電腦崛起：探索未來辦公的新境界
隨著技術的迅速發展，云電腦這一概念已從幕后走向前臺，成為推動現代工作方式變革的關鍵力量。據最新市場分析顯示，云電腦領域正在經歷前所未有的增長，預計在接下來幾年將進入高速發展期。
從一開始的概念探索到如今市場規模的不斷擴大，云電腦正逐漸改變人們對于辦公和計算資源管理的傳統認知。桌面即服務（DaaS）等模式允許用戶無需依賴固定硬件，在任何地點通過互聯網接入強大的云端處理能力。這種靈活性和可擴展性為各行各業帶來了全新機遇。
越來越多企業開始實施遠程辦公策略，去哪兒網和耐克等知名企業就是其中的佼佼者。他們通過采納基于云計算的工作模式，不僅提升了效率，還在疫情對傳統工作方式構成挑戰時保持了穩健運營。
數據顯示，中國市場對于云電腦服務的需求正在加速上升。根據權威機構的報告，2023至2025年間中國云電腦市場有望實現跨越式增長。而在全球范圍內，隨著更多企業轉向數字化運營模式，該領域同樣呈現出蓬勃發展之勢。
專家指出，云電腦之所以能夠迅速普及并受到青睞，在于其明顯優勢：節省成本、易于維護、高度安全和靈活性強等特點正符合當下企業對效率和敏捷性日益增長的需求。
隨著移動技術和5G網絡等基礎設施建設步伐加快，未來辦公室可能不再局限于四面墻壁之內。人們可以期待，在不久的將來，無論身處何地都能輕松接入強大計算資源，并進行協同工作。
事實上，行業巨頭們已經在布局未來市場。他們通過投資研發、合作伙伴關系建立以及服務創新等途徑不斷推動技術進步與應用普及。
從目前情況看來，云電腦無疑是重塑未來工作環境與生態系統的關鍵要素。其深遠影響將不僅限于商務領域，在教育、醫療甚至娛樂行業也會產生革命性變革。
總體而言，在數字化轉型浪潮中乘風破浪的云電腦技術預示著一個更加自由、高效、協同的工作世界即將到來。對此現象保持跟進，并理解其背后推動力量與可能帶來的變化對每一位行業觀察者而言都至關重要。
做計算機視覺？深度學習是最近的發展方向。大規模數據集加上深度卷積神經網絡（CNNs）的表征能力使得超精確和穩健的模型成為可能?，F在只剩下一個挑戰：如何設計你的模型。
由于計算機視覺領域廣泛而復雜，因此解決方案并不總是很清晰。計算機視覺中的許多標準任務都需要特別考慮：分類，檢測，分割，姿態估計，增強和恢復，動作識別。盡管用于每個任務的最先進的網絡表現出共同的模式，但他們都需要自己獨特的設計風格。
那么我們如何為所有這些不同的任務建立模型呢？
讓我來告訴你如何用深度學習在計算機視覺中做所有事情！
Mask-RCNN 進行目標檢測和實例分割
分類
所有任務中最為人所知的！圖像分類網絡以固定尺寸的輸入開始。輸入圖像可以具有任意數量的通道，但對于 RGB 圖像通常為 3。在設計網絡時，分辨率在技術上可以是任何尺寸，只要它足夠大以支持你將在整個網絡中執行的下采樣數量。例如，如果您在網絡中進行 4 次下采樣，那么您的輸入尺寸需要至少為 42=16 x 16 像素。
當你進入網絡更深層時，空間分辨率將會降低，就像我們盡力擠壓所有信息并降低到一維向量表示。為了確保網絡始終具有繼承其提取的所有信息的能力，我們根據深度按比例增加特征圖的數量以適應空間分辨率的降低。也就是說，我們在下采樣過程中丟失了空間信息，為了適應損失，我們擴展了我們的特征圖以增加我們的語義信息。
在你選擇了一定數量的下采樣后，特征圖會被矢量化并送入一系列全連接層。最后一層的輸出與數據集中的類一樣多。
目標檢測
目標檢測器有兩種形式：單階段和兩階段。它們兩者都以「錨框」開始；這些是默認的邊界框。我們的檢測器將預測這些方框與邊界框真值之間的差異，而不是直接預測方框。
在兩階段檢測器中，我們自然有兩個網絡：一個框提議網絡和一個分類網絡?？蛱嶙h網絡得到了邊界框的坐標，它認為目標在這里的可能性很大；再次提醒，這些坐標都是相對于錨框的。然后，分類網絡獲取每個邊界框并對其中的潛在物體進行分類。
在單階段檢測器中，提議和分類器網絡被融合到一個單獨的階段中。網絡直接預測邊界框坐標和在該框內物體的類別。因為兩個階段融合在一起，所以單階段檢測器往往比兩階段更快。但是由于兩個任務的分離，兩階段檢測器具有更高的精度。
Faster-RCNN 兩階段目標檢測架構
SSD 一階段目標檢測架構
分割
分割是計算機視覺中更獨特的任務之一，因為網絡需要學習低級和高級信息。低級信息通過像素精確地分割圖像中的每個區域和物體，而高級信息用于直接對這些像素進行分類。這就需要將網絡設計成結合低級信息和高級信息的結構，其中低級空間信息來自于前面層且是高分辨率的，高級語義信息來自于較深層且是低分辨率的。
正如我們在下面看到的，我們首先在標準分類網絡上運行我們的圖像。然后，我們從網絡的每個階段提取特征，從而使用從低到高的級別內的信息。每個級別的信息都是獨立處理的，然后依次將它們組合在一起。在組合信息時，我們對特征圖進行上采樣以最終獲得完整的圖像分辨率。
