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目标又多又密?多轮迭代的方式进行密集目标检测

点击上方“ AI搞事情”关注我们 ❝ 论文:IterDet: Iterative Scheme for ObjectDetection in Crowded Environments代码:https://github.com/saic-vul/iterdet ❞ 简介 2020年5月莫斯科三星AI研究院提出的文章,针对密集目标进行检测,密集目标检测的难点在于既要检测出不同的目标,又要抑制重复目标框的产生。作者提出了一种「迭代检测」的方案,不论单步检测器还是多步检测器,只需要在训练和推理上做很少的修改,就能简单高效地检测出密集目标。 迭代检测,不用保证每次迭代的召回率,早期,检测部分目标子集,后期将检测的结果和图像再一次输入网络,使检出的目标不再被检测到,迭代检测出复杂的目标子集。 黄色框为二次迭代检测结果 方法 模型结构 如何迭代 ,输入图像: ,history map 为空,检测器 将输入 和 映射为一系列边框 。 「history map 映射方式」:每个像素点的目标个数。 ,输入图像: ,history map 由 映射而得,检测器 将输入 和 映射为一系列边框 ; 结束标志:以...

一致性算法Raft 简易入门

一、Raft算法概述 当我们只有一个服务节点的情况下,是不存在节点共识的问题的,当存在多个不同服务节点时,才会引入分布式一致性的问题。 Raft是一种实现分布式共识的协议。所谓共识,就是多个节点对某个事情达成一致的看法,即使是在部分节点故障、网络延时、网络分割的情况下。 主要应用场景: Redis Sentinel的选举Leader Etcd 主要是共享配置和服务发现,实现一致性使用了Raft算法 加密货币(比特币、区块链)的共识算法 主要解决什么问题? 分布式存储系统通常通过维护多个副本来提高系统的可用性,带来的代价就是分布式存储系统的核心问题之一:维护多个副本的数据一致性。 二、Raft算法实现流程 为了提高理解性,Raft将一致性算法分为了几个部分,包括领导选取(leader selection)、日志复制(log replication)、安全(safety),并且使用了更强的一致性来减少了必须需要考虑的状态。 本文通过一个小故事做示例,来便于大家快速理解。 2.1 Leader选举 部门需要成立一个新的服务小组,现在有三名同学A,B,C。 为了便于后期统一调配资源及管理需...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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