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openLooKeng 招募社区布道师 & 优秀开发者

如果您对openLooKeng开源社区有兴趣,愿意付出一点时间与社区一起成长,那么欢迎您加入openLooKeng社区,成为社区优秀开发者或布道师,一起探索大数据技术,玩转开源社区,让大数据更简单。 社区优秀开发者 如果您关注openLooKeng,愿意为社区发声,贡献一些力量,无论是原创文章、视频、代码还是演讲直播等,我们欢迎您申请加入社区团队,成为社区优秀开发者。 招募要求 至少发布过1篇openLooKeng相关原创技术文章。 至少在openLooKeng开源社区(Gitee、GitHub)反馈或提交过至少10个Issue以及1条bug/优化建议/pr。 至少参加过1场线上/线下openLooKeng。 活动线上人气值平均每场次不少于100人,线下人数每场次不少于30人技术分享,并主讲议题 年龄不限。 优秀开发者权益 优秀开发者名单官网展示。 获取专属礼品。(开源认证、社区专属礼品等,学生人群可提供证书) 官方大会门票、线下meetup等。 HC/HDC大会邀请。 布道师 如果您热爱钻研大数据技术,愿意分享您的技术见解与经验,让朋友们获益匪浅;如果您经常笔画白板讲架构,深入理论与...

基于迁移学习的语义分割算法分享与代码复现

摘要:语义分割的数据集是比较大的,因此训练的时候需要非常强大的硬件支持。 本文分享自华为云社区《【云驻共创】基于迁移学习的语义分割算法分享》,原文作者:启明。 此篇文章是分享两篇基于迁移学习的语义分割算法论文。第一篇:《Learning to adapt structured output space for semantic segmentation》,第二篇《ADVENT: Adversarial Entropy Minimization for Domain Adaptation in Semantic Segmentation》。 Part 1:迁移分割的背景介绍 语义分割,与检测和分类,是机器视觉领域的三个主流方向。但是语义分割相对于检测和分类来说,它面临着2个非常困难的问题: 一是它缺少数据集。分类的数据集是指标注一个类别,检测的数据集是指标注一个检测框,而分割的话,它的目的是要做语义级的预测。这就意味着它的标注也需要是像素级别的标注。我们知道,标注一个像素级别的数据集是十分耗时耗力的,以自动驾驶里面的Cityspaces举例,此数据集标注一幅图需要1.5个小时。在这种情况...

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