要了解更多有關如何用深度學習進行分割的詳細信息，請查看此文章。
GCN 分割架構
姿態估計
姿態估計模型需要完成兩個任務：（1）檢測每個身體部位圖像中的關鍵點（2）找出如何正確連接這些關鍵點的方式。這分為三個階段：
1、使用標準分類網絡從圖像中提取特征
2、鑒于這些特點，訓練一個子網絡來預測一組 2D 熱力圖。每張熱力圖都與一個特定的關鍵點相關聯，并且包含每個圖像像素是否可能存在關鍵點的置信值。
3、再次給出分類網絡的特征，我們訓練一個子網絡來預測一組 2D 向量場，其中每個向量場編碼關鍵點之間的關聯度。具有高度關聯性的關鍵點就稱其為連接的。
以這種方式訓練模型與子網絡將共同優化檢測關鍵點并將它們連接在一起。
開放式姿態估計體系結構
增強和恢復
增強和恢復網絡是它們自己的獨特之處。因為我們真正關心的是高像素/空間精度，所以我們不會對這些進行任何降采樣。降采樣真的會殺死這些信息，因為它會減少我們空間精度的許多像素。相反，所有的處理都是在完整的圖像分辨率下完成的。
我們首先將要增強/恢復的圖像以全解析度傳遞到我們的網絡，而不進行任何修正。網絡僅僅由一堆卷積和激活函數組成。這些塊通常是最初為圖像分類而開發的那些塊的靈感，有時是直接副本，例如殘余塊、密集塊、擠壓激勵塊等。由于我們希望直接預測圖像像素，不需要任何的概率或分數，所以在最后一層上沒有激活功能，甚至沒有 sigmoid 或 softmax。。
這就是所有這些類型的網絡！在圖像的全解析度下進行大量的處理，以獲得高空間精度，這些使用已經證明與其他任務相同的卷積。
EDSR 超分辨率架構
行為識別
動作識別是少數幾個需要視頻數據才能正常工作的應用之一。要對一個動作進行分類，我們需要知道隨著時間的推移場景發生的變化；這導致我們需要視頻。所以我們的網絡必須訓練以學習空間和時間信息。也就是空間和時間的變化。最適合的網絡是 3D-CNN。
3D- CNN，顧名思義，就是一個使用 3D 卷積的卷積網絡！它們不同于常規 CNN 的地方在于其卷積應用于三維空間：寬度、高度和時間。因此，每個輸出像素都是基于它周圍的像素和相同位置上的前幀和后幀中的像素進行計算預測的！
直接進行圖像的批量傳遞
視頻幀可以通過以下幾種方式傳遞:
(1) 直接以大批量，如圖 1 所示。由于我們正在傳遞一組序列幀，因此空間和時間信息都是可用的
單幀+光流 (左)。視頻+光流 (右)
(2) 我們還可以在一個流 (數據的空間信息) 中傳遞單個圖像幀，并從視頻 (數據的時間信息) 中傳遞其相應的光流表示。我們將使用常規的 2D CNNs 從兩者中提取特征，然后將它們組合起來傳遞給我們的 3D CNN，它將組合這兩種類型的信息
(3) 將我們的幀序列傳遞給一個 3D CNN，將視頻的光流表示傳遞給另一個 3D CNN。這兩個數據流都有可用的空間和時間信息。這可能是最慢的選項，但同時也可能是最準確的選項，因為我們正在對視頻的兩個不同表示進行特定的處理，這兩個表示都包含所有信息。
所有這些網絡都輸出視頻的動作分類。
有個非常好的朋友，一直做印刷廠，之前的電腦網絡監控都是找我給做。硬件自然是不掙錢，一般都是建議直接去找東哥買。說一句題外話，東哥真給力呀，自從被茶妹妹收服之后，服務那是相當到位，快自然不用說，企業認證后直接開增值稅發票。
好吧，言歸正傳。最近業務發展太好了，設計的姑娘們明顯不夠用了。姑娘來了，必須有電腦呀！組裝電腦的任務自然又交給了我。但是，有個大前提，不交智商稅，能省的地方一定別浪費。
講真的，關于這個問題。我還真用過心，之前配的電腦，都是用的當時中高端的顯卡，中高端的CPU。一套下來，每臺小一萬，妥妥的。不過有一次處理其他問題的時候，我在任務管理器里看到，GPU的資源幾乎上都沒有用。好奇的我讓設計人員把設計軟件全速開起來，觀察下顯卡到底有多少作用。于是，我得出了一個不太確切的結論：顯卡幾乎上設計作圖軟件沒有什么作用。
正好趁著這次機會，不妨就不用獨立顯卡，至少省下來3000多米。權當做實驗了，大不了等礦難再發酵一下，顯卡還得降！炒幣的各位朋友請輕點噴，我雖然不要臉，但是也一把年紀了。
配置如圖
不可否認的就是東哥真快，晚上下單，第二天就齊活了。安裝到位，一次點亮，必要的軟件都裝好之后，開始驗證我的性價比理論是否成立。到今天為止，差不多一個月了，目前實際使用的效果反饋看，應該是毫無壓力。
至此，我暫且得出結論，一般印刷廠平面設計的電腦，主要還是吃的CPU計算，集成顯卡完全可以勝任。
說到最后，又忍不住想吐槽，這老板呀，越是有錢越是扣。如果客官認可的話，麻煩給我點個贊，不認可的話，請給我留言！我還真不確定是我認識的老板太少了，還是我認識的老板還不叫有錢。