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FCOS论文复现:通用物体检测算法

摘要:本案例代码是FCOS论文复现的体验案例,此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 本文分享自华为云社区《通用物体检测算法 FCOS(目标检测/Pytorch)》,作者: HWCloudAI 。 FCOS:Fully Convolutional One-Stage Object Detection 本案例代码是FCOS论文复现的体验案例 此模型为FCOS论文中所提出算法在ModelArts + PyTorch框架下的实现。该算法使用MS-COCO公共数据集进行训练和评估。本代码支持FCOS + ResNet-101在MS-COCO数据集上完整的训练和测试流程 具体的算法介绍:https://marketplace.huaweicloud.com/markets/aihub/modelhub/detail/?id=ce7acc40-0540-45c9-a0c6-e2fda8d1ac7e 注意事项: 1.本案例使用框架: PyTorch1.0.0 2.本...

探讨Morest在RESTful API测试的行业实践

摘要:在本文中,我们将重点探讨使用自动化智能化Morest测试技术在RESTful API测试的行业实践。 本文分享自华为云社区《【智能化测试专题】华为云API智能测试工具--Morest测试框架》,作者: DevAI 。 如今,许多公司都在通过RESTful API提供云服务。随着RESTful API的日益普及,测试RESTful API变得至关重要。为了解决这个问题,研究人员提出了几种自动RESTful API测试技术。在华为,我们设计并实现了一个名为Morest的自动化RESTful API测试框架。Morest已用于测试10个微服务,并检测出83个未被发现的程序错误,这些错误均已被开发人员确认并修复。尽管,在微服务的RESTFUL API的测试方面,Morest展现出强大的测试用例生成能力和缺陷探知能力,但同时,我们也注意到在实践中应用自动RESTful API技术时,开发者的参与是不可避免的并且重要。 在本文中,我们将重点探讨使用自动化智能化Morest测试技术在RESTful API测试的行业实践。 1 简介 REpresentational state transfer...

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