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    CVPR2022 | 浙大、蚂蚁集团提出基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络,建模多粒度标签间的层级知识

    机器之心专栏 作者:蚂蚁集团-大安全-数字身份及安全生态、浙江大学 来自浙江大学和蚂蚁集团 - 大安全 - 数字身份及安全生态的研究者提出了一种基于标签关系树的层级残差多粒度分类网络 HRN。 基于有监督式深度学习的图像识别任务中一个方面要求是构建整理大规模、高质量的标注数据,这就对图像质量和标注人员的背景知识有比较高的要求。例如,在细粒度分类任务中,标注人员需要依赖大量的领域知识去区分各种种类的鸟以及不同型号的舰船,如图 1 所示。 图 1: 不同种类的信天翁以及不同型号的航母 在图 1 中,标注人员需

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    自我学习总结之——NFV

    NFV –DFC 1.什么是NFV? 网络功能虚拟化NFV(Network Functions Virtualization)在NFV出现之前设备的专业化很突出,具体设备都有其专门的功能实现,而之后设备的控制平面与具体设备进行分离,不同设备的控制平面基于虚拟机,虚拟机基于云操作系统,这样当企业需要部署新业务时只需要在开放的虚拟机平台上创建相应的虚机,然后在虚拟机上安装相应功能的软件包即可。这种方式我们就叫做网络功能虚拟化。 NFV技术除了实现了网络功能软件的灵活加载与实例化,在数据中心、网络节点及用户驻地网等各个位置灵活的部署配置,降低业务部署的复杂度,还向运营商提供管理和编排功能以实现网络部署的自动化、灵活性和敏捷性,提高网络设备的统一化、通用化、适配性等特性。

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