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目标检测架构5年演进全盘点:从R-CNN到RFBNet

目标检测是计算机视觉领域的基本且重要的问题之一,而「一般目标检测」则更注重检测种类广泛的自然事物类别。近日,中国国防科技大学、芬兰奥卢大学、澳大利亚悉尼大学、香港中文大学、加拿大滑铁卢大学的研究者在 arXiv 发布了一篇综述论文,对用于一般目标检测的深度学习技术进行了全面系统的总结。机器之心选取了其中部分内容进行介绍,更详细的内容请参阅原论文。 此外,来自首尔国立大学的 Lee hoseong 在近期开源了「deep learning object detection」GitHub 项目,正是参考该论文开发的。该项目集合了从 2013 年 11 月提出的 R-CNN 至在近期举办的 ECCV2018 上发表的 RFBNet 等四十多篇关于目标检测的论文,相当全面。这些论文很多都曾发表在机器学习或人工智能顶会上,如 ICLR、NIPS、CVPR、ICCV、ECCV 等。正如图中红色字体标示的那样,其中也包含了很多代表性的成果,如从 R-CNN 到 Mask R-CNN 的 R-CNN 系列、YOLO 系列、RPN、SSD、FPN 以及 RetinaNet 等。无论对刚入门的机器学习新手...

老司机也该掌握的MySQL优化指南

当MySQL单表记录数过大时,增删改查性能都会急剧下降,所以我们本文会提供一些优化参考,大家可以参考以下步骤来优化:一、单表优化 除非单表数据未来会一直不断上涨,否则不要一开始就考虑拆分,拆分会带来逻辑、部署、运维的各种复杂度。一般以整型值为主的表在千万级以下,字符串为主的表在五百万以下是没有太大问题的,而事实上很多时候MySQL单表的性能依然有不少优化空间,甚至能正常支撑千万级以上的数据量。字段 尽量使用TINYINT、SMALLINT、MEDIUM_INT作为整数类型而非INT,如果非负则加上UNSIGNED; VARCHAR的长度只分配真正需要的空间; 使用枚举或整数代替字符串类型; 尽量使用TIMESTAMP而非DATETIME; 单表不要有太多字段,建议在20以内; 避免使用NULL字段,很难查询优化且占用额外索引空间; 用整型来存IP。 索引 索引并不是越多越好,要根据查询有针对性的创建,考虑在WHERE和ORDER BY命令上涉及的列建立索引,可根据EXPLAIN来查看是否用了索引还是全表扫描; 应尽量避免在WHERE子句中对字段进行NULL值判断,否则将导致引擎放弃使用...

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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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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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