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调整云计算资源大小时要避免的10个错误

本文探讨了在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱，并讨论了如何避免，从而真正受益于云计算的弹性。...以下将探讨在调整云计算资源大小时常见的错误和陷阱，并讨论如何避免，从而真正受益于云计算的弹性。...如果你可以根据过去的使用模式来证明过度配置的合理性，则这是一个很好的策略。但是，如果是出于直觉，这样做可能是一个错误的策略。...这并不是说正确调整大小很容易，但是有了良好的流程和自动化，这是可行的，并且可以显著节省成本，尤其是在大规模运行大量资源时。 10 选择错误的数据存储 有时，瓶颈不是计算资源不足，而是数据存储选择不当。...结论 以上研究了调整云计算资源大小时的常见问题，并讨论了如何避免这些问题，并真正从云计算的弹性中受益。

1.6K30

密恐警告：超2000万张，全球最大的人眼图像数据集开源了

机器之心报道 作者：杜伟 涵盖 2D 和 3D 特征点、语义分割、3D 眼球注释以及注视向量和眼动类型等因素，德国图宾根大学的研究者创建了全球最大的人眼图像公开数据集——TEyeD。...另一个重要的信息源是瞳孔大小，它可以作为估计指定任务中人们认知负荷的基础，然后调整内容（如基于媒介的学习）以更好地适应人的精神状态。...此外，数据集中的人眼图像包括 2D 和 3D 特征点、语义分割、3D 眼球注释以及注视向量（gaze vector, GV）和眼动类型。...对瞳孔、虹膜和眼睑均提供了特征点和语义分割，视频长度从几分钟到几小时不等。...通过结合 2D 特征点、分割和 3D 眼球模型，研究者对 3D 特征点和分割进行了几何计算。由于瞳孔总是位于虹膜的中心，他们考虑了两种不同的 3D 分割和 3D 特征点。

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    CVPR 2020最佳学生论文分享回顾：通过二叉空间分割（BSP）生成紧凑3D网格

    该网络学习一个隐式场：给定 n 个点的坐标和一个形状特征向量作为输入，网络输出一些能够指示这些点是在形状内部还是外部的值。...这个隐函数的构造如图 2 所示，由三个步骤组成：1）平面方程的集合意味着空间的 p 个二叉分割的集合，参见图 2（上）；2）一个算子 T_{p×c}将这些分割结果分组，以创建一个包含 c 个 convex...在第一阶段的训练之后，该研究的网络已经实现了良好的近似 S^+ 重建，但是，通过查看 S^∗，研究者发现他们推断的输出还存在一些缺点。在第二阶段进行了调整之后，该研究的网络实现了近乎完美的重构。...最后，使用 overlap 损失显著提高了表示的紧凑性，减少了每部分的 convex 数量，如图 4(d)所示。 ? 图 4：在 2D 合成数据集上的评估——自编码器是在合成的 2D 数据集上训练的。...研究者展示了自编码结果，并用红色圈出了第一阶段中存在的错误，这些错误在第二阶段已改正。此外，研究者还展示了使用 overlap 损失的效果。

    84530

    CVPR2020 | 通过可微的代理投票损失进行6DoF对象位姿估计

    BB8[Rad和Lepetit，2017年]首先为对象生成2D分割掩模，并根据2D掩模预测3D边界框。...由于采用了投票策略，估计的2D投影的位置对于遮挡更为稳健。但是，向量场的较小误差可能导致假设点的较大偏差。 位姿优化：深度图像用于优化估计位姿。...其中Lseg = −Pp∈Mlog（s（p））是分割损失，权重α和β用于平衡性能在分割和向量域估计之间。在训练过程的开始，由于对向量场的估计不正确，Lpv通常会表现出很大的损失。...由于某些方法没有报告其2D投影错误，因此本文不在表2中列出。如表1和表2所示，本文的方法优于这两个指标的最新方法。图3说明了本文的定性结果。 ?...注意，由于严重的遮挡，不正确的分割（即，对象定位）是导致错误的位姿估计的重要原因。因此，提高分割性能需要本文将来的工作。 ?

