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扒虫篇-此构建版本无效

前言 一个公司的项目 1.0 版本被苹果拒绝了,问题修改好,再次上传后,构建版本时,发现上传的版本都是提示:此构建版本无效。 ---- ?...例如,第一次提交version和build都是1.0.假如审核没过,那么修改代码后新的构建的version还是1.0,build改为1.2.1就可以了 于是我就很纠结了,上次出现构建版本无效的时候是因为我没有适配...这才恍然大悟,我记得昨天打包的时候是报过错误的,我没在意,因为之前也报过错,可是没有出现构建版本无效的情况,而且不是每一次 Archive 的时候都会报错,这里的教训是 Archive 时报的错不可以随便无视...photoshop把png图片保存为NOT INTERLACED(不交错)的, PS 导出 - 存储为 Web 所有格式(100%)- 不勾选 “交错”,再次保存即可,我曾经尝试过,把有问题的图片拖到PS,...Paste_Image.png ---- 小结 这样下来就不会报构建版本无效的错误了。

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目标检测 | Anchor free的目标检测进阶版本

今天说的是《Soft Anchor-Point Object Detection》,其也是最近关于anchor free的目标检测的论文,作者来自于CMU,一作同样也是FSAF(2019 CVPR)的作者...整体框架其实和FSAF是类似 ●Soft-Weighted Anchor Points ● 清晰的目标更容易获得关注和更高的分数,而边缘或者被遮挡的目标比较难检测。具体的问题如下: ?...●Soft-Selected Pyramid Levels ● 该问题实际上在FSAF也研究过,即如何选择合适的分辨率(尺度)来进行目标的检测。FSAF是通过loss来选择合适的分辨率。...该论文同时也借鉴了FoveaBox将一个anchor映射到多个分辨率进行检测的思想(实际上工程也会用到)来提升性能。同时作者还给不同的分辨率分配不同的权重。...作者还采用了BFPN(2019 CVPR Libra RCNN的特征融合策略)进行了加强,还能有性能提升。 ? ? 可视化结果 ? 论文最好的性能是47.4,在R50上也达到了41.7。 ?

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目标检测王者库MMDetection迎来重大版本更新!

如果要给目前的目标检测开源库排名的,那由商汤科技和香港中文大学开源的MMDetection库一定是最强的王者,这个开源库基于PyTorch,支持很多主流的目标检测模型,而且在不断更新。...近期,MMDetection库迎来了V2.0版本的重大更新: ?...这个版本的更新属于重量级的,体现在各个方面: 更快的速度:无论是训练速度和推理速度都有大幅度的提升(30%和25%),目前训练速度已经和detectron2不相上下 ?...当然,更重要的是支持更多的模型,目前MMDetection已经支持持了35篇论文中的算法,提供了超过250 个预训练模型,是目标检测领域最大规模的模型库(这也是mmdet的最强的地方)。...不过值得注意的是,mmdetection 1.x训练的模型是不与2.x的模型是完全兼容的,但是官方提供了tools/upgrade_model_version.py脚本来转换模型,转换后的模型效果在v2.0会有少许的下降

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发布版本?构建版本?聊聊持续交付版本号的设计和管理

在研发过程,大家都知道"版本",但是不同的人对"版本"的理解是不同的。大家都知道很重要,但是往往容易被忽视,特别是在持续交付过程,笔者认为相当重要。...从产品管理和售卖的角度,这个版本只是对于外部发布有用,比如客户要了解发布版本的特性等等。简单说,这个“版本”是我们研发过程的最终的交付目标,往往和产品规划有关。...研发、测试- 昨天的“版本(包)”测试通过了吗? 但是,达成这个交付目标,肯定是通过很多次代码提交,多次提测才能达成的。...那么过程,需要一个唯一的ID来标记,研发过程每次构建的产出,并且要保证唯一性。这就是构建制品版本。 区别小结 持续交付流水线版本号 怎么得到构建制品版本?...还有在微服务的发布部署过程,也会用到相关的版本号。 总结 总的来说,版本号就是整个研发流程的各项指标数据的枢纽。记住一点,通过“版本号”贯穿一起研发活动,不要忽视它。

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