论文&代码论文链接：[arxiv]代码&应用：开源代码：[githubcode]开源应用：[modelscope]背景介绍传统视频目标检测（VideoObjectDetection,VOD）任务以一段视频作为输入，利用视频的时序信息进行目标检测，并最终输出每一帧视频帧的检测结果。其相比图像目标检测（ImageObjectDetection,IOD）任务，优势在于能够利用视频的时序信息，对运动模糊、图像失焦、遮挡、物体姿态变化等困难的场景具有更强的鲁棒性。然而，传统的VOD和IOD都是离线（offline）的检测，即仅考虑算法的检测精度，未考虑算法的延时。为了更加贴近现实场景，ECCV2020论

我正在尝试使用Hadoop编写一个简单的MapReduce程序，它将告诉我最容易患流感的月份。我正在使用可以在这里找到的谷歌流感趋势数据集http://www.google.org/flutrends/data.txt.我已经编写了Mapper和reducer，如下所示publicclassMaxFluPerMonthMapperextendsMapper{privatestaticfinalLogLOG=LogFactory.getLog(MaxFluPerMonthMapper.class);@Overrideprotectedvoidmap(LongWritablekey,Tex

摘要：针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。本文分享自华为云社区《基于ModelArts进行流感患者密接排查》，作者：HWCloudAI。目前流感病毒患者密接难以排查，尤其是在人流量大的区域，进行排查需要消耗大量人力且需要等待。针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。1）利用行人重识别技术实现流感病毒患者及密接者识别功能；2）结合Stereo-vision以及YOLO算法实现患者的真实密切接

摘要：针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。本文分享自华为云社区《基于ModelArts进行流感患者密接排查》，作者：HWCloudAI。目前流感病毒患者密接难以排查，尤其是在人流量大的区域，进行排查需要消耗大量人力且需要等待。针对疫情期间存在的排查实时性差、排查效率低、无法追踪密接者等问题，可以使用基于YOLOv4的行人检测、行人距离估计、多目标跟踪的方案进行解决。1）利用行人重识别技术实现流感病毒患者及密接者识别功能；2）结合Stereo-vision以及YOLO算法实现患者的真实密切接