CID广告投放中经常听到「流量通」是什么意思呢？

最新推荐文章于 2025-12-05 12:03:47 发布
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#大数据

CID 即Click ID，是由巨量引擎首推的一种广告投放技术（目前主流媒体几乎均已支持），它可以帮助跨媒体投放的电商广告主实现前后链路的精准归因和订单回传，从而优化广告投放，提升投放的ROI。


流量通可以理解为是淘宝官方对CID技术的统称，官方解释是淘宝联盟为需外部流量投放的淘宝客所提供的技术服务，可针对推广投放流量进行精细化识别和分析的流量技术服务能力。


简单来说，要投淘宝/天猫店铺商品的CID引流，必须要走流量通，淘宝联盟基于流量通所提供的“流量技术服务”，按使用流量通软件服务的成交订单收费，即“流量专项服务费”，按“付款金额*x%”执行费率扣点。


当然，淘宝/天猫店铺的站外引流还有几种其他形式:

  • 流量通：从媒体平台投CID广告跳转至淘宝、天猫成交，广告在媒体平台投放，需合作阿里授权服务商提供的技术链路；
  • Unidesk效果：是阿里官方整合外部媒体流量，帮助商家高效站外引流，促进店铺交易，在阿里UD平台进行广告投放；
  • 淘宝联盟-星计划：阿里官方和小红书、B站、视频号、知乎等官方合作的引流项目，旨在帮助品牌打通种草-引流-成交的前后营销链路，优化营销效果评估体系；在合作媒体平台进行广告投放；

接入流量通投放 UD效果投放​icon-default.png?t=N7T8https://wenjuan.feishu.cn/m/cfm?t=sukFRyCQYRPi-wtq5


总结来说，流量通与UD效果从广告样式来说虽然很相似，但具体哪个引流模式效果更好暂时没有直接的定论，商家朋友可以根据自己情况测试并选择ROI表现更加的模式的进行投放。