    73510

    OpenSU3D 利用2D基础模型，构建实例级3D场景表示，超越当前所有3D场景理解水平！

    对于每个实例，从多个尺度提取CLIP [3]的特征向量并进行融合。图像中的每个实例都被分配一个唯一的ID，并有一个相关的2D分割 Mask 。...作者的方法跟踪并更新基于重叠区域技术的2D和3D分割 Mask 及相应的元信息，使得在探索环境时能够高效、可扩展且递增地构建3D场景。...Iv-B3 Filtering and Post-Processing 为了防止背景大物体（如墙壁、地面、屋顶、天花板）以及边界框占据图像面积大于95%的物体特征向量与前景物体表现出相似性，从而不利地影响召回率和得分分布...如图5所示，对于 Query “墙上的画”和“一个空花瓶”，两种基准方法都召回了错误的物体，而作者的方法则完美工作。...融合了这两种公式的_Scheme 4_在分割 Mask 的召回精度上取得了最佳表现。 如图7所示的相似性得分热力图显示，_Scheme 1_经常错误地将最高分分配给最大的实例。

    21110

    干货 | 平面图像的感知已经基本解决了，那三维数据的呢？

    RGB-D 非常好用，因为这些传感器体积相对较小且成本低，但速度快且能避免视觉匹配错误。...在这种认知的指导下，点云分割结构背后的基本模块（叫做 PointNet Vanilla）定义如下： f(x1,…,xn)=γ⊙g(h(x1),…,h(xn)) 其中 f 是将输入点转换成 k 维向量（用于目标分类...为了实现这一点，点云分割结构将最大池化对称函数中的全局特征向量与在输入数据被传送到一些 MLP 之后学习的任一点的特征相结合。...通过连接这两个向量，每个点都能感知到其全局语义和局部特征，从而使网络能够学习有助于分割的附加的、更有意义的特征。 ?...这样就明显缩小了边界框估计的搜索空间，降低了错误检测的可能性，并且还会大大加速处理进度——这个对于自动驾驶的应用至关重要。

    84051

    将Segment Anything扩展到医学图像领域

    然后，右侧 MLP 均为三层，输出维度与图像 embedding channel 相同的向量，左侧 MLP 为 2048 个神经元，主要作用为聚合全局特征。...相比之下，基于边界框的模式可以明确指定感兴趣区域，无需多次尝试和错误即可获得合理的分割结果。此外，常用的标注方法之一是在放射学中标注最长直径，如固态肿瘤的反应评估标准（RECIST）。...然后，他们将所有强度值标准化到 [0，255] 范围，并将图像大小调整为 256 × 256 × 3 的统一大小。...下表是在 3D 的不同模态数据上，MedSAM 和 SAM 的对比结果： 下表是在 2D 的不同模态数据上，MedSAM 和 SAM 的对比结果： 请添加图片描述 下图分别在 3D 和 2D 数据上做...请添加图片描述 总结 MedSAM 支持用户在自定义数据集上微调 SAM，提供带有小型数据集（包括 2D 和 3D）的分步教程，链接在：https://drive.google.com/file/d/1EvVBTSa9L7pDTmUOp-MHXxGD1lrU9Txk

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    A4-Unet:用于肿瘤分割的可变多尺度注意网络 ！

    B.AttentionMechanisms 注意力机制动态地根据输入特征调整权重。...这种方法可以防止大目标被分割，并保持长期依赖关系而不改变网络结构。 受Azad等人[27]提出的SSPP的启发，作者用Swin Transformer取代了四个扩张卷积，以更好地捕捉长程依赖关系。...Spatial Attention 空间注意力机制有助于模型适应空间变化性，通过调整对局部结构的关注度来提升泛化能力。...该数据集包括来自194名胶质瘤患者的T1c和T2 MRI图像，并由高级放射学家对整个肿瘤进行了标注。由于作者的模型是2D的，因此作者将每个3D MRI图像切成多张2D切片。详细情况参见表2。...总训练时间因数据集规模而异：BraTS 2019大约需要20小时，BraTS 2020需要30小时，BraTS 2021则需要50小时。

