对比目前科研届普遍喜欢把问题搞复杂,通过复杂的算法尽量把审稿人搞蒙从而提高论文的接受率的思想,无论是著名的残差网络还是这篇Mask R-CNN,大神的论文尽量遵循著名的奥卡姆剃刀原理:即在所有能解决问题的算法中,选择最简单的那个.霍金在出版<时间简史>中说“书里每多一个数学公式,你的书将会少一半读者”.Mask R-CNN更是过分到一个数学公式都没有,而是通过对问题的透彻的分析,提出针对性非常强的解决方案,下面我们来一睹Mask R-CNN的真容. 动机 语义分割和物体检测是计算机视觉领域非常

使用百度EasyDL定制化训练和服务平台有一段时间了,越来越能体会到EasyDL的易用性.在此之前我也接触过不少的深度学习平台,如类脑平台.Google的GCP深度学习平台.AWS深度学习平台,但我觉得EasyDL在模型训练和使用上给了开发者更大的辅助:开发者或者用户只需要提交对应格式的训练文件,即可开始深度学习之旅.我的专业是自然语言处理中的情感分析,用的语料主要是电商评价文本数据,下面简单介绍一下情感分析任务. 情感分析(Sentiment Analysis,简称SA)综合了自然语言处理(N

[目的]鱼类识别对渔业资源的开发利用有着重要的意义.针对海底环境恶劣.拍摄环境亮度低.场景模糊的实际情况导致海底观测视频品质差,视频中的鱼类识别难的问题以及现有鱼类识别方法存在的鱼类标注数据集过少导致训练的深度模型准确度不高的问题. [方法]本文提出了一种基于百度EasyDL定制化图像识别平台的海底鱼类识别方法.首先使用伽马校正法和暗通道先验算法对图片数据进行预处理,提高图片亮度和清晰度,接着利用百度EasyDL定制化图像识别平台构建初鱼类识别模型,再使用数据增强等方法对模型进行调优,提高模型识

一.Why 定制化模型 一般来说,各大云服务厂商只会提供一些最常见通用的AI服务,针对具体场景的AI应用则需要在云服务厂商提供的服务之上进行定制.例如,通常的图像识别只能做到分析照片的主题内容,而我的需求是给定指定场景的图片,能够分析出其中的各个物体,并指出他们是什么,以便我后期能够给出相似的图片内容实现猜你喜欢及拍照识图并进行相关物品的推荐等功能.因此,这里介绍一下百度AI平台的EasyDL定制化AI服务,主要会Focus在定制化图片识别这个方向. 对于EasyDL定制化图像识别,百度主要提供

2020-02-14 今天试了下百度esaydl的图像分类方面的功能,其优点是主需要上传自己的数据集,不需要关注模型训练,就可以得到相应的结果.最后得到的模型可以调用云api在本地进行运行. 网址:https://ai.baidu.com/easydl/app/1/models 1.登录该平台 2.点击创建模型: 填入相关信息即可. 3.上传数据集 上传的格式是.zip压缩格式,同时不同类别的图片处于相应的文件夹下,文件夹的名字就是其所代表的类别.这里的数据集是我自己从百度上爬取的,总共分为两类

因为需要将命名实体中的组织机构名进一步区分为政府.企业.社会组织等,在easydl上做了一个文本分类模型,但是要用这个接口时候发现, 官方文档中竟然还在用urllib2的库,且不完整.好多地方会报错,坑太多,摸索了一会终于解决了,成功访问我的模型. 代码如下: 获取密钥 import urllib, urllib.request, sys import ssl # client_id 为官网获取的AK, client_secret 为官网获取的SK host = 'https://aip.bai

CVPR2020:三维实例分割与目标检测 Joint 3D Instance Segmentation and Object Detection for Autonomous Driving 论文地址: http://openaccess.thecvf.com/content_CVPR_2020/papers/Zhou_Joint_3D_Instance_Segmentation_and_Object_Detection_for_Autonomous_Driving_CVPR_2020_pape

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:侯艺馨 前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)

前言 总结目前语音识别的发展现状,dnn.rnn/lstm和cnn算是语音识别中几个比较主流的方向.2012年,微软邓力和俞栋老师将前馈神经网络FFDNN(Feed Forward Deep Neural Network)引入到声学模型建模中,将FFDNN的输出层概率用于替换之前GMM-HMM中使用GMM计算的输出概率,引领了DNN-HMM混合系统的风潮.长短时记忆网络(LSTM,LongShort Term Memory)可以说是目前语音识别应用最广泛的一种结构,这种网络能够对语音的长时相关性

相信不少开发者已经或多或少对百度EasyDL有所耳闻或有所尝试,作为零算法基础实现图像分类和物体检测的”神器”,支持使用少量训练数据,使用通用算法训练,就能很快得到一个图像分类模型.最近百度EasyDL又增加了新的算法AutoDL Transfer (高精度算法).AutoDL Transfer是百度研发的AutoDL技术之一,结合模型网络结构搜索.迁移学习技术.并针对用户数据进行自动优化的模型,与通用算法相比,训练时间稍长,但更适用于图像的细分类场景,例如,通用算法可适用于区分猫和狗,但如果要

