tracker

点击上方“ 3D视觉工坊 ”，选择“星标” 干货第一时间送达 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？ 全景分割 即同时实现对背景的语义分割和前景的实例分割。 这是图像分割领域近来的新趋势，请看下图： 图片来自论文 Panoptic Segmentation ,CVPR 2019 上图中，(b)语义分割的结果是相同语义的对象标成相同的颜色，（c）实例分割是对目标前景分个体的像素级标注来，（d）全景分割结合了语义分割和实例分割的结果。 全景分割在CVPR 2019 被提出，但一年多来已经引起广泛关注，CVPR 2020 总计有 8 篇文章。 什么是视频目标分割？ 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）。（大家可以在下述论文 Learning Video Object Segmentation From Unlabeled Videos 中了解） 下图为实例级视频目标分割的例子： 图片来自论文 Video Object Segmentation with Re-identification,CVPR 2017

　　参考： https://www.cnblogs.com/sunmmi/articles/7209308.html 　　Fastdfs的storage有多个节点需要删除其中节点 　　命令格式如下 Usage: fdfs_monitor <config_file> [-h <tracker_server>] [list|delete|set_trunk_server <group_name> [storage_id]] 　　例如需要删除节点172.16.20.251则可以使用命令 　　可以在tracker节点或者storage节点操作 fdfs_monitor /etc/fdfs/storage.conf delete group1 172.16.20.251 　　命令解析 fdfs_monitor /etc/fdfs/storage.conf #配置文件 delete #删除 group1 #组名 172.16.20.251#节点名 　　删除后查看storage和tracker通信显示状态为删除 fdfs_monitor /etc/fdfs/storage.conf 　　 　　重启tracker则该节点没有显示 　　注意：删除storage节点前需要保证storage节点已经关闭否则删除会出现以下错误提示 delete storage server group1::172.16

本文收录在个人博客： www.chengxy-nds.top ，技术资源共享。 之前不是做了个开源项目嘛，在做完 GitHub 登录后，想着再显得有逼格一点，说要再加个人脸识别登录，就我这佛系的开发进度，过了一周总算是抽时间安排上了。 源码在文末 其实最近对写文章有点小抵触，写的东西没人看，总有点小失落，好在有同行大佬们的开导让我重拾了信心。调整了自己的心态，只要我分享的东西对大家有帮助就好，至于多少人看那就随缘吧！ 废话不多说先看人脸识别效果动态，马赛克有点重哈，没办法长相实在是拿不出手。 实现原理 我们看一下实现人脸识别登录的大致流程，三个主要步骤： 前端登录页打开摄像头，进行人脸识别， 注意 ：只识别画面中是不是有人脸 识别到人脸后，拍照上传当前画面图片 后端接受图片并调用人脸库SDK，对人像进行比对，通过则登录成功，并将人像信息注册到人脸库和本地 mysql 。 前端实现 上边说过要在前端识别到人脸，所以这里就不得不借助工具了，我使用的 tracking.js ，一款轻量级的前端人脸识别框架。 前端 Vue 代码实现逻辑比较简单， tracking.js 打开摄像头识别到人脸信息后，对视频图像拍照，将图片信息上传到后台，等待图片对比的结果就可以了。 data() { return { showContainer: true, // 显示 tracker: null,

新智元报道 来源：arxiv 编辑：雅新 【新智元导读】 谷歌研究人员最近在CVPR 2020上发表的一篇论文提出了用于边缘设备上运行的单人人体姿态估计算法BlazePose。该算法在中端手机CPU上的性能比20核桌面CPU上的OpenPose还要快25-75倍。 根据图像或视频进行人体姿势估计在如健康跟踪、手语识别等实际应用中起着核心作用。由于个体会做出各种各样的姿势，此任务具有极大的挑战性。 谷歌研究人员最近在 CVPR 2020 上发表的一篇论文 提出了用于边缘设备上运行的单人人体姿态估计算法BlazePose 。 在推断过程中，采用推断身体33个关键点的轻量卷积网络，用编解码器直接推断边框，并在Pixel 2手机上推断速度可达到30fps。BlazePose在中端手机CPU上性能比20核桌面CPU上的OpenPose还要快25-75倍。 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2006.10204.pdf 用面部检测器代替身体检测器，速度超OpenPose 最近的研究工作在姿势估计方面有了重大进展。而这些进展大都采用的方法是为每个关节生成热图以及每个坐标精炼偏移量。 虽然这种选择的热图可以扩展到多个人，但它使一个人的模型比适用于手机上的实时推断的模型大得多。而谷歌研究人员在此解决了这个特殊的用例，并演示了该模型的显著加速，而几乎没有质量下降。

FastDFS配置文件具体解释 tracker.conf 配置文件相关配置说明及注释 # 这个配置文件是否无效，false表示有效 # is this config file disabled # false for enabled # true for disabled disabled=false # 是否绑定IP # bind_addr= 后面为绑定的IP地址 (经常使用于服务器有多个IP但仅仅希望一个IP提供服务)。假设不填则表示全部的(一般不填就OK) # bind an address of this host # empty for bind all addresses of this host bind_addr= # 提供服务的端口 # the tracker server port port=22122 # 连接超时时间，针对socket套接字函数connect # connect timeout in seconds # default value is 30s connect_timeout=30 # tracker server的网络超时，单位为秒。 发送或接收数据时。假设在超时时间后还不能发送或接收数据，则本次网络通信失败 # network timeout in seconds # default value is 30s network

