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干货 | YOLOV5 训练自动驾驶数据集,并转Tensorrt,收藏!

BDD100K是最大的开放式驾驶视频数据集之一,其中包含10万个视频和10个任务,目的是方便评估自动驾驶图像识别算法的的进展。每个高分辨率视频一共40秒。该数据集包括超过1000个小时的驾驶数据,总共超过1亿帧。这些视频带有GPU / IMU数据以获取轨迹信息。该数据集具有地理,环境和天气多样性,从而能让模型能够识别多种场景,具备更多的泛化能力。这些丰富的户外场景和复杂的车辆运动使感知任务更具挑战性。该数据集上的任务包括图像标记,车道检测,可驾驶区域分割,道路对象检测,语义分割,实例分割,多对象检测跟踪,多对象分割跟踪,领域自适应和模仿学习。我们可以在BDD100K数据网站上下载数据。

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Kubernetes 资源对象序列化实现

序列化和反序列化在很多项目中都有应用,Kubernetes也不例外。Kubernetes中定义了大量的API对象,为此还单独设计了一个包(https://github.com/kubernetes/api),方便多个模块引用。API对象在不同的模块之间传输(尤其是跨进程)可能会用到序列化与反序列化,不同的场景对于序列化个格式又不同,比如grpc协议用protobuf,用户交互用yaml(因为yaml可读性强),etcd存储用json。Kubernetes反序列化API对象不同于我们常用的json.Unmarshal()函数(需要传入对象指针),Kubernetes需要解析对象的类型(Group/Version/Kind),根据API对象的类型构造API对象,然后再反序列化。因此,Kubernetes定义了Serializer接口,专门用于API对象的序列化和反序列化。本文引用源码为kubernetes的release-1.21分支。

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介绍一个小工具:Security Profiles Operator

在云原生安全方面,Kubernetes 在不同维度提供了很多的不同内容,例如 RBAC、Networkpolicy、SecurityContext 等等,种种措施中,像我这样基础不牢的 YAML 工程师最头大的可能就要数 SecurityContext 里面的 SELinux、Seccomp 和 AppArmor 三大块了。Security Profiles Operator 项目为此而来,希望能够降低在 Kubernetes 集群中使用这些安全技术的难度。在项目网页上转了转,发现他所说的简化,除了定义几个 CRD 封装这样的 Operator 传统技能之外;还有一个使用 CRD 在节点间传输 Security Profile 的能力;最后也是最重要的,提供了很方便的录制功能,这倒是真的戳中了痛点——手写 Profile 固然酷炫,录制生成才是生产力啊。目前支持的功能矩阵如下:

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