预祝商家朋友们618大卖~

LinkedMEZZ
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今后，淘宝天猫的商家不再需要多产品操作，多账户及投放预算分配管理，只需要通过万相台无界版，即可实现在淘内一站式的智能投放。据了解，今年5月，淘宝在App首页上线“淘宝买菜”入口，与“淘宝直播”“淘宝好价”并列。在2023年双11，阿里妈妈还将继续深度协同淘宝天猫行业，整合行业品类活动资源，通过在新场景、新生态、新产品的建设和突破，为商家带来新用户与新增长。据第三方招聘平台信息显示，淘宝买菜上海招聘地推（BD），工作地点在嘉定区，主要负责淘菜菜团长的开发及推广，并根据市场营销计划完成GMV/用户指标。
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共享出行数字化转型：车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代实践
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某头部共享出行企业的实践显示，AI 调度系统上线后，车辆应答率提升 40%，用户平均候车时间从 12 分钟缩短至 6.5 分钟，车辆日均周转率提高 32%，运营效率显著提升。车辆调度 AI 优化与用户体验数据化迭代的实践，不仅解决了传统运营中的效率低、体验差等问题，更构建了以数据为核心的竞争优势。随着 AI、物联网、5G 等技术的持续迭代，未来将实现车辆调度、服务优化、安全管控的全链路智能升级，为用户提供更便捷、安全、个性化的出行服务，同时为城市交通可持续发展注入持久动能。
对称美学-od
用来自己学习，复习
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就是第 i 个字符串 = 第 i - 1 号字符串的取反 + 第 i - 1 号字符串;取反(R->B, B->R);现在告诉你 n 和 k，让你求得第 n 个字符串的第 k 个字符是多少。根据规律：S(n) = invert(S(n-1)) + S(n-1)长度 L(n) = 2^(n-1)，前半长度 = 2^(n-2)重复这个过程，直到 n = 1，S1 = "R"接下里输入T行，每行输入两个数字，表示n, k。第 4 个字符串：BRRBRBBR。第 2 个字符串：BR。第 1 个字符串：R。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
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本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
国产时序数据库供应商排名
weixin_43836476的博客
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测试显示，在处理海量数据时，TDengine的压缩比可达10:1 - 50:1，大幅减少了存储空间。： 提供了丰富的客户端工具和开发接口，支持多种编程语言，如Python、Java、C++等，方便开发者进行集成和二次开发。： 在监控领域有较高的知名度和市场占有率，很多企业的监控系统采用OpenTSDB来存储和分析时序数据，尤其是在互联网企业的运维监控场景中应用较为普遍。它提供了简单易用的SQL接口，与常见的数据分析工具如Grafana等有良好的集成，生态系统在不断完善。
祝贺朱雀三号首飞成功入轨！国产时序数据库 IoTDB 助力火箭试验
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qin_DB的博客
12-05 626
朱雀三号首飞成功入轨，为国家航天运力体系增添了一款性能先进、潜力巨大的新型主力火箭，补强了我国大运力、低成本、高频次进入空间的运载能力，精准响应了国家卫星互联网星座工程建设大规模组网的迫切需求。本次首飞任务不仅检验了朱雀三号总体方案、动力系统、飞控系统、结构与航电系统的正确性和可靠性，也获取了真实飞行状态下的大量关键工程参数。，带回了真实飞行条件下的重要工程参数，为后续型号优化设计、提升整体可靠性、实现子级回收及重复使用奠定了重要基础。每一次成功的首飞，都是无数次试验和无数条数据的积累。
mmpose中的cid_hrnet是什么意思
07-29
<think>首先，用户的问题是：“我想理解mmpose中的cid_hrnet含义 请问mmpose cid_hrnet 模型解释”。这看起来是关于MMPose框架中的一个模型，具体是“cid_hrnet”。 在提供的引用中，有几个相关的点： - 引用[4]提到了CID：[4]:受单阶段目标检测算法[8,10,25,41,52]发展的启发，一系列单阶段姿态估计方法出现了[11,31,35,40,52]。这些方法在单个转发传递中执行MPPE，并直接从预定的根位置回归特定于实例的关键点。其他方法如PETR [38]和ED-Pose [47]将姿态估计视为端到端关键点回归的集合预测问题。除了基于回归的解决方案外，FCPose [32]、InsPose [36]和CID [43]等技术还利用动态卷积或注意机制来生成用于关键点定位的实例特定热图。 - 引用[5]讨论了类似的模型结构：[5]:在作者的模型中，作者采用了一种类似于YOLO的架构，如图2所示。 Backbone 网络是CSPDarknet，作者将最后一个三个特征图通过Hybrid Encoder处理，得到具有分别为16和32下采样率的和空间特征。这些特征图中的每个像素对应于原始图像平面上均匀分布的网格单元。网络头利用每个空间 Level 的双卷积块生成每个网格单元的得分和相应的姿态特征。这些姿态特征用于预测边界框、关键点坐标和可见性。 用户提到了“cid_hrnet”，所以CID可能指的是“CID”方法，HRNet是骨干网络。HRNet是一种常用的人体姿态估计骨干网络，用于保持高分辨率特征。 从引用[4]中，CID是一个技术，利用动态卷积或注意机制生成实例特定热图。CID代表“Contextual Instance Decoupling”，这是一种用于多人姿态估计的方法。 在MMPose中，CID_HRNet可能是一个具体的模型实现，结合了CID方法和HRNet骨干网络。 我的回答需要： 1. 使用中文回答。 2. 结构清晰，逐步解释。 3. 遵循系统级指令：行内数学表达式用$...