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大话文本检测经典模型:SegLink

在自然场景中,例如灯箱广告牌、产品包装盒、商标等,要检测出其中的文字会面临着各种复杂的情况,例如角度倾斜、变形等情况,这时就需要使用基于深度学习的方法进行文字检测。在之前的文章中,介绍了基于卷积神经网络和循环神经网络的CTPN文本检测方法(见文章:大话文本检测经典模型 CTPN),该方法能在自然场景下较好地实现对文字的检测,但在CTPN中给出的文本检测效果是基于水平方向的,对于非水平的文本检测效果并不好,而在自然场景中,很多的文本信息都是带有一定的旋转角度的,例如用手机拍街道上的指示牌,如下图。如果文本检测的结果只有水平方向的,没有带角度信息,那么下图指示牌检测出来的就是红色框结果,而其实绿色框才是理想的检测目标,可见检测的结果误差太大。 那要怎样才能实现对各种角度的灵活检测呢?一个最直接的思路就是让模型不仅能学习和输出边框的位置(x, y, w, h),还要能输出一个文本框的旋转角度参数θ。本文要介绍的文本检测模型SegLink,便是采用了这个思路,也即SegLink检测模型能检测有旋转角度的文本,如下图: 一、SegLink模型的主要思想 SegLink模型的检测过程主要如下: ...

etcd 在超大规模数据场景下的性能优化

作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 概述 etcd是一个开源的分布式的kv存储系统, 最近刚被cncf列为沙箱孵化项目。etcd的应用场景很广,很多地方都用到了它,例如kubernetes就用它作为集群内部存储元信息的账本。本篇文章首先介绍我们优化的背景,为什么我们要进行优化, 之后介绍etcd内部存储系统的工作方式,之后介绍本次具体的实现方式及最后的优化效果。 优化背景 由于阿里巴巴内部集群规模大,所以对etcd的数据存储容量有特殊需求,之前的etcd支持的存储大小无法满足要求, 因此我们开发了基于etcd proxy的解决方案,将数据转储到了tair中(可类比redis))。这种方案虽然解决了数据存储容量的问题,但是弊端也是比较明显的,由于proxy需要将数据进行搬移,因此操作的延时比原生存储大了很多。除此之外,由于多了tair这个组件,运维和管理成本较高。因此我们就想到底是什么原因限制了etcd的存储容量,我们是否可以通过技术手段优化解决呢? 提出了如上问题后我们首先进行了压力测试不停地像etcd中注入数据,当etcd存储数据量超过40GB后,经过一次com...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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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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