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Linuxの各種仮想ネットワークデバイスにおけるSegmentation Offloadの振る舞い
LinuxにおけるSegmentation OffloadとはTCPなどのトランスポートレイヤのプロトコルが送信するデータをMTUに収まるように分割する処理(Segmentation)をNICのレイヤにオフロードすることによってスループットを向上させる技術です. Segmentation Offloadを使った場合, トランスポートレイヤのプロトコルはIPレイヤで許容される最大のサイズ(64KB程度)までのデータを1つのIPパケットで送信することができます. 受信側は逆にネットワークから入ってきたSegmentation済みのパケットをNICのレイヤで1つの大きなIPパケットに集約した上でプロトコルスタックの処理にかけます. これによってプロトコルスタックで処理されるパケットの個数を減らすことができるため, スループットが上がるという仕組みです. Linuxには仮想ネットワークデバイスとい
こんにちは。サーバーサイドエンジニアの三村です。 保険薬局と患者さまを繋ぐ「かかりつけ薬局」化支援アプリ kakariやその姉妹サービスである患者接点を資産化する診療予約システム かかりつけクリニック支援サービス kakari for Clinicの開発を担当しています。 目次 はじめに 現象 bugs.rubyに報告 原因究明までの道のり 環境依存の問題かどうかを切り分け エラー発生ファイルの特定 specの実行順をランダムから定義順に変更 因果関係のあるテストを特定 脱Docker Desktop for Mac MySQL -> SQLiteに変更 再現コードの特定 再現コード報告 修正確認 work around まとめ おまけ はじめに kakariをRuby v3.1.0にアップグレードする作業をしていたところSegmentation faultに遭遇したので、bugs.rub
CTO室SREの@sinsokuです。 先日、弊社のCIで稀によく Segmentation fault が起きるようになりました。 ＿人人人人人人＿ ＞ 突然の死 ＜ ￣Y^Y^Y^Y^Y￣ 調べてみた 最初は気づかなかったけど、画像の右端のダウンロードっぽいアイコンをクリックすると、実行結果のログを全文見ることができます。 [BUG] Segmentation fault at 0x000056529cd6d5e0 ruby 2.6.5p114 (2019-10-01 revision 67812) [x86_64-linux] -- Control frame information ----------------------------------------------- c:0059 p:---- s:0312 e:000311 CFUNC :[] c:0058 p:0016
Shota Imai@えるエル on Twitter: "テスラの自動運転車の制御AI視点で、行っている処理を可視化したもの semantic segmentation、object detection、depth estimationなど、最近の機械学習、特にCV技術の集合体感がある(… https://t.co/KLdiklVxA3"
テスラの自動運転車の制御AI視点で、行っている処理を可視化したもの semantic segmentation、object detection、depth estimationなど、最近の機械学習、特にCV技術の集合体感がある(… https://t.co/KLdiklVxA3
Why is there a "V" in SIGSEGV Segmentation Fault?06/18/2020 Another long night. I was working on my perfect, bug-free program in C, when the predictable thing happened: $ clang skynet.c -o skynet $ ./skynet.out Segmentation fault (core dumped) Oh, well... Maybe I'll be more lucky taking over the world another night. But then it struck me. My program received a SIGSEGV signal and crashed with "Segm
ソフトウェアバグ -Segmentation Fault- - 株式会社Ninjastars 技術系ブログ
株式会社Ninjastars取締役の齊藤です。 皆様もC言語やC++で開発しているときなどに一度はこの実行時エラーを見たことがあるのではないでしょうか？ 今回はSegmentation Fault（以下セグフォ）がどのようにして発生するのかを詳細に書いていこうと思います。 １.セグフォとは 割り当てられた仮想メモリ領域（セグメント）に読み込み(r)または書き込み(w)、実行の権限(x)がない状態でアクセスしたときに起こるエラーのことを指します。 では、なぜセグフォが必要なのでしょうか? それはメモリに展開されているプロセスを保護し、OS全体に影響を及ぼさないためです。 ２．セグフォの原因を探す手順 プログラムを用意したのでそれを例に原因を探していきましょう。 まず今回のプログラムは標準入力で10byteのbufferに文字データを格納するものです。 標準入力する際、gets関数を使っている
GitHub - facebookresearch/detectron2: Detectron2 is a platform for object detection, segmentation and other visual recognition tasks.
