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A Discriminatively Trained, Multiscale, Deformable Part Model(判别训练的多尺度可变形部件模型——中文翻译版)摘要1 引言2 模型  3 学习  4 结果5 讨论

摘要       本文介绍了一种用于目标检测的判别训练的多尺度可变形部件模型。我们的系统在平均精度上达到了2006 PASCAL 人体检测竞赛中最优结果的两倍,同样比2007 PASCAL目标检测比赛中20个类别中的10个的最优结果都要好。此系统非常依赖于可变形部件模型。随着可变形部件模型逐渐流行,它的价值并没有在类似PASCAL的较难的数据集上被展示。我们的系统还依赖于判别训练的新方法。

法国 IT 巨头 Atos 进军边缘计算

Atos 另辟蹊径,通过一种只有行李箱大小的设备 BullSequana Edge 进军边缘计算。法国 IT 巨头 Atos 是最近才开展边缘计算业务的,他们的产品是一个叫做 BullSequana Edge 的小型设备。和竞争对手们的集装箱大小的设备不同(比如说 Vapor IO 和 Schneider Electronics 的产品),Atos 的边缘设备完全可以被放进衣柜里。Ato...