云计算数据中心架构简图

        看了几天的文档,整理一下云计算数据中心的架构简图,图中包括Provisioning和Operation两大块内容,要降低云数据中心的运营成本,要大力提高这两块的自动化程度,好在有很多现成的工具可以帮助我们做自动化,转载请注明出处。

 

### YOLO 网络架构概述 YOLO(You Only Look Once)是一种单阶段目标检测算法,其核心在于将对象检测问题转化为回归问题[^3]。传统方法如R-CNN系列通过生成候选区域再进行分类来实现目标检测;而YOLO则直接从图像像素预测边界框及其对应的类别置信度。 #### 架构特点 - **全卷积网络结构**:YOLO使用一系列卷积层和池化层处理输入图片,最终得到特征图。 - **空间划分与网格设计**:输入图像被划分为S×S个网格单元格(grid cell),每个网格负责预测B个边框以及这些边框内的物体类别概率分布。对于非常接近或者较小的目标,由于一个网格仅能预测有限数量的边框并将其分配给单一类别,因此可能导致性能下降[^1]。 - **多尺度预测能力**:尽管存在上述局限性,YOLO能够在不同的尺度上捕捉到各种大小的对象,并且随着版本迭代不断改进这一特性。 #### 简化的YOLO V1架构流程如下: 1. 输入一张完整的图像进入神经网络; 2. 经过多层卷积操作提取高级语义信息; 3. 将最后一层feature map分割成多个小方块(grid cells),每一个cell都尝试去估计位于该区域内可能出现的一个或几个object的位置、尺寸及种类标签; 4. 输出是一个固定长度向量集合,包含了所有可能存在的objects的相关参数。 ```mermaid graph LR; A[Input Image] --> B{Convolutional Layers}; B --> C[Pooled Feature Maps]; C --> D[Grid Cells Division]; D --> E{Predict Bound Boxes & Class Probabilities}; E --> F[Output Vector Collection]; ``` 此图表展示了YOLO如何接收原始图像数据并通过一系列计算步骤得出最终的结果集。值得注意的是,在实际应用中,具体的层数配置会依据所使用的具体YOLO变体有所不同。
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