Docker与容器技术:Fabio Kung在DockerCon的演讲精华

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Fabio Kung在DockerCon中的演讲涵盖了Docker容器技术及其在平台即服务(PaaS)环境中的应用。演讲者强调了Docker的可移植性和互操作性,以及开发者对应用程序的需求和PaaS的扩展性需求。此外,还提到了Docker的安全性问题以及与Linux容器(LXC)、lmctfy等其他容器技术的关系。 Docker 是一种流行的开源技术,它允许开发人员创建轻量级、可移植的容器,这些容器可以在各种环境中运行,实现了“一次编写,到处运行”的理念。这种技术源自于Sun Microsystems的类似概念,但Docker通过提供标准化的容器化方法,显著改善了软件部署和管理的效率。 Fabio Kung在演讲中指出,Docker的核心优势在于其互操作性,使得开发者可以轻松地在不同的系统上运行他们的应用程序。这得益于Docker容器化的标准化,它们封装了应用运行所需的依赖,确保在任何支持Docker的平台上都能一致地运行。同时,Docker也鼓励了一种12因素的应用程序设计原则,这强调了应用的无状态性、配置的外部化和与其他服务的松耦合。 PaaS提供商希望提供能够无缝扩展的服务,Docker的出现为他们提供了新的解决方案。通过使用Docker,PaaS平台可以更高效地管理和调度资源,因为每个容器都包含了运行应用所需的所有元素,减少了依赖性冲突和环境不一致的问题。 然而,演讲中也提到了Docker在多租户场景下的安全性挑战。Darren0在#docker-dev讨论中提到,试图使Docker适应多用户环境可能会引发一系列复杂的安全问题。这是因为Docker容器虽然隔离了应用,但在同一主机上运行时,它们共享底层操作系统,这就要求更深入的安全策略来防止潜在的攻击。 此外,演讲还提到了与Docker相关的其他容器技术,如Linux Containers (LXC) 和lmctfy(由Google开发的控制全栈容器的框架)。这些技术同样致力于提供进程隔离,但Docker通过更友好的用户界面和社区支持,成为了容器化的首选工具。 在操作层面,演讲中提到了在容器内进行系统级别的操作,如安装软件包、编辑配置文件、挂载文件系统、加载模块以及设置防火墙规则等,这些操作通常需要root权限,可能涉及到对内核空间的滥用。这提醒我们,尽管Docker提供了隔离,但谨慎的权限管理和安全实践仍然是必要的。 Fabio Kung的演讲揭示了Docker在现代IT环境中扮演的重要角色,以及它如何改变应用程序的开发、部署和管理方式。同时,他也提醒我们注意与Docker相关的安全挑战和最佳实践,以确保在享受其便利性的同时,也能保证系统的安全性和稳定性。
2024-09-06 上传
1 目标检测的定义 目标检测(Object Detection)的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。由于各类物体有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具有挑战性的问题。 目标检测任务可分为两个关键的子任务,目标定位和目标分类。首先检测图像中目标的位置(目标定位),然后给出每个目标的具体类别(目标分类)。输出结果是一个边界框(称为Bounding-box,一般形式为(x1,y1,x2,y2),表示框的左上角坐标和右下角坐标),一个置信度分数(Confidence Score),表示边界框中是否包含检测对象的概率和各个类别的概率(首先得到类别概率,经过Softmax可得到类别标签)。 1.1 Two stage方法 目前主流的基于深度学习的目标检测算法主要分为两类:Two stage和One stage。Two stage方法将目标检测过程分为两个阶段。第一个阶段是 Region Proposal 生成阶段,主要用于生成潜在的目标候选框(Bounding-box proposals)。这个阶段通常使用卷积神经网络(CNN)从输入图像中提取特征,然后通过一些技巧(如选择性搜索)来生成候选框。第二个阶段是分类和位置精修阶段,将第一个阶段生成的候选框输入到另一个 CNN 中进行分类,并根据分类结果对候选框的位置进行微调。Two stage 方法的优点是准确度较高,缺点是速度相对较慢。 常见Tow stage目标检测算法有:R-CNN系列、SPPNet等。 1.2 One stage方法 One stage方法直接利用模型提取特征值,并利用这些特征值进行目标的分类和定位,不需要生成Region Proposal。这种方法的优点是速度快,因为省略了Region Proposal生成的过程。One stage方法的缺点是准确度相对较低,因为它没有对潜在的目标进行预先筛选。 常见的One stage目标检测算法有:YOLO系列、SSD系列和RetinaNet等。 2 常见名词解释 2.1 NMS(Non-Maximum Suppression) 目标检测模型一般会给出目标的多个预测边界框,对成百上千的预测边界框都进行调整肯定是不可行的,需要对这些结果先进行一个大体的挑选。NMS称为非极大值抑制,作用是从众多预测边界框中挑选出最具代表性的结果,这样可以加快算法效率,其主要流程如下: 设定一个置信度分数阈值,将置信度分数小于阈值的直接过滤掉 将剩下框的置信度分数从大到小排序,选中值最大的框 遍历其余的框,如果和当前框的重叠面积(IOU)大于设定的阈值(一般为0.7),就将框删除(超过设定阈值,认为两个框的里面的物体属于同一个类别) 从未处理的框中继续选一个置信度分数最大的,重复上述过程,直至所有框处理完毕 2.2 IoU(Intersection over Union) 定义了两个边界框的重叠度,当预测边界框和真实边界框差异很小时,或重叠度很大时,表示模型产生的预测边界框很准确。边界框A、B的IOU计算公式为: 2.3 mAP(mean Average Precision) mAP即均值平均精度,是评估目标检测模型效果的最重要指标,这个值介于0到1之间,且越大越好。mAP是AP(Average Precision)的平均值,那么首先需要了解AP的概念。想要了解AP的概念,还要首先了解目标检测中Precision和Recall的概念。 首先我们设置置信度阈值(Confidence Threshold)和IoU阈值(一般设置为0.5,也会衡量0.75以及0.9的mAP值): 当一个预测边界框被认为是True Positive(TP)时,需要同时满足下面三个条件: Confidence Score > Confidence Threshold 预测类别匹配真实值(Ground truth)的类别 预测边界框的IoU大于设定的IoU阈值 不满足条件2或条件3,则认为是False Positive(FP)。当对应同一个真值有多个预测结果时,只有最高置信度分数的预测结果被认为是True Positive,其余被认为是False Positive。 Precision和Recall的概念如下图所示: Precision表示TP与预测边界框数量的比值 Recall表示TP与真实边界框数量的比值 改变不同的置信度阈值,可以获得多组Precision和Recall,Recall放X轴,Precision放Y轴,可以画出一个Precision-Recall曲线,简称P-R