你知道这个死锁是怎么产生的吗？

具体而言，研究者基于 FCOS，首次在 dense prediction 上利用全卷积结构做到 E2E，即无 NMS 后处理。研究者首先分析了常见的 dense prediction 方法（如 RetinaNet、FCOS、ATSS 等），并且认为 one-to-many 的 label assignment 是依赖 NMS 的关键。受到 DETR 的启发，研究者设计了一种 prediction-aware one-to-one assignment 方法。

此外，研究者还提出了 3D Max Filtering 以增强 feature 在 local 区域的表征能力，并提出用 one-to-many auxiliary loss 加速收敛。本文方法基本不修改模型结构，不需要更长的训练时间，可以基于现有 dense prediction 方法平滑过渡。本文方法在无 NMS 的情况下，在 COCO 数据集上达到了与有 NMS 的 FCOS 相当的性能；在代表了密集场景的 CrowdHuman 数据集上，本文方法的 recall 超越了依赖 NMS 方法的理论上限。

整体方法流程如下图所示：
 

三、案例及事件复盘

1. “人脸识别第一案”

2020年11月20日，浙江人民法院对郭某诉杭州野生动物世界一案开庭宣判，法院认为被告“收集人脸识别信息，超出了必要原则要求，不具有正当性”，判决野生动物世界赔偿郭兵1038元，删除郭兵办理指纹年卡时提交的包括照片在内的面部特征信息等。

合规措施建议：

• 收集生物识别信息时告知的用途应当与实际使用一致，即与订立合同时约定的使用方式一致，超出告知目的的信息收集仍属于未获得有效同意;
• 属于用户个人信息和服务方经营信息的，在无证据证明对用户造成或可能造成损害的情况下，服务方有权拒绝删除;
• 通过收集新的个人信息触发服务方式更改并造成用户负担的，属于预期违约行为，应当承担合同法意义上的违约责任。故如果服务方升级需要使用到新的个人信息种类的，建议保留原始个人信息的使用方式直至合同期满，不应强制升级并造成用户负担。

2. “快递拍照案件”

“双十一”过后，上海一快递代收点推出新规：为防止偷窃和误拿，强制对所有前来取件人必须要拍照并存档才可取走快递，快递网点拍摄的照片的储存位置、传输方式、保障措施均无法确保其处理过程的安全性。

合规措施建议：

• 收集个人生物识别信息前，应单独向个人信息主体告知收集、使用个人生物识别信息的目的、方式和范围，以及存储时间等规则，并征得个人信息主体的明示同意;
• 对第三方在合同、实际业务的指导上加强管理，制定严格的准入标准。

3. “售楼处人脸识别案”

为了做大量营销宣传，吸引潜在客户，很多房地产售楼处在不告知本人，未经授权同意的情况下，使用人脸识别系统来定位目标客户。即使客户戴着基本的防护措施，依然可以被“无感”抓拍。系统可以识别并预测看房者的行动路径，框选其必经路线，设置摄像头进行抓拍。拍完后，系统还会自动选出一到两张“最优照片”。
 

② APP明文上传敏感信息：APP明文上传用户账户、密码;

③ 投诉举报渠道不合规：

Ⅰ未建立并公布投诉和举报渠道

Ⅱ未有效落实投诉、举报的功能：

• 未在15个工作日内完成核查处理
• 客服电话，提示“座席忙，请挂机”
• 在线反馈显示“客服不在线”

④ 账号注销问题：

• 未提供有效的注销用户账号功能
• 为注销账号设置不合理条件

⑤ 未同步告知收集目的：在申请打开如相机、通讯录、电话、存储、位置、麦克风等权限时，未同步告知用户其目的。

⑥ 因未授权非必要权限，拒绝提供基础服务：因用户不同意打开非必要权限，拒绝提供所有业务功能。

应对建议：

产品对隐私功能模块的设计，尤其注重如：系统权限管理、账号日志管理、第三方账号授权与解绑、账号注销、隐私协议等。

建立严格的SDLC+PbD安全开发流程，安全隐私角色，应渗透产品开发全生命周期，从需求介入，严格把持上线。

(3) 明示告知及第三方SDK不合规

未明示告知收集信息：未明示收集个人信息的目的、方式和范围。

第三方SDK告知问题：未逐一列出第三方SDK收集使用个人信息的目的、类型。

应对建议：

隐私协议中需清晰列明收集个人信息的目的、方式和范围。

其中，我们发现多数APP被要求告知的第三方SDK聚集特定类型，以下整理出了本次通告涉及的TOP5 SDK类型。

（编辑：周口站长网）

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