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    OverNet | 速度&高性能&任意尺度

    Abstract DCNN在分领域取得了前所未有的成功,然而基于CNN的分方法往往存在计算量过大的问题,同时大多模型仅能处理特定分比例,进而导致泛化性能缺失,提升了内存占用需求(注:这里指的是模型部署过程中的模型大小...为解决上述局限性,作者提出了OverNet,一种轻量型CNN网络用于单模型任意尺度图像分。...一般在分中为避免信息损失,这个全局跳过连接不会添加ReLU激活。奇哉怪哉。...假设N为最大分尺度,作者首先过尺度特征 ,它的分辨率尺度为 。...只能说:效果好且速度分方案值得你拥有。更多实验结果与分析请查看原文。 image-20200809181635218 全文到此结束,对该文感兴趣的同学建议去查看原文。

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    Appium+python自动化(五)- 模拟器详解)

    简介   Appium是做安卓自动化的一个比较流行的工具,对于想要学习该工具但是又局限于或许当前有些小伙伴没 android 手机来说,可以通过安卓模拟器来解决该问题,下面就讲解使用appium连接安卓模拟器的操作步骤...而宏哥是由于手机数据线问题,也只好先用模拟器来替代真机玩了。...所以没有安卓手机的大款的小伙伴们不要着急,这时候可以在电脑上开个模拟器玩玩,下面就分别介绍两种不同的模拟器:(1)Google自带的(2)夜神模拟器;他们的安装、配置、连接等等。...一、android 模拟器 AVD 模拟器配置 1、双击启动 AVD Manager,进入配置界面 ? 2、点 Create 按钮创建 ?...到这里模拟器就启动成功了,这样替代了真机连数据线去连电脑了.(当然,有Android手机的童靴、小伙伴们也可以直接用真机来测试) 二、夜神模拟器 1、下载链接:夜神模拟器版本,下载最新版本即可。

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    多,,超强!百度飞桨发布工业级图像分割利器PaddleSeg

    ②多卡训练速度比对标产品两倍,工业级部署能力,时间节省痛快。③揭秘包揽了 CVPR2019 LIP 挑战赛人体解析任务大满贯的三冠王 ACE2P 预测模型关键技术,带你一步体验世界领先水平效果。...github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/master/docs/model_zoo.md 其中,最重要的三种模型介绍如下: (1)支持 U-Net 模型:轻量级模型,参数少,计算...U-Net 起源于医疗图像分割,整个网络是标准的 Encoder-Decoder 网络,特点是参数少,计算,应用性强,对于一般场景的适应度很高。...多卡训练速度比对标产品两倍,工业级部署能力,时间节省痛快 在速度方面,PaddleSeg 也提供了多进程的 I/O、优秀的显存优化策略,性能方面得以大大提升。...对于 1K*1K 分辨率的彩色图像,预测速度在 1080Ti 上达到了 25ms,单零件的分拣速度比用其他框架实现的 20%。

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