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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

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

解密IFTTT的数据架构

什么是IFTTT? IFTTT是“if this then that”的缩写,如果这样就那样。this 称为 trigger,而 that 称为 action。每条 if this then that 称为 task。IFTTT可以实现多种互联网应用的协同工作。 为了实现 IFTTT的功能,IFTTT必须获得授权。 走近IFTTT 随着信息技术的发展,人们在日常生活和工作中都不可避免的要用到邮箱、聊天工具、云存储等网络服务。然而,这些服务很多时候都是单独运行的,不能很好的实现资源共享。针对该问题,IFTTT提出了“让互联网为你服务”的概念,利用各网站和应用的开放API,实现了不同服务间的信息关联。 例如,IFTTT可以把指定号码发送的短信自动转发邮箱等。为了实现这些功能,IFTTT搭建了高性能的数据架构。近期,IFTTT的工程师Anuj Goyal对数据架构的概况进行了介绍,并分享了在操作数据时的一些经验和教训。 在IFTTT,数据非常重要——业务研发和营销团队依赖数据进行关键性业务决策;产品团队依赖数据运行测试/了解产品的使用情况,从而进行产品决策;数据团队本身也依赖数据来构建类似R...

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