Consul 是 HashiCorp 开发的一款分布式服务网格工具，专注于服务发现、配置管理和服务治理。其服务治理能力主要通过以下核心机制实现：

1. 服务发现与健康检查

• 服务注册：服务实例通过 Agent（客户端）自动注册到 Consul，或通过 API/配置文件手动注册。

这一次我们继续介绍微服务相关组件配置中心的使用方法。本来打算介绍下携程开源的重型配置中心框架 apollo 但是体系实在是太过于庞大，还是让我爱不起来。因为前面我们已经介绍了使用

1. 概述

Consul 是 HashiCorp 公司基于 go 语言研发用于服务发现和配置共享开的分布式高可用的系统。提供内服务注册与发现框架，分布一致性协议实现，健康检查，Key/Value存储，多数据中心方案，以及 Web UI 支持。

Consul 作为微服务注册中心，提供了服务发现、健康检查、多数据中心支持等核心功能。以下是关于 Consul 的详细分步说明：

1. Consul 核心概念

• Agent：运行在每个节点上的守护进程，负责服务注册、健康检查及与集群通信。

Consul配置中心

来源：计算机视觉工坊

添加微信：dddvisiona，备注：目标检测，拉你入群。文末附行业细分群

投稿作者：极链AI研究院顾寅铮

今年4月，在北京举行的智源学者计划启动暨联合实验室发布会上，北京旷视科技有限公司与北京智源人工智能研究院共同发布了全球最大的目标检测数据集 – Objects365。

该数据集总共包含63万张图像，覆盖365个类别，高达1000万框数，具有规模大、质量高、泛化能力强的特点，远超Pascal VOC、COCO等传统数据集。关于Objects365的论文 [1] 近日在两年一度的计算机视觉顶会ICCV 2019中发表，同时在不久前结束的谷歌目标检测赛Open Images Challenge 2019 – Object Detection Track [2] 中排名前三的队伍都使用了Objects365作为额外数据集并取得mMAP平均提升2至3个百分点。

这是一个基于迁移学习的目标检测API，可检测图像、视频或实时网络摄像头中的所有目标。SSD模型和Faster R-CNN模型连同Tensorflow中的标签图一起在Mobile Net COCO数据集上进行了预训练。这些模型用于检测图像、视频或实时网络摄像头中捕获的目标。OpenCV用于流目标和预处理。

Github项目地址

https://github.com/kaushikjadhav01/Real-Time-Object-Detection-API-using-TensorFlow

Nullmax纽劢发布QAF2D：利用2D检测引导查询3D anchor来增强BEV远距离目标检测

Abstract