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コンピュータビジョンの最新論文調査 Segmentation 編 | BLOG - DeNA Engineering
はじめに こんにちは、AIシステム部でコンピュータビジョンの研究開発をしている唐澤です。 我々のチームでは、常に最新のコンピュータビジョンに関する論文調査を行い、部内で共有・議論しています。今回は Segmentation 編として唐澤 拓己(@Takarasawa_)、葛岡 宏祐(facebook)、宮澤 一之(@kzykmyzw)が調査を行いました。 過去の他タスク編については以下をご参照ください。 Human Recognition 編 3D Vision 編 キーポイント検出の手法を用いた物体検出編 Object Tracking 編 論文調査のスコープ 2018年11月以降にarXivに投稿されたコンピュータビジョンに関する論文を範囲としており、その中から重要と思われるものをピックアップして複数名で調査を行っております。今回は主に Segmentation 技術に関する最新論文を
論文紹介 DISN: Deep Implicit Surface Network for High quality Single-view 3D Reconstruction / DISN: Deep Implicit Surface Network for High quality Single-view 3D Reconstruction
Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentationを読んだのでメモ - 機械学習とかコンピュータビジョンとか
はじめに Gated-SCNN: Gated Shape CNNs for Semantic Segmentationを読んだのでメモ． 気持ち 従来のCNNを使ったsegmentation手法は色だの形だのテクスチャだのをCNNの内部で一緒くたに扱っていて，その扱い方を疑問視した論文．ここではshapeに関する推論を分離したほうがいいという仮説を立てて，通常のCNN（regular stream）にshapeを扱うブランチ（shape stream）を加えたtwo stream型のモデルを提案． Gated Shape CNN 上で説明した通り，regular streamとshape streamからなるモデルを作る．その際にちゃんとshape streamがshape（ここではboundary）に関する情報のみを扱えるよう，Gated Convolution Layer (GCL)を
Introducing Segment Anything: Working toward the first foundation model for image segmentation
Segment Anything’s promptable design enables flexible integration with other systems. SAM could receive input prompts, such as a user’s gaze from an AR/VR headset, like Project Aria. SAM: A generalized approach to segmentation Previously, to solve any kind of segmentation problem, there were two classes of approaches. The first, interactive segmentation, allowed for segmenting any class of object
山野氏の自己紹介 金子春信氏（以下、金子）：ここから、PoCの内容について山野さんにお話しいただきたいと思います。 山野葉子氏（以下、山野）：ありがとうございます。ただいま紹介いただいた山野と申します。今日はこのような場でお話しする機会をいただき、Akamaiさま、本当にありがとうございます。 それでは私から、「Akamai Guardicore Segmentation」のPoCをした内容についてお話ししたいと思っています。はじめに簡単に自己紹介をします。私、株式会社大和総研のフロンティア研究開発センターに所属している山野葉子と申します。よろしくお願いします。 私のキャリアですが、まず大和総研に入社して、証券会社さま向けのオンライントレードのシステム開発に従事した後、企画部門で金融機関さま向けのDXソリューションの企画などに携わってきました。 フロンティア研究開発センターには2016年ぐ
News & Views Elimination of covid... Elimination of covid-19: a practical roadmap by segmentation Letters Elimination of covid-19 Elimination of covid-19: a practical roadmap by segmentation BMJ 2021; 372 doi: https://doi.org/10.1136/bmj.n349 (Published 08 February 2021) Cite this as: BMJ 2021;372:n349 Kentaro Iwata, professor of infectious diseases1, Yuki Aoyagi, internist21Division of Infectious
Published: May 19, 2021 ● Updated: Mar 21, 2024 IntroDeep learning has been very successful when working with images as data and is currently at a stage where it works better than humans on multiple use-cases. The most important problems that humans have been interested in solving with computer vision are image classification, object detection and segmentation in the increasing order of their diff
Image Segmentation: Tips and Tricks from 39 Kaggle Competitions
Case studyHow Brainly avoids workflow bottlenecks with automated tracking Case studyHow Neptune gave Waabi organization-wide visibility on experiment data
Help us understand the problem. What are the problem?
