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00后云原生工程师用 Zadig 为企业研发开源节流,日发布30~70 余次

Zadig on Github Zadig on Gitee 在互联网大肆发展,数字化转型的背景下,互联网出行大肆盛行的当下,传统的客运站已经逐渐站在了城市的边缘。越来越多的人出行选择了高铁、飞机。客运站更多时候都起着一个追溯曾经的青春的作用,是老一辈的人的出行首选,因为他们不太懂这些“新潮玩意”(互联网出行),但随着出行方式的多变,客运站售票方式多样化和个人用户出行目标的不变,我们需要拓展多样化的售票方式对用户去做支撑,大量的用户涌入和需求迭代就对 IT 基础设施带来了新的挑战。 本文作者:思创运维工程师 唐启涛 1. 企业研发瓶颈 企业研发效率慢,开发人员不能全身心投入到需求开发当中 思创科技作为一家公交行业的互联网转型企业,在规模较小的时候开发人员能够担任“全栈工程师”。所有的研发步骤节点都可以由开发人员参与完成项目迭代上线。但是随着公司的发展,项目的增长和需求的繁多。研发人员在进行代码验证的时候,花费了太多的时间。无法全身心投入到研发过程当中 同时针对于研发人员天马行空的想法验证也有着局限性。一个行业的创新,必定是需要验证众多天马行空的想法,才能最终实现突破性的创造。但如果依旧...

【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验

摘要:本文给大家分享一篇我们在CVPR 2022 上发表的paper:Domain-Agnostic Prior for Transfer Semantic Segmentation。文章提出了一种图像域无关的先验,可以有效地提升域适应语义分割的精度。 本文分享自华为云社区《EI盘古研究分享【CVPR2022】用于域适应语义分割的域无关先验》,作者:198808xc。 1. UDA 分割中的相似类别混淆问题 尽管self-training在UDA任务上取得不错的结果,但是在区分语义上相似的类时仍然存在困难,特别是当这些类在目标域中并不频繁出现时,例如摩托车只占总像素数的0.1%。图1给出了摩托车类对和自行车类对容易混淆的例子,道路类对和人行道类对也容易混淆。对于上述现象,我们提出了一个假设。由于来自目标域的数据,,没有标记,因此通过将映射到源域来学习语义对应,例如,通过基于GAN的图像级风格转移和通过伪标签模拟。这可以看做以一种弱监督的方式学习域适应函数。这导致近似的视觉表征,从而导致识别的不准确性。此外,我们对不同方法中的相似类别的特征进行了统计分析,表1列举了两组易混淆类别。可以看...

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