代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型-低调大师

代码开源 | COCO-16 图像分割冠军：首个全卷积端到端实例分割模型

2017-07-31 694

继图像分类、物体检测之后，精确到像素级别的物体实例分割就成为更具挑战性和实用性的视觉识别任务。前两个任务在近年来取得了迅速的进展，已经有了不少优雅有效的方法。然而，实例分割任务却还缺少一个标杆性的工作。

为此，来自清华大学和微软研究院的李益、齐浩之、代季峰、季向阳、危夷晨合作，利用全卷积神经网络（FCN）在图像语义分割和实例分割预测方面的优势，提出了一种新的架构 FCIS。

FCIS 是首个全卷积、端到端的实例分割解决方案，为实例分割提供了一个简单、快速、准确的框架，由于考虑到实例分割预测和分类这两个步骤之间的关联，FCIS 能够同时对多个物体实例进行检测和分割。

FCIS 在 COCO 2016 分割竞赛中以显著优势获得了第一名。日前，他们的研究论文《全卷积实例语义分割》（Fully Convolutional Instance-aw

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新型数据准备工具来袭你还在使用传统数据仓库架构吗?

越来越多的业务分析师正在提升自身编写临时查询和分析算法的能力。这些临时查询和分析算法用来寻找企业数据存储中的有用信息，为企业做业务决策时提供更多数据。随着企业员工越来越精通于使用分析工具，他们当中越来越多的人发现，传统的数据仓库架构阻碍了他们分析某些重要数据的能力。新兴的自助型数据准备工具可以帮助业务分析师、数据科学家和其他最终用户绕过数据仓库，完成数据集成和制备过程的关键部分。而我们说数据仓库对此造成了阻碍的主要原因有以下三点。首先，传统的数据仓库通常是一个存储库，其数据来自内部事务处理，或者用于生成业务性能报告的运营系统。这限制了在数据上所进行分析的范围和类型。其次，传统的数据仓库用于提取的数据集合是高度集成和标准化的，它使用了一整套的业务规则，结合了一个预定义的易于维度分割的数据模型。这样做可能会过滤掉与特定分析应用程序相关的某些信息。第三，IT团队通常负责开发规则和流程，以确保数据以正确的方式存储到数据仓库中，这种方法同样可能无法满足分析人士的最终分析需求。显然，传统的数据仓库的规范流程在过去很适合于企业，但数据的应用场景正在迅速改变。企业越来越需要将他们的交易数据与...

2017-08-01

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近几年网络届最火的事情莫过于开放网络，Google作为技术领头羊率先推出了白牌交换机的概念，美国的白牌技术进入了高速发展。国内的白牌也讨论的如火如荼，但离转化成生产力还有一定的距离，本文希望通过针对中美开放网络的差异，来理解和思考如何在中国能够真正搭建白牌生态，促进白牌在国内的发展。美国MSDC :有钱任性，天时地利人和美国有一个超牛逼公司叫做Google，这个公司最大的特点就是有钱，所以在全世界都有自建的数据中心。Google 的网络分为数据中心内部网络(IDC Network)及骨干网(Backbone Network，也可以称为WAN网)。Google使用在WAN网通过了大量的Juniper/Cisco的路由器进行互联。随着Google业务高速增长，花了很多钱购买带宽来满足峰值需求，但是带宽的利用率不足，原因是商用路由器通常使用静态Hash这种原始的方法来对流量进行负载分担。于是Google就找到Juniper/Cisco，希望厂商能够提供API让Google按照自己的意愿来对流量进行细致规划。Juniper/Cisco觉的这是定制化非通用的需求，而且在当前庞大的路由器操作...

2017-08-01

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Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。