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3D目标检测综述:从数据集到2D和3D方法

点击上方“计算机视觉cv”即可“进入公众号” 重磅干货第一时间送达 本文经机器之心(almosthuman2014)授权转载,禁止二次转载。作者:Yilin Wang, Jiayi Ye机器之心编译编辑:Panda 目标检测一直是计算机视觉领域中一大难题。近日,来自阿尔伯塔大学的研究者对目标检测领域的近期发展进行了综述,涵盖常见数据格式和数据集、2D 目标检测方法和 3D 目标检测方法。 论文地址:https://arxiv.org/abs/2010.15614 目标检测任务的目标是找到图像中的所有感兴趣区域,并确定这些区域的位置和类别。由于目标具有许多不同的外观、形状和姿态,再加上光线、遮挡和成像过程中其它因素的干扰,目标检测一直以来都是计算机视觉领域中一大挑战性难题。 本文将概述性地总结一些当前最佳的目标检测相关研究。第 2 节将简要介绍目标检测任务常用的数据格式,同时还会给出一些著名的数据集。 然后会概述一些预处理方法。第 3 节会介绍与 2D 目标检测相关的技术,包括传统方法和深度学习方法。最后第 4 节会概括性地讨论 3D 目标检测这一主题。 数据格式 数据集 在计算机图形学...

OpenYurt 深度解读:如何构建 Kubernetes 原生云边高效协同网络?

作者 | 郑超 导读:OpenYurt 是阿里巴巴开源的云边协同一体化架构,与同类开源方案相比,OpenYurt 拥有可实现边缘计算全场景覆盖的能力。在之前的一篇文章中,我们介绍了 OpenYurt 是如何在弱网和断网场景下实现边缘自治的。本文作为 OpenYurt 系列文章的第四篇,我们将着重介绍 OpenYurt 的另一个核心能力——云边通信,以及相关组件 Yurttunnel。 使用场景 在应用的部署和运维过程中,用户常常需要获取应用的日志,或直接登录到应用的运行环境中进行调试。在 Kubernetes 环境中,我们通常使用 kubectl log,kubectl exec 等指令来实现这些需求。如下图所示,在 kubectl 请求链路上, kubelet 将扮演服务器端,负责处理由 kube-apiserver(KAS) 转发来的请求,这就要求KAS和 kubelet 之间需要存在一条网络通路,允许 KAS 主动访问 kubelet。 图一:kubectl 执行流程 然而,在边缘计算场景中,边缘节点常位于本地专有网络中,这虽然保证了边缘节点的安全,但也造成位于云端管控节点的 K...

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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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