    18710

    SAMReg 基于多类分割的通用图像配准解决方案 ！

    除了在分割方面的作用外，SAM 还作为一种 2D 密集预测工具，为各种计算机视觉任务提供更广泛的应用。 一个显著的应用是它将2D聚类扩展到额外的维度。...在多类分割中，估计随机向量的联合概率，相应的分段ROI集和通过将估计的类概率向量二值化得到，其中。...成对的ROIs可以表示局部或全局对应关系，如果它们分别足够小或大。 成对的ROIs可以表示密集和稀疏对应关系，这取决于ROI位置的潜在可配置空间分布。...具体而言，对于图像，一个表示类概率的随机向量被估计出来，通过阈值分割估计的类概率向量得到分割的ROI集，其中。对于图像，通过估计类概率，得到ROI集，其中是类的概率。...相反，跨主题变异性能从一对一的排除机制中受益，减少了错误的配对，并提高了对齐的准确性。

    21710

    点云深度学习的3D场景理解（下）

    另一个POINT ++非常好的性能是 ：不局限于2D或者3D欧式空间，可以拓展到任意的测度空间，只要有个定义好的距离函数，下面展示对可变性物体，有机物提分割的数据集。...缺点是：三维搜索空间非常大，计算量也非常大。而且在3D中proposal 点云的分辨率非常有限，很多时候很难发现比较小的物体。 ?...有两方面原因： 1 , 2D的分辨率非常高，比较容易把2D区域propasal出来。 2 ,选择了3D 分割方法，相比mask-rcn 。...12 法向量的作用？ 　　如果仔细看的话，物体基于Mutil-view还是最领先的，分辨率高，键盘的建， 但是在点云上看和平板没区别。 在mesh上提取法向量，就能把平板和键盘区别开。...以上内容如有错误或者需要补充的，请留言！同时欢迎大家关注微信公众号,积极分享投稿，或者加入3D视觉微信群或QQ交流群。 原创不易，转载请联系群主，注明出处

    2.1K31

    告别传统机房：3D 机房数据可视化实现智能化与VR技术的新碰撞

    因此许多机房的管理人员不得不采用24小时专人值班，定时巡查机房环境设备，这样不仅加重了管理人员的负担，而且更多的时候，不能及时排除故障，对事故发生的时间无科学性的管理。...HT for Web 不止自主研发了强大的基于 HTML5 的 2D、3D 渲染引擎，为可视化提供了丰富的展示效果。...等标题参数都可以配置，通过 separatorColor,separatorWidth 等分割参数可以设置内部面板之间分割线的颜色，宽度等。...在控制面板中可以调整摄像头的方向，摄像头监控的辐射范围，摄像头前方锥体的长度等等，并且摄像头的图像是实时生成，以下为运行截图： ?...总结 3D 机房数据中心可视化系统在很大程度上保障了机房日常运行的监控状态，及时反馈机房内部的实况信息，这是可视化系统的一大优势。

    1.1K10

    乘积量化PQ：将高维向量压缩 97%

    表示将向量分割成子向量的数量。...以下是PQ的基本原理和步骤： 向量分割： 取一个大的高维向量，将其分割成等大小的块，这些块称为子向量 子空间聚类： 每个子向量空间分配一个独立的聚类集，对每个子空间进行聚类以确定中心点 中心点分配： 将每个子向量与最近的中心点进行匹配...，会经历以下步骤： 向量分割：原始向量被分割为多个子向量。...可视化一些2D的PQ向量： “2D图表显示重建的PQ向量。然而实际上永远不会使用PQ来处理2D向量，维度太低不足以将它们分割成子向量和子量化。...调整召回率 通过调整nprobe参数，可以控制搜索时考虑的Voronoi单元格数量，从而影响召回率。

