视觉Mamba:基于双向状态空间模型的高效视觉表征学习
文章浏览阅读826次,点赞4次,收藏16次。最近,具有高效硬件感知设计的状态空间模型(SSMs),例如Mamba,在长序列建模方面展现出了巨大潜力。纯粹基于SSMs构建高效和通用的视觉骨干网络是一个吸引人的方向。然而,由于视觉数据的空间敏感性和视觉理解的全局上下文需求,用SSMs表示视觉数据是一项挑战。本文表明,视觉表示学习对自注意力的依赖不是必需的,并提出了一个新的通用视觉骨干网络,该网络使用双向Mamba块(Vim),通过位置嵌入标记图像序列,并使用双向状态空间模型压缩视觉表示。
MVDet:多视角检测与特征透视变换
文章浏览阅读894次。遮挡是许多计算机视觉任务面临的一个基本问题。具体来说,在检测问题中,遮挡带来了很大的困难,已经提出了许多方法来解决它。一些方法专注于单视图检测问题,例如基于部件的检测[35,25,48],损失设计[46,39]和学习非最大抑制[13]。其他方法从多个线索联合推断物体,如RGB- d[10,12,27]、LIDAR点云[6]和多个RGB相机视图[8,3]。在本文中,我们专注于从多个RGB相机视图(多视图)中检测行人。多视角行人检测通常使用来自多个校准摄像机的同步帧作为输入[8,29,3]。
Focaler-IoU:更聚焦的IoU损失
文章浏览阅读1.1k次,点赞15次,收藏19次。目标检测是计算机视觉的基本任务之一,其目的是在图像中定位和识别目标。根据是否生成锚点,可以将它们分为基于锚点和无锚点的方法。基于锚点的算法包括Faster R-CNN [1]、YOLO(You Only Look Once)系列 [2]、SSD(Single Shot MultiBox Detector) [3]和RetinaNet [4]。_focaler iou
YoloV8改进策略:IoU改进|Iou Loss最新实践|高效涨点|完整论文翻译
文章浏览阅读624次。目标检测是计算机视觉的基本任务之一,其目的是在图像中定位和识别目标。根据是否生成锚点,可以将它们分为基于锚点和无锚点的方法。基于锚点的算法包括Faster R-CNN [1]、YOLO(You Only Look Once)系列 [2]、SSD(Single Shot MultiBox Detector) [3]和RetinaNet [4]。
YoloV8改进策略:Block改进|DCNv4最新实践|高效涨点|完整论文翻译
文章浏览阅读1.1k次。在计算机视觉领域,关于卷积网络(ConvNets)和Transformer哪个性能更优越的争论一直在进行。近年来,具有注意力机制的大型视觉模型中的Transformer模型[12、25、44]取得了显著成果,显示出超越ConvNets的潜力。然而,诸如InternImage [38]和ConvNeXt [26]等最新研究工作表明,基于ConvNet的视觉模型在各种下游任务中仍保持稳健的性能、效率和简单性,并具有适当的归纳偏差[15、41]。值得注意的是,在图像生成等领域[29、31],卷积仍然是首选方法。
YoloV8改进策略:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解
文章浏览阅读300次。HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担,并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块,在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320322002667?via%3Dihub。
YoloV8改进策略:Neck改进:HAM混合注意力机制改进YoloV8|多种改进,多种姿势涨点|代码注释详解
文章浏览阅读269次。HAM通过快速一维卷积来缓解通道注意机制的负担,并引入通道分离技术自适应强调重要特征。HAM作为通用模块,在CIFAR-10、CIFAR-100和STL-10数据集上实现了SOTA级别的分类性能。论文链接:https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0031320322002667?via%3Dihub。
MogaNet:高效的多阶门控聚合网络