[YOLOv8 Instance Segmentation] 「きのこの山」に潜伏する「たけのこの里」を機械学習で見つけてみました 〜データセットは、Segment Anything Modelで自動的に生成されています〜 | DevelopersIO
[YOLOv8 Instance Segmentation] 「きのこの山」に潜伏する「たけのこの里」を機械学習で見つけてみました 〜データセットは、Segment Anything Modelで自動的に生成されています〜 1 はじめに CX事業本部製造ビジネステクノロジー部の平内（SIN）です。 YOLOv8は、イメージ分類・物体検出・セグメンテーション・骨格検出などに対応していますが、今回は、セグメンテーションモデルをファインチューニングして、「きのこの山」と「たけのこの里」を検出してみました。 最初に、動作している様子をご確認下さい。比較的に精度高くセグメンテーション出来ていると思います。 2 データセット作成 セグメンテーションモデルを学習する為のデータは、下記のように、対象物の輪郭座標が必要であり、これを大量に作成するのは、結構な膨大な作業量になってしまいます。 そこで、この作業
![[YOLOv8 Instance Segmentation] 「きのこの山」に潜伏する「たけのこの里」を機械学習で見つけてみました 〜データセットは、Segment Anything Modelで自動的に生成されています〜 | DevelopersIO](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/39c333a033a0d0be80ef5ce7121caeffe0f678de/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fdevio2023-media.developers.io%2Fwp-content%2Fuploads%2F2024%2F02%2Ficon.png)
点群SegmentationのためのTransformerサーベイ - takminの書きっぱなし備忘録 @はてなブログ
今回、主に点群に対してSemantic Segmentationを行うためにTansformerを適用した研究についてサーベイしてみたので、資料を公開します。 元々は、前回開催したコンピュータビジョン勉強会＠関東「深層学習＋３D論文読み会」で発表するために準備していたのですが、発表者が十分に集まったことと、ハイブリッド開催のため運営が大変になりそうだったので、発表は断念しました。 最初は画像と点群でのTransformerの適用方法の違いが気になって調べだしたので、PointTransformerとPointMixerあたりまでを発表するつもりだったのですが、発表を取りやめて調べる時間もできたので、色々と追加で調べているうちに分量が増えてしまいました。 調べてみて、果たしてTransformerは畳み込みと比べて点群処理に最適か？というのはよくわかりませんでした。ただ、PointBERTの
じゅん@4/19XRミーティング北海道エリアのお世話 10/22💉5 @jun_mh4g 8か月ぶりのMediapipe活用ハンズオンかな('ω') あんまり分かってないのでまた勉強する('ω')// AI x OpenCV x WebXR: Selfie Segmentationを使ってみよう xr-fukuoka.connpass.com/event/223467/ #AR_Fukuoka 2021-08-29 19:01:11
Let’s see a brief description of the columns of our dataset: age (numeric)job : type of job (categorical: “admin.” ,”unknown”,”unemployed”, ”management”, ”housemaid”, ”entrepreneur”, ”student”, “blue-collar”, ”self-employed”, ”retired”, ”technician”, ”services”)marital : marital status (categorical: “married”,”divorced”,”single”; note: “divorced” means divorced or widowed)education (categorical: “
GitHub - stanfordnlp/stanza: Stanford NLP Python library for tokenization, sentence segmentation, NER, and parsing of many human languages
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GitHub - floe/backscrub: Virtual Video Device for Background Replacement with Deep Semantic Segmentation
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はじめに 本稿では昨年度末に提案されたInstance Segmentationに関する新しいアプローチ SOLO: Segmenting Objects by Locations (https://arxiv.org/abs/1912.04488) を紹介します。 物体検出でお馴染みのYOLOをもじったようなタイトルですが、こちらはInstance Segmentationです。しかし、YOLOに負けず劣らずシンプルな面白いアプローチで、精度等のパフォーマンスも高い(らしい)ので、是非トライください。 なお、先日(2020年3月)、SOLOv2も発表されました。 SOLOv2: Dynamic, Faster and Stronger (https://arxiv.org/abs/2003.10152) こちらも完全にYOLOv2を彷彿とさせるタイトルですね。 Instance Segm
Updated whitepaper available: Architecting for PCI DSS Segmentation and Scoping on AWS | Amazon Web Services
AWS Security Blog Updated whitepaper available: Architecting for PCI DSS Segmentation and Scoping on AWS Amazon Web Services (AWS) has re-published the whitepaper Architecting for PCI DSS Scoping and Segmentation on AWS to provide guidance on how to properly define the scope of your Payment Card Industry (PCI) Data Security Standard (DSS) workloads that are running in the AWS Cloud. The whitepaper
