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目标检测技术演化:从R-CNN到Faster R-CNN

目标检测旨在准确地找到给定图片中物体的位置,并将其正确分类。准确地来讲,目标检测需要确定目标是什么以及对其定位。 然而,想要解决这个问题并不容易。因为,目标的大小,其在空间中的方向,其姿态,以及其在图片中的位置都是变化的。 这里有一张图片,我们需要识别图片中的物体,并且用方框将该物体圈出来。 图像识别(分类) 输入:图像 输出:目标类型 评价指标:精确度 定位: 输入:图像 输出:方框在图片中的位置(x,y,w,h) 评价指标:检测评价函数(IOU) 如今大火的卷积神经网络帮助我们很好地进行图像识别。但是,我们仍需要一些额外的功能来进行精确定位,深度学习在这里发挥了很好的作用。 在本文中,我们将从目标定位的角度入手探讨目标检测技术的发展。我们将按着如下的演化顺序讲述:R-CNN->SPP Net->Fast R-CNN-> Faster

捷讯技术分享阿里云服务器系列之GPU服务器

之前陆陆续续给大家介绍了大家一些阿里云服务器的相关产品,今天我们继续一起来了解下另一款接触比较少,但有所耳闻的产品——GPU服务器。说到这个产品大家可能马上就会想到机器学习、挖矿等热门话题。下面就由阿里云湖北授权服务中心捷讯技术的小编给大家简单的分享下这个新产品吧。 首先,阿里云官方定义这个服务器:GPU云服务器是基于GPU应用的计算服务,多适用于AI深度学习,视频处理,科学计算,图形可视化,等应用场景,型号有AMD S7150, Nvidia M40, Nvidia P100,Nvidia P4,Nvidia V100阿里云成为中国首家与NGC GPU加速容器合作的云厂商。 一、GPU服务器应用场景 1、AI深度学习 a、深度学习训练和推理在线服务,图像识别; b、图像内容鉴别,语音识别。 2、科学计算 a、影视渲染制作,碰撞模拟; b、计算金融、基因工程、气象预测。 3、视频处理 a、大规模高清视频转码4K/8K高清直播; b、多人视频会议,片源修复。 4、图形可视化 a、工程设计,非线性编辑; b、远程教育应用,3D展示。 从上面的应用场景中,我们就会发现GPU服务器主要应用的四...

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Rocky Linux

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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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