FastDfs配置nginx扩展模块进行文件访问 近期琢磨了下fastdfs分布式文件系统以及相关nginx扩展模块，发现其中存在的坑还是很多，社区中各种配置，各种安装方法，个人搞了一下，还是各种问题，解决后，为方便大家，特意总结下从头到尾的流程配置； 1. 删除过往安装残留物 因大家在社区找相关文档基础前提下，肯定是趟过坑，安装过多次，特此删除下残留物，保证健康干净的环境： find / -name nginx | xargs rm -rf find / -name fastdfs | xargs rm -rf find / -name fdfs | xargs rm -rf 删除完成后进行下一步； 2. 安装所需环境依赖 yum install gcc -y yum install libevent -y yum install libevent-devel -y fastdfs需要c语言环境支持，并且需要相关lib库，当然后面的libfastcommon在高版本环境下已经兼容libevent，可以选择不安装libevent，个人建议还是跟着步骤安装上为好； 3. 安装fastdfs核心类库 在个人目录下创建相应临时目录用于编译，安装（根据个人情况） cd /home/yangtuo/software/nginx 本人在自己家目录下创建了nginx文件夹，用于编译安装；

FastDFS是以纯C语言实现的一款开源轻量级分布式文件系统，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX类系统。 FastDFS不是通用的文件系统，不支持POSIX接口方式，只能通过专有API对文件进行存取访问，目前提供了C、Java和PHP API为互联网应用量身定做，解决大容量文件存储问题。 主要功能有：文件存储，文件同步，文件访问（文件上传/下载），适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size FastDFS由跟踪服务器(Tracker Server)、存储服务器(Storage Server)和客户端(Client)构成。 1、跟踪器-Tracker 跟踪服务器，主要做调度工作，起负载均衡的作用。在内存中记录集群中所有存储组和存储服务器的状态信息，是客户端和数据服务器交互的枢纽。客户端访问集群的时候会随机分配一个Tracker来和客户端交互； 2、存储节点-Storage 存储服务器（又称：存储节点或数据服务器），实际存储数据的地方，文件和文件属性（meta data）都保存到存储服务器上。Storage server直接利用OS的文件系统调用管理文件。Group可以隔离不同应用的数据，不同应用的数据放在不同group里面； 3、客户端-Client 作为业务请求的发起方，通过专有接口，使用TCP/IP协议与跟踪器服务器或存储节点进行数据交互

1. 安装 FastDFS 1.1 安装编译环境 yum install git gcc gcc-c++ make automake vim wget libevent -y 1.2 安装libfastcommon 基础库 #创建目录 mkdir /root/fastdfs cd /root/fastdfs #下载 基础库 git clone https://github.com/happyfish100/libfastcommon.git --depth 1 cd libfastcommon/ #编译安装基础库 ./make.sh && ./make.sh install 1.3 安装FastDFS cd /root/fastdfs #下载 fdfs wget https://github.com/happyfish100/fastdfs/archive/V5.11.tar.gz tar -zxvf V5.11.tar.gz cd fastdfs-5.11 #编译安装 fdfs ./make.sh && ./make.sh install #配置文件准备(例子转化为具体配置) cp /etc/fdfs/tracker.conf.sample /etc/fdfs/tracker.conf cp /etc/fdfs/storage.conf.sample /etc/fdfs

本文主要介绍3个工具：pdb，objgraph，以及pympler。 1.pdb pdb是专门用于python代码调试，模仿gdb。 使用pdb可以查看堆栈，打印变量等。 这里介绍的是命令行下的pdb。 命令行下使用pdb，代码侵入小，调试方便。 本例中，python安装在当前目录下.venv 使用pdb加载python程序 .venv/bin/python -m pdb orange.py > /Users/lanyang/workspace/orange/orange.py(3)<module>() -> import inspect (Pdb) 1 2 3 4 启动程序 (Pdb)c 1 这样，python代码就开始执行了。 相关的命令有 bt 打印堆栈 q 退出 pp 打印变量 c(ont(inue)) 继续执行 更多命令可参考： (Pdb) help Documented commands (type help <topic>): ======================================== EOF c d h list q rv undisplay a cl debug help ll quit s unt alias clear disable ignore longlist r source until args commands display

想做个上传/下载文件操作，没有文件存储服务器，又不想花钱购买类似阿里oss文件存储服务怎么办？ 当然想到用开源的技术啦， 开源的分布式文件存储系统也不少，比如 《 FastDFS 》，《 Minio 》等等。今天就来介绍 《 FastDFS 》 1、FastDFS 介绍： FastDFS作者： YuQing 笔名： HappyFish 100 一位软件架构师，同时是一位 C、Java、PHP 的程序员。 FastDFS是一个开源的轻量级分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（上传、下载）等， 解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以文件为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。 FastDFS为互联网量身定制，充分考虑了冗余备份、负载均衡、线性扩容等机制，并注重高可用、高性能等指标， 使用FastDFS很容易搭建一套高性能的文件服务器集群提供文件上传、下载等服务。 FastDFS服务端有两个角色： 跟踪器（tracker） 和 存储节点（storage） 。 跟踪器（tracker） 主要做调度工作，在访问上起负载均衡的作用。 存储节点存储文件，完成文件管理的所有功能：就是存储、同步和提供存取接口，FastDFS同时对文件的metadata元数据进行管理。 所谓文件的metadata就是文件的相关属性，以键值对（key-value）方式表示