RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
一、本文介绍 本文记录的是利用PKINet优化RT-DETR的目标检测方法研究。在遥感图像目标检测中，目标尺度变化大，本文引入PKINet来捕获多尺度纹理特征，并在RT-DETR的基础上配置了原论文中PKINET_T', 'PKINET_S, PKINET_B三种模型，以满足不同的需求。 专栏目录：RT-DETR改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF.....
YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 替换骨干网络为CVPR-2024 PKINet 获取多尺度纹理特征，适应尺度变化大的目标
一、本文介绍 本文记录的是利用PKINet优化YOLOv11的目标检测方法研究。在遥感图像目标检测中，目标尺度变化大，本文引入PKINet来捕获多尺度纹理特征，并在YOLOv11的基础上配置了原论文中PKINET_T', 'PKINET_S, PKINET_B三种模型，以满足不同的需求。 专栏目录：YOLOv11改进目录一览 | 涉及卷积层、轻量化、注意力、损失函数、Backbone、SPPF.....
【专栏】了解网络技术这十个术语有助于掌握网络技术原理，适应不断发展的网络技术并创造更多价值
一、引言 在当今数字化的时代，网络技术的发展日新月异，不断推动着社会的进步和变革。从我们日常使用的互联网到企业的内部网络，网络技术无处不在。然而，对于许多人来说，一些网络技术术语可能仍然显得陌生和神秘。本文将介绍十个重要的网络技术术语，帮助大家更好地理解和应用网络技术。 二、十个网络技术术语详解 IP 地址IP ...
ICLR 2023 Oral | 漂移感知动态神经网络加持，时间域泛化新框架远超领域泛化&适应方法
在领域泛化 (Domain Generalization, DG) 任务中，当领域的分布随环境连续变化时，如何准确地捕捉该变化以及其对模型的影响是非常重要但也极富挑战的问题。为此，来自 Emory 大学的赵亮教授团队，提出了一种基于贝叶斯理论的时间域泛化框架 DRAIN，利用递归网络学习时间维度领域分布的漂移，同时通过动态神经网络以及图生成技术的结合最大化模型的表达能力，实现对未来未知领域上的模....
【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入
【pytorch】改造resnet为全卷积神经网络以适应不同大小的输入为什么resnet的输入是一定的？ 因为resnet最后有一个全连接层。正是因为这个全连接层导致了输入的图像的大小必须是固定的。 输入为固定的大小有什么局限性？ 原始的resnet在imagenet数据集上都会将图像缩放成224×224的大小，但这么做会有一些局限性： （1）当目标对象占据图像中的位置很小时，对图像进行缩放将导....
现代移动端网络短连接的优化手段总结：请求速度、弱网适应、安全保障
1、前言 众所周之，通常我们开发一个移动端应用，会直接调用系统提供的网络请求接口去服务端请求数据，再针对返回的数据进行一些处理，或者使用iOS中的开源AFNetworking/OKHttp这样的网络库（Android中可以用HttpURLConnection或者开源的okhttp库），管理好请求线程和队列，再自动做一些数据解析，就结束了。 但对于追求用户体验的应用来说，还会针对移动网络的特性做进....
网络电话通信正在努力适应新发展环境
就电话拨打方式本身而言，网络电话通信在国内并不新鲜。但是从一开始的电脑PC版网络电话到后来的手机版网络电话，似乎总有“束缚”，这当然影响到了网络电话通信给终端用户带来的体验！最简单和最直观的例子是，网络电话通信在最初的形态上是离不开特定网络的，比如有线互联网接入或是WiFi无线网络。 不过这样的束缚在近些年已经得到很大的改观，随着国内3G、4G手机网络的普及，移动互联网接入带宽大幅度增加，用户不....
《自顶向下网络设计（第3版）》——2.7 适应性
本节书摘来异步社区《自顶向下网络设计（第3版）》一书中的第2章，第2.7节，作者：【美】Priscilla Oppenheimer，更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看 2.7 适应性 自顶向下网络设计（第3版）设计网络时，你应该努力避免采用任何在将来难以实现新技术的不协调元素。一个优秀的网络设计应该能适应新的技术和变化。变化可能是以新协议、新商业实践、新财政目标、新法案，以及其他....
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