Object Detection and Image Segmentation with Deep Learning on Earth Observation Data: A Review-Part I: Evolution and Recent Trends
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GitHub - JunMa11/SegLossOdyssey: A collection of loss functions for medical image segmentation
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GitHub - sshniro/line-segmentation-algorithm-to-gcp-vision: Line segmentation algorithm for Google Vision API.
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Interpretable Segmentation of Medical Free-Text Records Based on Word Embeddings | R-bloggers
R-bloggers R news and tutorials contributed by hundreds of R bloggers [This article was first published on R in ResponsibleML on Medium, and kindly contributed to R-bloggers]. (You can report issue about the content on this page here) Want to share your content on R-bloggers? click here if you have a blog, or here if you don't. Is it possible to derive useful and interpretable information from sho
GitHub - zymk9/Yet-Another-Anime-Segmenter: Instance segmentation for anime characters based on CondInst and SOLOv2
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C言語は、1972年にAT&Tベル研究所の、デニス・リッチーが主体となって作成したプログラミング言語です。 B言語の後継言語として開発されたことからC言語と命名。そのため、表記法などはB言語やALGOLに近いとされています。 Cの拡張版であるC++言語とともに、現在世界中でもっとも普及されているプログラミング言語です。
Segmentation Models Pytorch の バックボーン(Backbone) を設定したいように変更する時の方法と注意点 はじめに ディープラーニングのための自動微分をしてくれる PyTroch において、セグメンテーションのタスクのモデルを簡単に提供してくれるのが Segmentation Models Pytorchです。 モデル作成の初学者から Kaggle などのコンペ、業務でも仕様できるくらい便利なライブラリーです。 もう既にバックボーンとなるエンコーダーは自由に選べるほど豊富にあります。 しかしながら、最新のモデルや3Dカスタムなどをする時に簡単にカスタムする方法がわからなかったので備忘録のつもりで例を記載しております。 実装 Python 実装を記載します。 基本のおさらい import segmentation_models_pytorch as smp m
A new dense, sliding-window technique for instance segmentation
A new dense, sliding-window technique for instance segmentation What the research is:We’re introducing a new framework, called TensorMask, that uses a dense, sliding-window technique for very sharp instance segmentation. TensorMask designs novel architectures and operators to capture the 4D geometric structure with rich, effective representations for dense images. This is the first time this appro
GitHub - jsbroks/coco-annotator: :pencil2: Web-based image segmentation tool for object detection, localization, and keypoints
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GitHub - SkyTNT/anime-segmentation: high-accuracy segmentation for anime character
arguments: -h, --help show this help message and exit --net {isnet_is,isnet,u2net,u2netl,modnet,inspyrnet_res,inspyrnet_swin} isnet_is: Train ISNet with intermediate feature supervision, isnet: Train ISNet, u2net: Train U2Net full, u2netl: Train U2Net lite, modnet: Train MODNet inspyrnet_res: Train InSPyReNet_Res2Net50 inspyrnet_swin: Train InSPyReNet_SwinB --pretrained-ckpt PRETRAINED_CKPT load f
php-fpm が OPcache の JIT に原因があって Segmentation Fault を起こすケースの対策 - KUSANAGI Tech Column
php-fpm が OPcache の JIT に原因があって Segmentation Fault を起こすケースの対策 プライム・ストラテジーの「KUSANAGI」は、PHPのOPcacheのJITによって「Segmentation Fault」を起こす問題に対する対処法を紹介。502エラーが頻発した時点で該当する可能性があり、その場合、OPcacheのJIT設定を変更し、php-fpmを再起動することでエラーが発生しなくなる。詳細な発生原因は不明だが、PHPスクリプトファイルの頻繁な更新によりキャッシュとの差が生じるとエラーが発生することが示唆されている。設定変更によるパフォーマンスの影響も報告されており、初期設定のトレーシングモードが最も性能が高い一方で、エラーが発生した場合は関数モードへの変更が推奨されている。 プライム・ストラテジー「KUSANAGI」開発チームの石川です。 今