    39310

    一张照片获得3D人体信息，云从科技提出新型DenseBody框架

    [22,27] 借由关节或分割输出的帮助改善性能。...在这些方法中，单个 RGB 图像到 3D 人体网格的映射问题被分解为两步：首先得到某些类型的 2D 表示，比如关节热图、掩码或 2D 分割；然后基于这些中间结果预测 3D 表示 [16,5]。...该研究训练了一个编码器-解码器网络，可直接把输入 RGB 图像映射到 3D 表示，无需解决任何中间任务，如分割或 2D 姿态估计。 进行了多次实验来评估以上方法的效果，并与现有的最优方法进行对比。...之前的方法大体上依赖于预测中间结果，比如人体分割、2D/3D 关节、以及轮廓掩码，将当前问题分解成多个子任务，从而利用更多 2D 标签或者结合低维线性空间内的参数化人体模型来简化问题。...本文提出的方法则用 UV 位置映射图来表示 3D 人体几何结构，其有如下优点：首先，它能保存点和点之间的空间邻接信息，相比一维的向量表示，该信息对精确重建更为关键；其次，相比体素这样的 3D 表示，它的维数更低

    94230

    论文简述 | FlowFusion：基于光流的动态稠密RGB-D SLAM

    1 摘要 动态环境对视觉SLAM具有挑战性,因为移动对象遮挡了静态环境特征并导致错误的摄像机运动估计.在这篇文章中,我们提出了一个新的密集的三维立体模型解决方案,同时完成了动态/静态分割和相机自我运动估计以及静态背景重建...机器人的同时定位和地图是从未知环境中获取信息,建立地图,并在地图上定位机器人.无论在机器人学还是计算机视觉研究领域,动态环境都是实现SLAM的一大难题.这是因为现有的大多数SLAM方法和视觉里程计解决方案都是基于静态环境假设来保证其鲁棒性和效率的...,并获得投影的2D场景流,然后将其应用于动态分割.经过几次迭代,静态背景实现重建....2D场景流 ,黄色向量是摄像机自身运动产生的流 . ?...,在7次迭代之后就可以获得更好的2D场景流结果,如(d). ?

    1.6K10

    基于局部凹凸性进行目标分割

    作为将场景分割为基本部分的一般规则的灵感，我们着力物理方面的研究，大部分体现在2D图像上，这表明凹凸性之间的过渡将指示物体之间或者物体的部分之间的分割。...因此，这表明从2D直接根据传统的、几何定义的凹凸性转换是不太可能获得比较好的3D分割效果，如图2a。这种令人目瞪口呆的观察，最好用一个例子来理解。...另一方面，它可以分离出物体和孤立的凹陷（图1A，红色条）。两个错误之间有一个自然的权衡，这使得在两种情况进行近似地分割不可能。...去噪 含有噪声的表面法线（以边界为主）将导致凸性分类错误并且将连接的表面错误地分割开来。这种噪声很小，可以在后续的处理步骤中被滤除。...在数据集中，物体与摄像机的距离通常很大。在这些数据中，虽然我们的分割有时是过分割的，但是我们并不认为是错误的。

    1.8K21

    透过现象看本质，图解支持向量机

    为方便可视化，我们使用一个可在屏幕上观看的 2D 特征空间。该空间中散落着一些数据点，每个点具备二元标签（(1/-1）。如下图所示，我们将绿色点看作正类，红色点看作负类，黄色点类别未知。...因此，离最近的训练样本较远的线才是优秀的分类器。 接下来，我们来看如何利用数学知识绘制分割线。 2. 绘制分割线 现在我们要（在 2D 空间中）画一条分割线（在更高维度的空间中，则为分割面）。...这些线上的每个点都与橙色向量相垂直。 随着线的变化，与线相垂直的向量也在变化，但是所有线上每个点的位置向量都与某个向量垂直。我们把这个与线垂直的向量叫做 w。...因此，如果我们将这些标签与垂直距离相乘，则所有点调整后的垂直距离均为正，前提是这些点均被紫色线正确分类（即具备正类标签的点在线一侧，具备负类标签的点在另一侧）。 3....最佳分割线 现在到了 SVM 的重点了。我们将任意点到分割线的调整后垂直距离叫做「间距」（margin）。

