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在geoserver中创建图像金字塔时,我做错了什么?

在geoserver中创建图像金字塔时,可能会出现以下几个常见的错误:

  1. 数据源配置错误:首先,确保你已经正确配置了数据源。在geoserver中创建图像金字塔时,需要指定一个数据源,该数据源可以是文件、数据库或其他数据存储方式。请检查数据源的配置是否正确,包括路径、用户名、密码等信息。
  2. 图层参数设置错误:在创建图像金字塔时,需要设置一些图层参数,如金字塔的切片大小、金字塔的层级数等。请确保这些参数的设置是正确的,以满足你的需求。
  3. 数据格式不支持:geoserver支持多种数据格式,但并不是所有格式都支持创建图像金字塔。请确保你的数据格式是geoserver支持的格式,如GeoTIFF、JPEG、PNG等。
  4. 数据源缺失或损坏:如果你在创建图像金字塔时遇到问题,可能是因为数据源文件缺失或损坏。请检查数据源文件是否存在,并且没有被意外删除或损坏。
  5. 权限问题:在创建图像金字塔时,确保你具有足够的权限来读取和写入数据源文件。如果你没有足够的权限,可能无法成功创建图像金字塔。

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Feature pyramids are a basic component in recognition systems for detecting objects at different scales. But recent deep learning object detectors have avoided pyramid representations, in part because they are compute and memory intensive. In this paper , we exploit the inherent multi-scale, pyramidal hierarchy of deep convolutional networks to construct feature pyramids with marginal extra cost. A topdown architecture with lateral connections is developed for building high-level semantic feature maps at all scales. This architecture, called a Feature Pyramid Network (FPN), shows significant improvement as a generic feature extractor in several applications. Using FPN in a basic Faster R-CNN system, our method achieves state-of-the-art singlemodel results on the COCO detection benchmark without bells and whistles, surpassing all existing single-model entries including those from the COCO 2016 challenge winners. In addition, our method can run at 6 FPS on a GPU and thus is a practical and accurate solution to multi-scale object detection. Code will be made publicly available.

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