阿里云文档 2026-02-05

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。

阿里云文档 2025-07-11

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。

文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

一、本文介绍 本文记录的是基于BiFPN结构的RT-DETR颈部网络改进方法研究。在RT-DETR的Neck颈部网络中使用的FPN+PAN的结构,但是FPN在融合不同输入特征时简单地将它们相加,没有区分不同特征的重要性;PAN虽然增加了额外的自底向上路径聚合网络,但参数和计算量较大。==为了解决这些问题,本文将颈部结构换成BiFPN,利用多尺度特征融合网络,使模型既能考虑不同输入特征的重要性,又....

RT-DETR改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
文章 2025-02-09 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息

一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的RT-DETR目标检测轻量化改进方法研究。其中MobileViT块旨在以较少的参数对输入张量中的局部和全局信息进行建模,结合卷积与 Transformer 的优势,并实现有效的信息编码与融合,。本文配置了原论文中MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS三种模型,以满足不同的需求。 模型 ...

RT-DETR改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
文章 2025-02-08 来自:开发者社区

RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合

一、本文介绍 本文记录的是基于U-Net V2的RT-DETR目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换RT-DETR的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域,增强对关键区域特征的提取,进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt_v2_b0、pvt_v2_b1、pvt....

RT-DETR改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合
文章 2025-02-07 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合

一、本文介绍 本文记录的是基于BiFPN结构的YOLOv11颈部网络改进方法研究。在YOLOv11的Neck颈部网络中使用的FPN+PAN的结构,但是FPN在融合不同输入特征时简单地将它们相加,没有区分不同特征的重要性;PAN虽然增加了额外的自底向上路径聚合网络,但参数和计算量较大。==为了解决这些问题,本文将颈部结构换成BiFPN,利用多尺度特征融合网络,使模型既能考虑不同输入特征的重要性,又....

YOLOv11改进策略【Neck】| BiFPN:双向特征金字塔网络-跨尺度连接和加权特征融合
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息

一、本文介绍 本文记录的是基于MobileNet V4的YOLOv11目标检测轻量化改进方法研究。其中MobileViT块旨在以较少的参数对输入张量中的局部和全局信息进行建模,结合卷积与 Transformer 的优势,并实现有效的信息编码与融合,。本文配置了原论文中MobileViT-S、MobileViT-XS和MobileViT-XXS三种模型,以满足不同的需求。 模型 ...

YOLOv11改进策略【模型轻量化】| 替换骨干网络为 MobileViTv1高效的信息编码与融合模块,获取局部和全局信息
文章 2025-02-04 来自:开发者社区

YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合

一、本文介绍 本文记录的是基于U-Net V2的YOLOv11目标检测改进方法研究。本文利用U-Net V2替换YOLOv11的骨干网络,UNet V2通过其独特的语义和细节融合模块(SDI),能够为骨干网络提供更丰富的特征表示。并且其中的注意力模块可以使网络聚焦于图像中与任务相关的区域,增强对关键区域特征的提取,进而提高模型精度。本文配置了原论文中pvt_v2_b0、pvt_v2_b1、pvt....

YOLOv11改进策略【Backbone/主干网络】| 2023 U-Net V2 替换骨干网络,加强细节特征的提取和融合
阿里云文档 2024-06-06

支持的预设的系统权限策略列表

本文描述专有网络VPC支持的所有系统权限策略及其对应的权限描述,供您授权 RAM 身份时参考。

阿里云文档 2024-02-27

支持的预设的系统权限策略列表

本文描述网络型负载均衡NLB支持的所有系统权限策略及其对应的权限描述,供您授权 RAM 身份时参考。

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