首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    LRNNet:轻量级FCB& SVN实时语义分割

    语义分割可以看作是一种按像素分类的任务,它将特定的预定义类别分配给图像中的每个像素。该任务在自动驾驶和图像编辑等方面具有广泛的应用前景。近年来,轻量化神经网络的发展促进了资源约束的深度学习应用和移动应用。其中许多应用都需要使用轻量化网络对语义分割进行实时、高效的预测。为了实现高效、实时的分割,本文提出了一种基于精简非局部模块(LRNNet)的轻量级网络。为了实现更轻、更高效、更强大的特征提取,在resnet-style的编码器中提出了分解卷积块。同时,提出的非局部缩减模块利用空间区域的奇异向量来实现更有代表性的非局部特征缩减集成,计算量和存储成本都大大降低。实验证明了模型在轻量级、速度快、灵敏度和准确度之间的优势权衡。LRNNet在没有额外处理和预训练的情况下,仅使用精细标注的训练数据,在GTX 1080Ti卡上参数为0.68M和71FPS,在Cityscapes测试数据集上达到72.2%mIoU。

    02

    安装SVN

    现在的开发工作都是由团队合作来完成开发,通常都是团队中的每个人或者每几个人完成一个模块的开发,最后再将模块拼凑起来,形成一个完整的项目,这就涉及到了协同开发。在各个模块的开发过程中,肯定会因为出现BUG或者需求更改,而进行代码的修改甚至重构的,代码每修改一次就相当于迭代了一次版本,一个完整的项目中通常会有多个模块,如果每个模块的开发过程中都会修改或重构代码,那么如果没有一个平台来管理、控制这些代码,肯定会造成代码混乱的局面。所以这时候就有了一个概念:版本控制,代码管理平台的主要功能就是进行版本的控制,以及记录代码修改、版本迭代的历史信息。

    01

    LRNNet:轻量级FCB& SVN实时语义分割

    语义分割可以看作是一种按像素分类的任务,它将特定的预定义类别分配给图像中的每个像素。该任务在自动驾驶和图像编辑等方面具有广泛的应用前景。近年来,轻量化神经网络的发展促进了资源约束的深度学习应用和移动应用。其中许多应用都需要使用轻量化网络对语义分割进行实时、高效的预测。为了实现高效、实时的分割,本文提出了一种基于精简非局部模块(LRNNet)的轻量级网络。为了实现更轻、更高效、更强大的特征提取,在resnet-style的编码器中提出了分解卷积块。同时,提出的非局部缩减模块利用空间区域的奇异向量来实现更有代表性的非局部特征缩减集成,计算量和存储成本都大大降低。实验证明了模型在轻量级、速度快、灵敏度和准确度之间的优势权衡。LRNNet在没有额外处理和预训练的情况下,仅使用精细标注的训练数据,在GTX 1080Ti卡上参数为0.68M和71FPS,在Cityscapes测试数据集上达到72.2%mIoU。

    02

    Jenkins +svn

    无事在家,闲得发慌,上周六面试华为的配置管理工程师,让我明白了在社会大行业里配置管理其实是个更为专业的岗位,涉及到软件开发的各个流程,数据的产生,规范的定义,代码的持续集成,基线管理,当然也涉及到供应链的一些东西,在工作中发现问题,解决问题,推动一些流程规范的制订,对流程中出现的问题进行修正等等。而我在原公司的配置管理更多是个兼职,是为软件工程师+配置管理工程师,特别是在软件部改革后,配置方向更多的边缘化,更多是DD会议召开,BUG发布及合并,代码审核数据汇总。也难怪配置管理会是一个兼职,软件上做的工作仅仅是配置管理(CM)这个岗位很小的一部分,也不可能花大价钱养一个人在这个岗位上了。

    02
    领券