VMware 上网方式

在WMware上安装了fedora5后,好长时间才搞定上网问题,才发现常用的三种上网方式如下:


1、Bridge(网桥)方式,如果主机是通过局域网上网的,可让虚拟机使用与主机网段、网关和DNS等的相同的设置,选用一个有效的局域网IP即可。该方式的缺点就是主机拔掉网线后,虚拟机无法与主机通过网络的方式进行通讯,但是下面两种没这个问题。


2、NAT方式,使用VMware提供的NAT和DHCP服务,虚拟机使用主机中的虚拟网卡VMnet8作为网关,并且TCP/IP设置需遵循程序中关于VMnet8的DHCP和NAT设置,如IP必须在其DHCP设置的网段内,网关需使用其NAT设置的GateWay IP。该方式需要用到VMware在系统服务中启动的三个服务。


3、共享主机的Internet连接的方式(如果主机是Win98系统可能不适用):在主机的“本地连接”属性的高级里面共享Internet连接,如果选的是VMnet1虚拟网卡,则在虚拟机的Ethernet设置需选用Host-Only;如果选WMnet8,则Ethernet设置需选用NAT。 共享连接后,那个被选中的虚拟网卡的IP会默认被设为192.168.0.1,如果主机也是通过局域网的192.168.0.1网关上网的,则需把这个虚拟网卡设置为不同的网段IP,如192.168.1.1。这时候虚拟机里面就可以通过把这个虚拟网卡作为网关来上网了。该方式最方便和占用资源最少:只要使用一个虚拟网卡(可以停掉没有用到的那个虚拟网卡),并且那三个服务可以停掉。

本人起先设置的是NAT方式,一直都未成功,最后才明白是没有启动VMware在系统服务中的三个服务。后改用第一种方式,则很快成功了,发现第一种方式还是蛮方便的。

### RT-DETRv3 网络结构分析 RT-DETRv3 是一种基于 Transformer 的实时端到端目标检测算法,其核心在于通过引入分层密集正监督方法以及一系列创新性的训练策略,解决了传统 DETR 模型收敛慢和解码器训练不足的问题。以下是 RT-DETRv3 的主要网络结构特点: #### 1. **基于 CNN 的辅助分支** 为了增强编码器的特征表示能力,RT-DETRv3 引入了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的辅助分支[^3]。这一分支提供了密集的监督信号,能够与原始解码器协同工作,从而提升整体性能。 ```python class AuxiliaryBranch(nn.Module): def __init__(self, in_channels, out_channels): super(AuxiliaryBranch, self).__init__() self.conv = nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size=3, padding=1) self.bn = nn.BatchNorm2d(out_channels) def forward(self, x): return F.relu(self.bn(self.conv(x))) ``` 此部分的设计灵感来源于传统的 CNN 架构,例如 YOLO 系列中的 CSPNet 和 PAN 结构[^2],这些技术被用来优化特征提取效率并减少计算开销。 --- #### 2. **自注意力扰动学习策略** 为解决解码器训练不足的问题,RT-DETRv3 提出了一种名为 *self-att 扰动* 的新学习策略。这种策略通过对多个查询组中阳性样本的标签分配进行多样化处理,有效增加了阳例的数量,进而提高了模型的学习能力和泛化性能。 具体实现方式是在训练过程中动态调整注意力权重分布,确保更多的高质量查询可以与真实标注 (Ground Truth) 进行匹配。 --- #### 3. **共享权重解编码器分支** 除了上述改进外,RT-DETRv3 还引入了一个共享权重的解编码器分支,专门用于提供密集的正向监督信号。这一设计不仅简化了模型架构,还显著降低了参数量和推理时间,使其更适合实时应用需求。 ```python class SharedDecoderEncoder(nn.Module): def __init__(self, d_model, nhead, num_layers): super(SharedDecoderEncoder, self).__init__() decoder_layer = nn.TransformerDecoderLayer(d_model=d_model, nhead=nhead) self.decoder = nn.TransformerDecoder(decoder_layer, num_layers=num_layers) def forward(self, tgt, memory): return self.decoder(tgt=tgt, memory=memory) ``` 通过这种方式,RT-DETRv3 实现了高效的目标检测流程,在保持高精度的同时大幅缩短了推理延迟。 --- #### 4. **与其他模型的关系** 值得一提的是,RT-DETRv3 并未完全抛弃经典的 CNN 技术,而是将其与 Transformer 结合起来形成混合架构[^4]。例如,它采用了 YOLO 系列中的 RepNCSP 模块替代冗余的多尺度自注意力层,从而减少了不必要的计算负担。 此外,RT-DETRv3 还借鉴了 DETR 的一对一匹配策略,并在此基础上进行了优化,进一步提升了小目标检测的能力。 --- ### 总结 综上所述,RT-DETRv3 的网络结构主要包括以下几个关键组件:基于 CNN 的辅助分支、自注意力扰动学习策略、共享权重解编码器分支以及混合编码器设计。这些技术创新共同推动了实时目标检测领域的发展,使其在复杂场景下的表现更加出色。 ---
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