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间谍卫星的基础?YOLT——利用卷积神经网络对卫星影像进行多尺度目标检测(Part I)

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐,阿里云云栖社区组织翻译。 以下为译文: 利用卷积神经网络,对于卫星影像中多尺度目标检测而言,你只需要看两次(Part I) 在大片物体中检测小物体一直是卫星图像分析感兴趣的主要点之一。早期的工作是利用本地滑动窗和HOG特征描述确定船的位置,但存在的缺点是高度不均匀背景下分辨不清晰。为了解决这一问题,实现了一种基于“你只要看两眼”的物体检测流水线,该方法极大的提高了背景区分,并能够在不同尺度和多个传感器上快速检测出物体。 1卫星图像目标检测概述 卫星图像库与ImageNet数据库不一样,存在四个问题:卫星图像的对象往往是非常小的并围绕成一个圆、输入图像巨大、训练数据相对缺乏;积极的一面是物体的物理和像素规模是实现已知的,观察角度也是低变化的。 图1. 《纽约时报》截图显示俄罗斯设计的武器实物模型愚弄遥感仪器。 2HOG船检测挑战 HOG+滑动窗物体检测方法在前期工作中取得瞩目成果,为了探索该方法的限制,将其应用于场景不太均匀的背景。 图2.HOG+滑动窗应用于不同传感器的结果。假阴性显示是红色,手工标记显示是黄色,误报显示是蓝色,真阳性显示是绿色 ...

解密阿里云Redis助力双十一背后的技术

双11如火如荼的结束了,阿里云Redis(ApsaraDB for Redis原KVStore)也圆满完成了双11Redis的保障工作。目前阿里云Redis提供了单机版本和集群版本的Redis。 单机版本Redis具有很高的兼容性,并且支持Lua脚本及地理位置计算。 集群版本具有大容量、高性能的特性,能够突破Redis单线程的单机性能极限。 阿里云Redis默认双机热备并提供了备份恢复支持,同时阿里云Redis源码团队持续对Redis进行优化升级,提供了强大的安全防护能力。本文将选取双11的一些业务场景简化之后进行介绍,实际业务场景会比本文复杂。 微淘社区之亿级关系链存储 微淘社区承载了亿级淘宝用户的社交关系链,对于每个用户都有自己的关注列表,每个商家有自己的粉丝信息,整个微淘社区承载的关系链如下图所示。 如果选用传统的关系型数据库模型表达如

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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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