$，独立公式用$$...$$。 4. 生成相关问题。 5. 在引用段落末尾自然地添加引用标识。 用户的问题是关于“mmpose cid_hrnet 模型解释”，所以我应该解释： - 什么是CID？ - 什么是HRNet？ - 如何结合在MMPose中？ - 模型的结构和优势。 从引用中： - CID（Contextual Instance Decoupling）是一种用于多人姿态估计的方法，它使用动态卷积来生成实例特定的热图，帮助处理拥挤场景中的实例区分。 - HRNet（High-Resolution Network）是一种骨干网络，保持高分辨率特征图，用于精确的姿态估计。 在MMPose中，CID_HRNet可能是将CID模块集成到HRNet中，用于端到端的姿态估计。 回答结构： 1. 介绍CID_HRNet模型：解释其含义和在MMPose中的位置。 2. 解释关键组件：CID机制和HRNet骨干。 3. 描述模型结构和工作原理。 4. 讨论优势和适用场景。 5. 生成相关问题。 引用标识：在引用内容时添加，如[^1]。 例如，从引用[4]，CID是用于关键点定位的技术。 最终，回答应以用户可见层呈现，即清晰、可靠。</think>### MMPose 中的 CID_HRNet 模型解释 在 MMPose（一个开源的人体姿态估计框架）中，`CID_HRNet` 是一个结合了 **CID（Contextual Instance Decoupling）机制**和 **HRNet（High-Resolution Network）骨干网络**的多人姿态估计模型。该模型主要用于处理拥挤场景中的多人姿态估计问题，通过动态实例解耦技术提高关键点定位的精度和鲁棒性。下面我将逐步解释其核心概念、结构和工作原理。 #### 1. **CID_HRNet 的核心含义** - **CID（Contextual Instance Decoupling）**：这是一种实例解耦技术，用于在多人场景中区分不同个体的姿态。它利用动态卷积（dynamic convolution）或注意力机制，为每个实例生成特定的热图（heatmap），从而避免关键点混淆。例如，在拥挤图像中，CID 能有效分离重叠人体的关键点，提升定位准确性[^4]。 - **HRNet（High-Resolution Network）**：HRNet 是一种骨干网络，其核心优势是**全程保持高分辨率特征图**。传统网络会逐步下采样特征图（导致分辨率损失），但 HRNet 通过并行多分支结构，在不同尺度上交换信息，确保最终输出保持高分辨率。这对姿态估计至关重要，因为关键点坐标需要精细的空间信息[^1]。 - **结合形式**：在 `CID_HRNet` 中，HRNet 作为骨干网络提取高分辨率特征，而 CID 模块则作为“头部”（head）集成在特征图上，动态生成实例特定的热图。这种结合方式实现了端到端的多人姿态估计，无需额外的检测步骤（如先检测人再估计姿态），从而提升效率和实时性[^4][^5]。 #### 2. **模型结构和工作原理** `CID_HRNet` 的结构可分为三部分：骨干网络、CID 模块和输出层。以下是详细说明： - **骨干网络（HRNet）**：输入图像通过 HRNet 的多个并行分支处理。每个分支对应不同分辨率（如原始尺寸、1/2 下采样等），并通过重复的跨分支信息交换，融合多尺度特征。最终输出高分辨率特征图，例如在标准实现中，特征图尺寸为输入图像的 1/4，保留丰富空间细节[^1][^5]。 - 数学上，HRNet 的特征融合可表示为： $$ F_{\text{out}} = \sum_{i=1}^{N} \mathcal{T}_i(F_i) $$ 其中 $F_i$ 是第 $i$ 个分支的特征图，$\mathcal{T}_i$ 是跨分支变换函数（通常为卷积或上/下采样），$N$ 是分支数。 - **CID 模块**：在 HRNet 输出的特征图上，CID 模块应用动态卷积生成实例特定热图。具体过程： 1. **实例提议**：基于特征图的每个位置（对应图像上的网格单元），预测一个“根位置”（root position）作为实例中心。 2. **动态卷积**：为每个实例根位置生成一个动态卷积核，该核根据上下文自适应调整，聚焦于特定实例的关键点。 3. **热图生成**：动态卷积作用于特征图，输出每个关键点的实例热图，例如，对于人体 17 个关键点，生成 17 个热图。热图中的峰值位置对应关键点坐标[^4][^5]。 - 行内示例：动态卷积核的权重 $W_{\text{dyn}}$ 可表示为 $W_{\text{dyn}} = f(\text{root\_position}, \text{context})$，其中 $f$ 是学习函数。 - **输出层**：最终，模型预测每个实例的边界框、关键点坐标和可见性分数。损失函数通常结合分类损失（如变焦损失 $\mathcal{L}_{cls}$）和回归损失，通过端到端训练优化[^2][^5]。 #### 3. **优势和适用场景** - **优势**： - **高效性**：作为单阶段模型，`CID_HRNet` 无需先检测人体，直接输出姿态，推理速度较快（适合实时应用）。 - **鲁棒性**：CID 机制在拥挤场景（如人群密集）中表现优异，AP（Average Precision）指标显著提升[^4]。 - **资源友好**：相比传统热图方法，CID 减少显存占用，因为实例热图比全局热图更紧凑[^1][^3]。 - **适用场景**：多人姿态估计任务，例如视频监控、运动分析、人机交互等，尤其在图像中有遮挡或重叠人体的场景。 #### 4. **在 MMPose 中的实现** 在 MMPose 框架中，`CID_HRNet` 是一个预定义模型配置。开发者可通过配置文件（如 `configs/body/2d_kpt_sview_rgb_img/cid/hrnet_w32_coco.py`）加载模型，并使用 COCO 等数据集训练。训练时，模型采用 SimOTA 等策略分配正样本网格，优化姿态精度[^2][^5]。如果您需要代码示例，我可以提供简单的 PyTorch 伪代码或 MMPose 配置指导。 总之，`CID_HRNet` 是 MMPose 中一个高效的单阶段多人姿态估计模型，通过 HRNet 的高分辨率特征和 CID 的动态实例解耦，平衡了精度与速度。如果您有特定数据集或部署需求，我可以进一步说明优化方法。
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