百度■百度大脑EasyDL零售版货架拼接技术探秘( 二 )
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整个货架拼接流程中使用的关键模块和功能包括：
1）Task Manager： 任务信息管理服务 ， 提供了6个通用的API ， 管理货架拼接任务的meta数据、完成用户对任务的各种操作 ， 对用户数据鉴权等；
2）Daemon Scheduler：后台守护进程 ， 负责扫描和调度可执行的货架拼接离线任务；对任务进行流控管理；任务执行异常检查等;
3）DagTask Scheduler：基于有向无环图(DAG)调度和执行任务 。 由于货架拼接离线任务流程较为复杂 ， 可以分为若干个子任务 ， 部分子任务可并行执行 ， 通过DAG的方式来组织和运行整体离线任务 ， 可以提升任务的运行效率 ， 后面会详细介绍离线任务的完整结构 。
2、百度飞桨EasyDL货架拼接离线任务实现详解
接下来 ， 一起了解下离线任务是如何实现的 。 货架拼接服务支持用户上传从上到下、横向拍摄的多个视频或者多组局部货架图片 ， 货架拼接任务会先后进行横向和纵向的货架图片拼接 ， 获取完整的货架大图；另外由于用户在百度EasyDL平台训练商品检测模型使用的往往是货架的局部图片 ， 因此需要使用局部图片调用API进行商品检测 ， 并根据拼接参数将检测框的位置校准的拼接大图上 。 整个流程可拆分为以下5个子任务：
1）调用用户指定的定制或者标准的商品检测模型服务对局部货架图片进行商品检测 ， 获取商品名称和在局部图片上的检测框位置信息 。
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2）对每一组从左到右拍摄的局部货架图片 ， 获得一张拼接的完整货架图片 。
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3）经过步骤2 ， 获取N组货架图片横向拼接后生成的大图 ， 对N张大图进行纵向的图片拼接 ， 获得最终完整的货架完整大图 。
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4） 对于每一组从左到右拍摄的图片 ， 通过步骤2会得到的一组拼接参数 ， 使用这组参数计算 ， 对这组图片的商品检测框的位置进行相应的平移、旋转、拉伸等 ， 将检测框横向校准到拼接大图上的相应位置 ， 并对重叠较多的检测框进行去重 。
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5） 类似与步骤4 ， 通过步骤3产生的拼接参数 ， 对步骤4横向校准后的商品检测框 ， 再次做纵向的位置校准 ， 得到商品在最终大图上的位置 。
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整个流程总体可以组织如下所示的DAG：
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从上图可以发现 ， 在任务开始阶段 ， 子任务1和2没有依赖的关系 ， 可并行运行；在子任务2成功后 ， 任务3即可运行 ， 无需等待子任务1的结果；通过DAG方式可以使得子任务局部并行运行 ， 加快整体拼接任务的处理速度 。另外 ， 货架图片拼接子任务通过容器化的方式运行 ， 避免对部署环境的依赖 ， 提升可扩展性；通过调度资源工具 ， 避免GPU、CPU等资源的抢占冲突 ， 提升拼接任务的可靠性 。
3、百度飞桨EasyDL货架拼接算法详解
纵观整个货架拼接离线任务 ， 其中较为核心的还是货架拼接算法 ， 算法的设计决定了拼接任务的速度、可靠性以及结果的准确性等 。 下面 ， 将对货架拼接算法进行详细介绍 。
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