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VOS中各种错误代码原因解析

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VOS: Learning What You Dont Know by Virtual Outlier Synthesis

论文信息 标题:VOS: Learning What You Don't Know by Virtual Outlier Synthesis 作者:Xuefeng Du, Zhaoning Wang, 本文提出了一种新的未知感知学习框架VOS (Virtual Outlier Synthesis),该框架优化了ID任务和OOD检测性能的双重目标。 简而言之,VOS由三部分组成,用于解决异常点综合和有效的模型正则化问题。为了综合异常值,我们估计了特征空间中的类条件分布,并从ID类的低似然区域中采样异常值。 结论 在本文中,提出了vos,一个新的未知感知的OOD检测训练框架。与需要真实离群数据的方法不同,vos在训练过程中从类条件分布的低似然区域采样虚拟离群数据,自适应地合成离群数据。 VOS是有效的,适用于目标检测和分类任务。希望该工作能够启发未来在现实环境中对未知感知深度学习的研究。

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    Mysql备份时报错:mysqldump: Got error: 1016: Cant open file: **.fr..

    /vos/e_syslog_20200405.frm' (errno: 24) when using LOCK TABLES 分析问题: mysqldump:获取错误:1016:无法打开文件:‘/vos 方法一:  添加 --lock-tables=false参数 [root@vos~]# mysqldump -uroot -p123456 --lock-tables=false vos > test.sql ~]# vim /etc/my.cnf //打开my.cnf添加以下配置 [mysqld] ... open_files_limit=65535 [root@vos]# systemctl 0 | 0 | | vos | e_cdr_20200125 | 0 | 0 | | vos | e_payhistory 0 | | vos | e_cdr_20200402 | 0 | 0 | ...

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    ICLR 2022:AI如何识别“没见过的东西”?

    行早 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 这回域外物体检测方向出了一个新模型VOS,合作团队来自威斯康星大学麦迪逊分校,论文已收录到ICLR 2022中。 VOS如何检测域外物体 在理解VOS之前,不得不提一下域外物体检测困难的原因。 其实也很好理解,毕竟神经网络只是学习训练和测试时的数据,遇到没见过的东西时自然不认识。 VOS想到的办法是,给模型模拟一个域外物体用来学习。 例如下图中的检测情况,其中三团灰点是我们的目标。在没有模拟域外物体时(左),模型只能在大范围内圈住目标。 再和许多其他域外物体检测方法做一下比较,就可以看出VOS的优势。 各项指标中箭头向下代表该项数据越小越好,反之代表该项越大越好。 与现有的其他方法相比,也展现出了VOS的优势。 它作为一个通用学习框架,可以适用于目标检测和图像分类两种任务。而之前的方法主要靠图像分类来驱动。 目前该模型已经在GitHub上开源。

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    第三届大型VOS挑战赛中排名第一!AOT将实例与Transformer相关联来同时统一匹配和解码多个实例

    AOT模型在第三届大型VOS挑战赛中排名第一。 AOT模型在第三届大型VOS挑战赛中排名第一。 02 方法 目前最先进的视频实例分割算法在进行分割任务时,都是将视频帧中的每个实例遍历,再将结果汇总。 训练策略 训练分为两个阶段,先在静态图像数据集生成的视频序列中进行预训练,再在YouTube-VOS与DAVIS公开视频数据集上进行训练。 实验效果 在YouTube-VOS与DAVIS测试集与验证集上均取得SOTA性能。并且大幅提升了推理阶段的FPS。 由上分割结果可以看出,AOT在对多个相似实例进行分割时效果更好。 AOT首次通过使用识别机制证明了在VOS中处理多个对象可以有效地处理单个对象。此外,还设计了一个长短期tramsformer,用于构建VOS的实例匹配和传播。

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    Centos 6.8下修改SSH服务默认端口,看这一篇就够了

    1.查看系统版本信息 [root@vos23 ~]# cat /etc/redhat-release CentOS release 6.8 (Final) 2.检查ssh是否安装 [root@vos23 3.查看ssh服务运行状态 [root@vos23 ~]# service sshd status openssh-daemon (pid 3340) 正在运行...   服务 service sshd status //查看ssh服务状态 chkconfig sshd on/off //开机自启动ssh服务开启/关闭 5.查看ssh服务端口 [root@vos23 0 0 :::22 :::* LISTEN 1068/sshd 6.修改ssh服务端口 [root@vos23 [确定] 正在启动 sshd: [确定] 8.查看ssh服务端口 [root@vos23 ~]# netstat

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    【视频目标分割】开源 | 利用循环机制提高半监督视频目标分割质量,提高VOS系统的鲁棒性

