，另外如果del_var_th取一个固定的值，将会被当前的TCP流占用带宽导致饥饿的产生。这个饥饿可以通过将del_var_th设置成足够大的值而避免。因而有必要动态调整del_var_th去获取更好的性能，例如与基于丢包的流的竞争中。

del_var_th(i) = del_var_th(i-1) + (t(i)-t(i-1)) * K(i) * (|m(i)|-del_var_th(i-1))

另外，如果|m(i)| - del_var_th(i) > 15时不更新del_var_th(i)，并且del_var_th(i) 在[6, 600]区间内。

（3.5）速率控制器

当检测到过载，延迟控制器估计的有效带宽将会减少，通过这种方式获得一个递归的自适应的有效带宽估计。

速率控制子系统有3个状态，Increase, Decrease 和Hold状态。当没有检测出拥塞时是Increase状态，检测出拥塞时是Decrease状态，Hold状态表示等待队列清空的过程。

增大当前有效带宽将使用乘法或加法，取决于当前的状态，如果当前估计的带宽离拥塞较远，则使用乘法，如果接近拥塞，则使用加法。如果当前的比特率R_hat(i)接近之前Decrease状态的平均比特率则认为接近拥塞。

R_hat(i)是延迟控制器在T秒钟的窗口中计算出来的接收比特率：

R_hat(i) = 1/T * sum(L(j)) for j from 1 to N(i)

其中N(i)是T秒钟接收的包数，L(j)是第j个包的负载长度。窗口建议设置成0.5秒到1秒之间。

eta = 1.08^min(time_since_last_update_ms / 1000, 1.0)

A_hat(i) = eta * A_hat(i-1)

在加法增长阶段，估计值在response_time最多增长半个包的长度。

response_time_ms = 100 + rtt_ms

alpha = 0.5 * min(time_since_last_update_ms / response_time_ms, 1.0)

A_hat(i) = A_hat(i-1) + max(1000, alpha * expected_packet_size_bits)

expected_packet_size_bits用于在低码率时获得一个缓慢的增长。它可以根据当前的码率估算出来。

bits_per_frame = A_hat(i-1) / 30

packets_per_frame = ceil(bits_per_frame / (1200 * 8))

avg_packet_size_bits = bits_per_frame / packets_per_frame

之前的讨论都是假设链路会出现拥塞，如果发送端产生不了足够的比特流，估计的有效带宽需要保持在一个给定的范围内。

A_hat(i) < 1.5 * R_hat(i)

如果检测到过载，则进入Decrease状态，延迟控制器估计的有效带宽会减少。

A_hat(i) = beta * R_hat(i)

beta一般选择属于[0.8, 0.95]，一般建议是0.85。

（4）丢包控制器

定义丢包控制器估计有效带宽为As_hat。

延迟控制器估计的有效带宽只在队列足够大时有效，如果队列较小，就需要使用丢包率检测过载。

As_hat(i) = As_hat(i - 1)      （2 < p < 10%）

As_hat(i) = As_hat(i-1)(1-0.5p） （p > 10%）

As_hat(i) = 1.05(As_hat(i-1))      (p < 2%)

真实的发送速率设置成丢包控制器估计值和延迟控制器估计值的较小的。

我们观察到由于过载出现少量的丢包，如果不调整发送的比特率，丢包率会快速增长到达10%门限值然后调整发送比特率。然而，如果丢包率不增加，拥塞很可能不是自己造成的，因而不需要进行调整。

（5）互操作

如果发送端实现了这个算法，但是接收端没有实现RTCP消息和RTP头扩展，建议发送端检测RTCP的接收端报告，然后使用丢包率和rtt做为丢包控制器的输入，关闭延迟控制器。

注：服务中的自适应流控也可以参考GCC，后面这个是BRPC的流控： BRPC自适应流控