在ACS集群中使用网络策略
阿里云容器计算服务ACS基于Kubernetes网络策略(Network Policy)提供策略级别的网络控制。如果您希望在IP地址或者端口层面控制网络流量,您可以为集群中特定应用使用网络策略。本文介绍如何使用ACS集群的网络策略及常用的使用场景。
AccessKey网络访问限制策略
通过AccessKey网络访问限制策略,限制使用永久AccessKey的API请求来源IP地址,将AccessKey调用来源控制在可信的网络环境内,提升AccessKey的安全性。
RT-DETR改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck:混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计
一、本文介绍 本文记录的是利用GsConv优化RT-DETR的颈部网络。深度可分离卷积(DSC)在轻量级模型中被广泛使用,但其在计算过程中会分离输入图像的通道信息,导致特征表示能力明显低于标准卷积(SC),而GsConv采用混合策略,使DSC的输出通过打乱特征更接近SC,从而优化模型的性能。本文利用GsConv+Slim Neck改进RT-DETR的颈部网络,==使其在提升特征表示能力的同时降低....
RT-DETR改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet:轻量级的CPU卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化RT-DETR。本文利用DepSepConv模块改善模型结构,使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。 模型 参数量 计算量 推理速度 rtdetr-l 32.8M 108.0GFLOPs 11.6ms Improv...
RT-DETR改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制,提高网络性能
一、本文介绍 本文记录的是利用Conv2Former优化RT-DETR的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息,但资源占用较大。卷积操作资源占用较少,但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former==通过卷积调制操作简化了自注意力机制,更有效地利用了大核卷积,在视觉识别任务中表现出较好的性能。== 专栏目录:RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积.....
YOLOv11改进策略【Neck】| GSConv+Slim Neck:混合深度可分离卷积和标准卷积的轻量化网络设计
一、本文介绍 本文记录的是利用GsConv优化YOLOv11的颈部网络。深度可分离卷积(DSC)在轻量级模型中被广泛使用,但其在计算过程中会分离输入图像的通道信息,导致特征表示能力明显低于标准卷积(SC),而GsConv采用混合策略,使DSC的输出通过打乱特征更接近SC,从而优化模型的性能。本文利用GsConv+Slim Neck改进YOLOv11的颈部网络,==使其在提升特征表示能力的同时降低....
YOLOv11改进策略【模型轻量化】| PP-LCNet:轻量级的CPU卷积神经网络
一、本文介绍 本文记录的是利用PP-LCNet中的DepSepConv模块优化YOLOv11中的C3k2。本文利用DepSepConv模块改善模型结构,使模型在几乎不增加延迟的情况下提升网络准确度。 模型 参数量 计算量 推理速度 YOLOv11m 20.0M 67.6GFLOPs 3.5ms Im...
YOLOv11改进策略【Conv和Transformer】| TPAMI-2024 Conv2Former 利用卷积调制操作和大核卷积简化自注意力机制,提高网络性能
一、本文介绍 本文记录的是利用Conv2Former优化YOLOv11的目标检测网络模型。Transformer通过自注意力机制能够获取全局信息,但资源占用较大。卷积操作资源占用较少,但只能根据卷积核的大小获取局部信息。Conv2Former==通过卷积调制操作简化了自注意力机制,更有效地利用了大核卷积,在视觉识别任务中表现出较好的性能。== 专栏目录:YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积.....
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