    Semi-supervised Video Object Segmentation Problem from a Cyclic Perspective 原文作者:Yuxi Li 内容提要 视频目标分割(VOS 在本文中,我们将半监督视频目标分割问题置于一个循环的工作流程中,并发现通过半监督VOS系统固有的循环特性,可以有效地解决上述问题。首先,在标准序列流中加入循环机制可以产生更一致的像素级对应表示。 我们对DAVIS16、DAVIS17和Youtube-VOS的挑战性基准进行了全面比较和详细分析,论证了循环机制有助于提高VOS分割质量,提高VOS系统的鲁棒性,并进一步对不同VOS算法的工作原理进行了定性比较和解释

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    CVPR 2020 论文大盘点-全景分割与视频目标分割篇

    今天的内容关注于全景分割(Panoptic Segmentation)和视频目标分割(Video Object Segmentation,VOS)。 什么是全景分割? 对视频中感兴趣的目标进行分割,给定第一帧mask的VOS称为one-shot VOS (单样本VOS),无第一帧目标mask的称为zero-shot VOS(无样本VOS)。 Zhirong Wu, Houwen Peng, Stephen Lin 单位 | 微软亚洲研究院;卡内基梅隆大学 代码 | https://github.com/microsoft/transductive-vos.pytorch 单位 | Linkoping University, Sweden;ETH Zurich, Switzerland;IIAI 代码 | https://github.com/andr345/frtm-vos Huang, Jiarui Xu, Yu-Wing Tai, Chi-Keung Tang 单位 | 香港科技大学;腾讯 代码 | https://xuhuaking.github.io/Fast-VOS-DTTM-TAN

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    Linux kernel 内核升级与降级实战

    内核版本2.6.32-358rpm包 kernel-2.6.32-358.el6.x86_64.rpm kernel-firmware-2.6.32-358.el6.noarch.rpm [root@vos vos3000]# uname -r //查看降级之前的系统内核版本 2.6.32-642.el6.x86_64 [root@localhost ~]# yum -y remove kernel [root@vos vos3000]# yum -y install kernel-2.6.32-358.el6.x86_64.rpm kernel-firmware-2.6.32-358.el6.noarch.rpm [root@localhost ~]# reboot //重启系统 [root@vos ~]# uname -r //查看降级后内核版本 2.6.32-358.el6.x86_64 [root@vos ~]# cat /proc/version Linux version 2.6.32-358.el6.x86_64 (mockbuild@c6b8.bsys.dev.centos.org

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    Tomcat 集群 文件上传下载的共享问题 NFS配置

    客户端只需用nfs挂载服务端的目录即可,如: mount -t nfs 192.168.1.80:/usr/local/share/tomcat/VOS/sharefolder /usr/share/tomcat /VOS/sharefolder 或者可以在/etc/fstab中設置: 192.168.1.80:/usr/local/share/tomcat/VOS/sharefolder /usr/share/ tomcat/VOS/sharefolder nfs defaults 0 0 其中第一个sharefolder是服务器上目录,第二个目录是客户机挂载目录 [root@master ~]# yum -y

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    springMVC系列(八)——springMVC参数接收详解

    vos[0].id=1&vos[1].id=2&vos[0].name=john&vos[1].name=mark&time=" + date+ "&son=Bob&son=John"); String response= StreamUtils.inputStreamToString(is, "UTF-8"); System.out.println(response); } 参数的形式是” vos [0].id=1&vos[1].id=2&vos[0].name=john&vos[1].name=mark”这样的形式 2.pojo类 public class ListSon { private List<String> son; private List<TestVo> vos; /* getter()、setter()、toString() */

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    CVPR 2022 | 刷新4个SOTA!港大&字节开源ReferFormer: 语言作为查询的参考视频目标分割框架

    文本描述通常是基于目标的外观特征或者空间关系,RVOS任务则可以对目标所进行的动作进行描述,这要求模型有着更强的时空建模能力,且保证分割目标在所有视频帧上的一致性;与传统的视频目标分割(video object segmentation, VOS 该模型在四个RVOS数据集上(Ref-Youtube-VOS, Ref-DAVIS17, A2D-Sentences, JHMDB-Sentences) 均取得了当前最优的性能。 Demo 以下展示了模型在多个具有挑战性场景的分割效果: - Ref-DAVIS17 遮挡 姿态变化 - Ref-Youtube-VOS 精细分割 快速运动 图2 可视化效果展示 性能 本文采用不同的视觉编码器进行了广泛实验 其中,Ref-DAVIS17和JHMDB-Sentences的评估采用的分别是在Ref-Youtube-VOS和A2D-Sentences上训练好的模型,证明了方法的泛化性能。 - Ref-Youtube-VOS & Ref-DAVIS17 图3 Ref-Youtue-VOS和Ref-DAVIS17数据集性能比较 - A2D-Sentences & JHMDB-Sentences

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    CVPR`22丨特斯联AI提出:基于语义对齐多级表征学习的指定视频目标分割