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    透过现象看本质，图解支持向量机

    为方便可视化，我们使用一个可在屏幕上观看的 2D 特征空间。该空间中散落着一些数据点，每个点具备二元标签（(1/-1）。如下图所示，我们将绿色点看作正类，红色点看作负类，黄色点类别未知。...因此，离最近的训练样本较远的线才是优秀的分类器。 接下来，我们来看如何利用数学知识绘制分割线。 2. 绘制分割线 现在我们要（在 2D 空间中）画一条分割线（在更高维度的空间中，则为分割面）。...这些线上的每个点都与橙色向量相垂直。 随着线的变化，与线相垂直的向量也在变化，但是所有线上每个点的位置向量都与某个向量垂直。我们把这个与线垂直的向量叫做 w。...因此，如果我们将这些标签与垂直距离相乘，则所有点调整后的垂直距离均为正，前提是这些点均被紫色线正确分类（即具备正类标签的点在线一侧，具备负类标签的点在另一侧）。 3....最佳分割线 现在到了 SVM 的重点了。我们将任意点到分割线的调整后垂直距离叫做「间距」（margin）。

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    我以前一直没有真正理解支持向量机，直到我画了一张图！

    为方便可视化，我们使用一个可在屏幕上观看的 2D 特征空间。该空间中散落着一些数据点，每个点具备二元标签（(1/-1）。如下图所示，我们将绿色点看作正类，红色点看作负类，黄色点类别未知。...因此，离最近的训练样本较远的线才是优秀的分类器。 接下来，我们来看如何利用数学知识绘制分割线。 2. 绘制分割线 现在我们要（在 2D 空间中）画一条分割线（在更高维度的空间中，则为分割面）。...这些线上的每个点都与橙色向量相垂直。 随着线的变化，与线相垂直的向量也在变化，但是所有线上每个点的位置向量都与某个向量垂直。我们把这个与线垂直的向量叫做 w。...因此，如果我们将这些标签与垂直距离相乘，则所有点调整后的垂直距离均为正，前提是这些点均被紫色线正确分类（即具备正类标签的点在线一侧，具备负类标签的点在另一侧）。 3....最佳分割线 现在到了 SVM 的重点了。我们将任意点到分割线的调整后垂直距离叫做「间距」（margin）。

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    R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分

    SOM由1982年在芬兰的Teuvo Kohonen首次描述，而Kohonen在该领域的工作使他成为世界上被引用最多的芬兰科学家。通常，SOM的可视化是六边形节点的彩色2D图。...确定BMU“邻居”内的节点。 –邻域的大小随每次迭代而减小。 所选数据点调整BMU邻域中节点的权重。 –学习率随着每次迭代而降低。 –调整幅度与节点与BMU的接近程度成正比。...选择图大小时，每个节点至少要有5-10个样本。 ? #节点数 plot(model, type="count") 邻居距离 通常称为“ U矩阵”，此可视化表示每个节点与其邻居之间的距离。...$unit.classi FUN=mean) # 热图创建 自组织图的聚类和分割 可以在SOM节点上执行聚类，以发现具有相似度量的样本组。...缺点包括： 由于训练数据集是迭代的，因此对于非常大的数据集缺乏并行化功能 很难在二维平面上表示很多变量 SOM训练需要清理后的，数值的数据，这些数据很难获得。 ---- ? 最受欢迎的见解

    2.1K00

    PropSAM：基于传播的深度学习模型在多模态医学影像3D目标分割中的应用 ！

    这不仅由于3D模型的固有复杂性增加了计算成本，还可能导致由于滑动窗口块预测的小步长引起的预测开销增加和潜在错误（图1c）。...尽管随着偏差增加，性能略有降低，但重要的是需要注意的是，在临床实践中，偏差±20%对应总共范围为40%的情况并不罕见。尽管出现了如此大的偏差，但PropSAMs仍保持了值得称赞的性能。...另外，作者随机调整图像的亮度和对比度，并且以50%的概率进行这些调整，调整范围设定为[-0.2,0.2]。图像还以50%的概率随机旋转45度，用常数值（通常为黑色）填充边界框之外的任何区域。...给定一组 Query 向量，键向量和值向量，交叉注意力的定义如下： 其中 代表 Query 和键的点积，用于衡量 Query 和键之间的相似度或对齐，交叉注意力在来自不同输入源的 Query 、键和值集之间尤其有用...考虑到交叉注意力的定义，PropMask中交叉注意力模块的输出可以被视为 Query 特征的值向量。值向量可以被 Reshape 为2D特征图，作为 Query 图像的特征图。

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