深度学习回金字塔映射
社区干货
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... SPP代表空间金字塔池化;concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。,而认知智...
「跨越障碍,迈向新的征程」盘点一下2022年度我们开发团队对于云原生的技术体系的变革|社区征文
下面就是Ingress与K8s的版本映射关系(新版本关系)4. 【新增功能】以下是我们较为关注... 可以学习一下哈。- Github地址:https://github.com/eip-work/kuboard-press- Kuboard教程:http://press.demo.kuboard.cn/还有对应的demo演示服务,可以让您快速上手做练习工作,多么方便,你可以不需要搭建自己的...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地理解和运用oneAPI技术。**Stable Diffusion**是2022年发布的深度学习图像化生成模型,它主要用于根据文本的... 解码器将由**Diffusion Model**产生的**Latent Image Outpu**t映射回像素空间,得到**输出图片Output****图片通过VAE转换到低维空间,配合Conditioning的DM产生新的变量,再通过VAE将生成的变量转换为图片**。例...
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深度学习回金字塔映射-优选内容
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万字长文带你漫游数据结构世界|社区征文
它表示的是一种映射关系,但是对不同的值,可能会映射到同一个值(同一个`hash`地址),也就是`f(k1) = f(k2)`,这种现象我们称之为`冲突`或者`碰撞`。`hash`表定义如下:> 散列表(Hash table,也叫哈希表),是根据键... 现实中树是金字塔结构,数据结构中的树,最上面称之为根节点。我们该如何定义树结构呢?> **树**是一种[数据结构](https://...
COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX
COCO图像分割-01-DeepLab-ONNX 是使用 DeepLab 算法,在 COCO 数据集进行训练的图像分割模型,用于将输入的图像分割成不同的区域,并为每个像素分配相应的类别标签,从而实现对图像的精细分割和语义理解。 DeepLab 是一种基于深度学习的图像分割方法,它的主要思想是通过引入一个多尺度的金字塔结构,并在金字塔的每一层使用不同的卷积核和池化操作,来提高分割的精度和鲁棒性。DeepLab 使用了一种称为空洞卷积的技术,该技术可以在不增加...
轻量级 Kubernetes 多租户方案的探索与实践
把响应再返回给租户。KubeZoo 的核心功能是对租户的请求进行协议转换,使得每个租户看到的都是独占的 Kubernetes 集群。对于后端集群来说,多个租户实际上是利用了 Namespace 的原生隔离性机制而共享了同一个集群的资源。通过上面的架构图可以看出,KubeZoo 作为一种多租户的方案,有一些独特的特性。- 首先 KubeZoo 能提供足够的租户隔离性: - 每个租户的请求都经过了 KubeZoo 的预处理。不同租户之间的请求被映射到...
打造新一代云原生"消息、事件、流"统一消息引擎的融合处理平台 | 社区征文
我们将对RocketMQ5.0版本在技术层面的更新进行评估和深度探讨。我们将按照以下几个主题进行讨论和解析。 #根据需要进行裁剪操作 cropped_image = normalized_image[100:300, 10...
"云原生:构建未来应用的革命性方法" | 社区征文
推动灵巧发展与持续学习的实践。营造云当地团队成员的技术能力和定义,再次促进项目的发展与创新。# 参与项目经验分享```apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: myapp-deployment labels: ... 端口映射、环境变量、资源限制等。这里设置了三个副本,每个副本使用名为 "myapp-container" 的容器镜像,暴露端口 8080,并设置了与 "mydb-service" 的数据库连接相关的环境变量和资源限制。 Service 部分定义...
CVPR 2024 | 模块化无参视频质量评估
无参视频质量评估 (Blind Video Quality Assessment,BVQA) 在评估和改善各种视频平台并服务用户的观看体验方面发挥着关键作用。当前基于深度学习的模型主要以下采样/局部块采样的形式分析视频内容,而忽视了实际空域... 空域矫正模块依靠浅层 CNN 来处理实际空域分辨率下关键帧的拉普拉斯金字塔,并计算缩放和移位参数来校正基础质量得分。类似地,时域矫正模块依靠轻量级 CNN 以实际帧速率处理以关键帧为中心的空域下采样视频块,并计算...
超复杂调用网下的服务治理新思路
就成了团队需要深度探讨的问题。**三是容灾复杂度增大**。在复杂的调用关系下,每个 API 会依赖大量的微服务,而每一个微服务都有一定概率产生故障。我们需要区分强依赖和弱依赖,并辅以特定的降级策略,才能够在不... 把这种关系映射到微服务架构中后也是类似的,上方微服务和左侧微服务的通信耦合性会大一些,和下方微服务的联系就会弱一些。我们之前讨论过一个悖论:为什么企业的组织架构非常清晰,但是微服务设计就非常复杂?最终...
Katalyst 支持reclaimed 资源的 NUMA 粒度上报|社区征文
## 引言本文回顾了我个人参与 Katalyst 开源项目的机缘巧合、过程中的挑战,以及所获得的感悟。一方面,这是对我的经历的记录;另一方面,我希望这些分享能对开源新人,对 Katalyst 项目感兴趣的新入门者有所帮助。... 虽然我已经半知半解地学习了一些源码,但还没有开始实际贡献。直到有一天,Ricky 告诉我公众号上有一个“字节跳动云原生成本优化实践开源项目 Katalyst 的社区编程挑战”活动,他当时选择了 OOM 的题目。这次机缘巧...
