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System Initiative 宣布将其所有软件全部开源

DevOps 初创公司 System Initiative 宣布在 Apache 2.0 许可下开源其所有软件: “没有任何功能被保留,没有竞争限制,也没有保留让我们改变未来游戏规则的特殊权利。你可以在我们的开源常见问题解答中了解有关其工作原理的更多信息。” 总部位于美国旧金山的System Initiative成立于2019 年,公司首席执行官 Adam Jacob 曾是 Chef Software 公司的联合创始人兼首席技术官、Chef 的原作者;Chef 在 2020 年被 Progress 以 2.2 亿美元收购。 System Initiative 公司的愿景是“DevOps 的第二波浪潮”,旨在从头开始重建 DevOps,消除 DevOps 流程中的缺陷。 “我们的目标并不是为现有的 DevOps 工具打造一个更好的版本,而是找到一种方法,在整个体验上实现数量级的改进。System Initiative 的设计目的是应对我们所了解的环境中存在的复杂性--它是一款专为高级用户打造的强大工具。我们今天开源的是一项强大的基础技术,足以在此基础上构建更美好的未来,我们为此深感自豪。...

CutLER:一种用于无监督目标检测和实例分割的方法

本文分享自华为云社区《CutLER:一种用于无监督目标检测和实例分割的方法》,作者:Hint。 目标检测是计算机视觉中的一种重要任务,使AI系统感知、推理、理解目标。训练定位模型需要特别的标注,比如目标的框、掩膜、定位点等。本文的工作研究了无监督的目标检测和实例分割,不使用人工标注。首先提出了MaskCut方法,可以自动的生成初始的粗糙掩膜,然后提出一种简单损失函数来帮助检测出MaskCut遗漏的目标。最后发现预测出的掩膜比初始的掩膜还要精细,因此可以迭代的训练检测器,进一步优化。 该方法的总体框架如上图所示,该模型首先使用了DINO[2]的自监督特征来生成二值掩膜,结合了Normalizes Cuts技术,改善了该技术中只能生成单个前景目标掩膜的缺陷,具体见公式2、3。这样就获得了一张图片中多个前景目标的粗糙掩膜。 然而在标准的检测训练损失函数中,会惩罚预测区域和ground truth区域不重叠的位置。这限制了检测器去发现新的目标,所以作者提出了一个新的损失函数,当预测和粗糙掩膜的IoU超过一定阈值时,该预测才参与loss的计算。最后作者采用了多轮次的迭代训练,进一步提升了模型的性...

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