LVS服务原理以及搭建(理论+干货) 版权声明:本文为yunshuxueyuan原创文章 如需转载请标明出处: https://my.oschina.net/yunshuxueyuan/blog QQ技术交流群:299142667 一. LVS简介 LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统,目的在于使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能.高可用的服务器.它具有良好的可靠性,可拓展性和可操作性.从而以低廉的成本实现最优的性

一.LVS简介 LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统,目的在于使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能.高可用的服务器.它具有良好的可靠性,可拓展性和可操作性.从而以低廉的成本实现最优的性能. 二.LVS的体系架构 使用LVS架设的服务器集群系统有三个部分组成:最前端的负载均衡层(Loader Balancer),中间的服务器群组层,用Server Array表示,最底层的数据共享存储层,用Shared Storage

论文信息 论文标题:Rumor Detection on Social Media with Event Augmentations论文作者:Zhenyu He, Ce Li, Fan Zhou, Yi Yang论文来源:2021,SIGIR论文地址:download论文代码:download 1 Introduction 现有的深度学习方法取得了巨大的成功,但是这些方法需要大量可靠的标记数据集来训练,这是耗时和数据低效的.为此,本文提出了 RDEA ,通过事件增强在社交媒体上的谣言检测(RDE

ACL权限设置命令setfacl和getfacl命令 setfacl命令是用来在命令行里设置ACL(访问控制列表).在命令行里,一系列的命令跟随以一系列的文件名. [TOC] 选项 |参数|说明|  |-|-|  |-b:|删除所有扩展的acl规则,基本的acl规则(所有者,群组,其他)将被保留.  |-k:|删除缺省的acl规则.如果没有缺省规则,将不提示.  |-n:|不要重新计算有效权限.setfacl默认会重新计算ACL mask,除非mask被明确的制定.  |--mask:|重新计算

1.概述 上篇文章<架构设计:负载均衡层设计方案(6)——Nginx + Keepalived构建高可用的负载层>(http://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/47130609) 我们讲解了Nginx的故障切换,并且承诺各位读者会尽快讲解 LVS + Keepalived + Nginx的安装和配置.在中间由于工作的原因,我又插写了三篇关于zookeeper的原理使用的文章.今天这边文章我们回归主题,为各位读者讲解 LVS + Keepaliv

继续上次的学习笔记,在RCNN之后是Fast RCNN,但是在Fast RCNN之前,我们先来看一个叫做SPP-net的网络架构. 一,SPP(空间金字塔池化,Spatial Pyramid Pooling)简介: 有一个事实需要说清楚:CNN的卷积层不需要固定尺寸的图像,全连接层是需要固定大小输入的,因此提出了SPP层放到卷积层的后面.SPPNet将任意大小的图像池化生成固定长度的图像表示,如下图所示: SPP的优点:1)任意尺寸输入,固定大小输出,2)层多,3)可对任意尺度提取的特征进行池化

[root@localhost ipvsadm]# ipvsadm -h ipvsadm v1.24 2005/12/10 (compiled with popt and IPVS v1.2.1) Usage: ipvsadm -A|E -t|u|f service-address [-s scheduler] [-p [timeout]] [-M netmask] ipvsadm -D -t|u|f service-address ipvsadm -C ipvsadm -R ipvsadm -

转自:http://blog.csdn.net/kezunhai/article/details/50176209 ================华丽分割线=================这部分来自知乎==================== 链接:http://www.zhihu.com/question/33272629/answer/60279003 有关action recognition in videos, 最近自己也在搞这方面的东西,该领域水很深,不过其实主流就那几招,我就班门

1.概述 上篇文章<架构设计:负载均衡层设计方案(6)——Nginx + Keepalived构建高可用的负载层>(http://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/47130609) 我们讲解了Nginx的故障切换,并且承诺各位读者会尽快讲解 LVS + Keepalived + Nginx的安装和配置.在中间由于工作的原因,我又插写了三篇关于zookeeper的原理使用的文章.今天这边文章我们回归主题,为各位读者讲解LVS + Keepalive

1.概述 上篇文章<架构设计:负载均衡层设计方案(4)——LVS原理>(http://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/46845997),我们介绍了LVS的工作模式,和每一种模式的具体工作过程.这篇文章中,我们将介绍单一LVS节点的安装方式.比起上一篇文章,这一片要提到的安装和配置就是非常简单的了,只要您了解原理,实践就是从容的事情. 您可以在您的电脑上使用VMware虚拟机,按照下面介绍的过程一步一步实践.我们将采用两台虚拟机,一台作为LVS节

题目: Given an unsorted array, find the maximum difference between the successive elements in its sorted form. Try to solve it in linear time/space. Return 0 if the array contains less than 2 elements. You may assume all elements in the array are non-n