A novel coronavirus disease 2019 (COVID-19) was detected and has spread rapidly across various countries around the world since the end of the year 2019, Computed Tomography (CT) images have been used as a crucial alternative to the time-consuming RT-PCR test. However, pure manual segmentation of CT images faces a serious challenge with the increase of suspected cases, resulting in urgent requirem
In this work, we aim at building a simple, direct, and fast instance segmentation framework with strong performance. We follow the principle of the SOLO method of Wang et al. "SOLO: segmenting objects by locations". Importantly, we take one step further by dynamically learning the mask head of the object segmenter such that the mask head is conditioned on the location. Specifically, the mask branc
This tutorial focuses on the task of image segmentation, using a modified U-Net. What is image segmentation? In an image classification task, the network assigns a label (or class) to each input image. However, suppose you want to know the shape of that object, which pixel belongs to which object, etc. In this case, you need to assign a class to each pixel of the image—this task is known as segmen
画像をピクセル単位で処理する、セマンティックセグメンテーションのモデルも、表示に注意を払えば、十分高速な処理に適用可能だと思います 1 はじめに CX事業本部の平内（SIN）です。 ディープラーニングによる画像認識は、基本的に、Object Detection、Image classification、semantic segmentationの3つとなりますが、今回は、セマンティックセグメンテーションのモデルを使用して、道路を識別する要領を試してみました。 最初に、試してみた様子です。 動画は、Pixels Videosに公開されているものを利用させて頂きました。 2 モデル 今回も、推論に使用したフレームワークは、Open VINO Toolkitです。 そして、モデルは、OpenVINOで利用可能なIR（中間表現フォーマット）へ変換されて公開されている、road-segmentati
Semantic segmentation refers to the process of linking each pixel in an image to a class label. These labels could include a person, car, flower, piece of furniture, etc., just to mention a few. We can think of semantic segmentation as image classification at a pixel level. For example, in an image that has many cars, segmentation will label all the objects as car objects. However, a separate clas
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Ruby v3.1.0のSegmentation faultに遭遇した話 - メドピア開発者ブログ
CIで稀にSegmentation faultが起きてRubyが死ぬ問題と対応 - メドピア開発者ブログ
Why is there a "V" in SIGSEGV Segmentation Fault?
Semantic segmentation 振り返り
セキュリティと管理の課題感から取り組んだ「Akamai Guardicore Segmentation」のPoC 大和総研が感じた「ネットワークを可視化できる」メリット
Elimination of covid-19: a practical roadmap by segmentation
A Complete guide to Semantic Segmentation in 2024
TSO(TCP Segmentation Offload)について - Qiita
AI x OpenCV x WebAR: Selfie Segmentationを使ってみよう
Mastering Customer Segmentation with LLM
"SOLO" 簡単すぎるInstance Segmentation - Qiita
【C言語、Segmentation faultの原因】教えてください！
Segmentation Models Pytorch の BackBone をカスタムする方法
COVID-19 Chest CT Image Segmentation -- A Deep Convolutional Neural Network Solution
SOLOv2: Dynamic and Fast Instance Segmentation
Image segmentation | TensorFlow Core
semantic segmentationで道路を青色に塗ってみました | DevelopersIO
A 2019 Guide to Semantic Segmentation - Fritz ai
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