文章浏览阅读108次。文章目录摘要1、简介2、相关工作2.1、视觉Transformers2.2、ViT时代的卷积网络3、从多阶博弈论交互的角度看表示瓶颈4、方法论4.1、MogaNet概述4.2、多阶门控聚合4.3、通过通道聚合进行多阶特征重新分配4.4、实现细节5、实验5.1、ImageNet分类5.2、密集预测任务5.3、消融实验和分析6、结论致谢A、实现细节A.1、架构细节A.2、ImageNet实验设置A.3、COCO上的目标检测和实例分割A.4、ADE20K上的语义分割A.5、COCO上的2D人体姿态估计A.6、3D
Kafka SASL_SSL双重认证
文章浏览阅读1.5k次,点赞43次,收藏9次。kafka提供了多种安全认证机制,主要分为SASL和SSL两大类。在 Kafka 中启用 SASL_SSL 安全协议时,SASL 用于客户端和服务器之间的身份验证,SSL 则用于加密和保护数据的传输。不仅提供身份验证,还提供加密和数据保护的功能。因工作需要,需要在测试环境搭建一套基于SASL_SSL协议的kafka环境。坑比较多,经过两天的研究终于搞定了,特在此记录下。
Redis + Lua 实现分布式限流器
文章浏览阅读990次,点赞19次,收藏10次。*** @explain: 限流类型/*** 自定义key* 请求者IP*/ IP;period表示请求限制时间段count表示在period这个时间段内允许放行请求的次数。limitType代表限流的类型,可以根据请求的IP自定义key,如果不传limitType属性则默认用方法名作为默认key。import com/*** @explain: 自定义限流注解。
咆哮的BitMaps
文章浏览阅读204次,点赞4次,收藏3次。 Roaring Bitmaps(Roaring Bitmaps)是一种高效的数据结构,用于压缩表示大规模数据集合的位图,它主要用于存储和检索键值对,并提供对键的导航和范围查询的功能。使用 Roaring Bitmaps,你可以高效地存储和操作大规模的稀疏位集合,Roaring Bitmaps 提供了多个实现版本,包括RoaringBitmap(32位整数)、Roaring64Bitmap(64位整数),本文介绍Roaring64Bitmap的快速入门。
【键值对象池】GenericKeyedObjectPool
文章浏览阅读289次,点赞4次,收藏6次。的类型,然后就是照葫芦画瓢。方法并不是必需的,如果池化的对象除了内存以外不需要额外的资源释放,就不用重写这个方法了。还有一种情况就是对象信息需要清除,比如。 通用池化框架commons-pool2实践,其中提到了可以池化一个对象和一组对象,一个对象用到了。顾名思义,键值对象池。就是通过一个key对应一个对象类型来组合对象池,其本质上就是一个。,需要把请求地址和请求头等信息清除,这个需要跟业务需求保持一致。然后就是池化工厂类,这个类需要定义。例如:配置多sftp主机连接。这个类,一组对象用到了。
【Ftp客户端】FTPBox starter
文章浏览阅读697次,点赞23次,收藏17次。FTPBox 是一个基于 FTP协议的 SpringBoot Starter,主要包含了:文件上传、下载、校验、查看等功能,为用户提供了一种安全的方式来发送和接收文件和文件夹。用于执行自定义没有返回值的FTP操作,比如查看默认的 FTP目录(ftpClient 的其他用途,请参考 edtFTPj 的 API)用于执行自定义 FTP 操作,比如查看 FTP 默认目录(ftpClient 的其他用途,请参考 edtFTPj 的 API)下载文件,该方法只会创建下载的本地文件,不会创建本地文件的父目录。
Juniper RE防护-过滤SSH&Telnet登录
文章浏览阅读234次,点赞8次,收藏3次。1、本教程仅适用于Juniper MX系列和QFX系列设备。(验证过)2、提交配置时候,建议使用可自动回退的提交,防止无法远程管理。3、本教程主要用于Juniper设备的登录防护,限制IP登录SSH或Telnet等远程控制协议。PS:设备如果有公网IP,几乎无时不刻都有扫描和登录攻击。而且Juniper某些版本有Bug可能因此重启。more。
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