    具有语义对齐的多级表征学习经实验验证, 效果优于其他竞争方法 团队亦分享了基于前述解决方案与两个流行的RVOS数据集进行的定量及定性对比实验,即:Refer-DAVIS17和Refer-YouTube-VOS Refer-DAVIS验证集:在用Refer-DAVIS进行训练之前,团队在大规模的Refer-YouTube-VOS训练集中对模型进行预训练,并在Refer-DAVIS验证集中对模型进行了性能测试。 表格1.Refer-DAVIS17验证集的定量评估,含区域相似度J,边界精确度F,J&F的平均值 Refer-YouTube-VOS验证集:我们可以进一步观察新方法在Refer-YouTube-VOS验证集上的性能 Refer-YouTube-VOS验证集的定量评估,含区域相似度J,边界精确度F,J&F的平均值,和成功百分比(prec@X) 此外,论文还分享了其方法的一些典型视觉结果(如图2所示)。 Refer-DAVIS17验证集和Refer-YouTube-VOS验证集的定性结果。

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    VMware安装Linux虚拟机之NAT模式网络配置图文详解

    Windows端网络配置 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 在这里插入图片描述 4.虚拟机中网络配置 在这里插入图片描述 [root@VOS3000 IPADDR=192.168.2.132 #设置IP地址 GATEWAY=192.168.2.1 #设置网关 DNS1=8.8.8.8 #设置DNS 在这里插入图片描述 [root@VOS3000 ~]# service network restart //重启网卡 查看虚拟机IP地址 [root@VOS3000 ~]# ifconfig eth0 Link encap:Ethernet collisions:0 txqueuelen:0 RX bytes:268 (268.0 b) TX bytes:268 (268.0 b) 5.测试外网 [root@VOS3000

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    Android FFmpeg 实现带滤镜的微信小视频录制功能

    void MediaRecorder::StartVideoEncodeThread(MediaRecorder *recorder) { AVOutputStream *vOs = &recorder vOs->m_EncodeEnd) { double videoTimestamp = vOs->m_NextPts * av_q2d(vOs->m_pCodecCtx->time_base ->m_NextPts, vOs->m_pCodecCtx->time_base, aOs->m_NextPts, 人对于声音比较敏感,防止出现视频声音播放结束画面还没结束的情况 if(audioTimestamp <= videoTimestamp && aOs->m_EncodeEnd) vOs ->m_EncodeEnd = aOs->m_EncodeEnd; vOs->m_EncodeEnd = recorder->EncodeVideoFrame(vOs);

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    视频分割在移动端的算法进展综述

    论文提出的模型解决两个问题one-shot and zero-shot VOS。 one-shot VOS既普通的DAVIS任务,给定初始化帧的mask和图像序列,预测视频序列的mask。 对于zero-shot VOS任务,输入仅为RGB图像。 YouTube-VOS和DAVIS是为one-shot VOS设计,在视频序列中会出现初始化帧没有的对象且没有标注信息,给 zero-shot VOS带来很大的困难。 3、个人认为zero-shot VOS已经脱离了VOS范畴,可以视频分解为序列图形,单独在每个图像上做实体分割,在进行图像之间的匹配。 5. SiamMask 1. VOS是给定初始帧的mask,预测视频序列的mask。在VOS领域,一般基于光流法,离线训练且需要初始帧的mask真值做finetune,为了精度而降低实时性,限制了视频分割的应用范围。

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    德尔福新计划宣布在即,将于9月在美国推出自动驾驶出租车

    据德尔福首席技术官Glen De Vos表示,早在去年,德尔福就在计划推出这项服务,不过,为了能够与潜在的合作方进行合作洽谈,这项计划被推迟。 De Vos说。 这已经不是德尔福第一次推出自动驾驶服务,在去年8月份,其就宣布在新加坡成立自动驾驶研发团队,投放6台搭载自动驾驶系统汽车进行实际路况测试。 对于自动驾驶出租车队这一项目,在De Vos看来,这一想法显然为自动驾驶车辆提供了一个良好的系统测试机会。

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    迈向目标跟踪大统一:一个模型解决所有主流跟踪任务,8项基准出色

    根据不同应用场景,目标跟踪主要分为四个独立的子任务:单目标跟踪(SOT)、多目标跟踪(MOT)、视频目标分割 (VOS) 、多目标跟踪与分割 (MOTS) 。 现在,来自大连理工大学、字节跳动和香港大学的研究者提出了一种统一的方法,称为 Unicorn,它可以使用相同的模型参数通过单个网络同时解决四个跟踪问题(SOT、MOT、VOS、MOTS)。 对于 SOT 和 VOS,逐像素对应将用户提供的目标从参考帧(通常是 1^th 帧)传播到 t^th 帧,为最终的框或掩码预测提供强大的先验信息。 在第二阶段,使用来自 VOS&MOTS 的数据在其他参数固定的情况下添加和优化掩码分支,并使用掩码损失进行优化。 推理:在测试阶段,对于 SOT&VOS,参考目标图在第一帧生成一次,并在后续帧中保持固定。Unicorn 直接挑选置信度得分最高的框或掩码作为最终的跟踪结果。

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