研招网:还有4个时间段考生要注意!

本文提醒考研学生关注四个重要阶段:12月14日至23日下载打印准考证,12月21日至23日参加初试,次年2月至3月查询成绩,以及3月至5月关注国家线公布、参加复试和调剂。文章强调了个人信息安全和通讯畅通的重要性。

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转载于 研招网

时间进入11月中旬,很多考生已经完成现场确认的工作,还有人享受了网上确认的便利,然后继续投入到紧张的复习备考中。

在这里,小编要提醒各位考生的是,接下来,在录取之前你还需要把握考研过程中这4个时间段:

2019年

△ 12月14日~12月23日  下载打印准考证

根据《2020年全国硕士研究生招生工作管理规定》,2019年12月14日至12月23日期间,考生可凭网报用户名和密码登录“研招网”自行下载打印《准考证》。《准考证》使用A4幅面白纸打印,正、反两面在使用期间不得涂改。考生凭下载打印的《准考证》及有效居民身份证参加初试和复试。

请考生务必妥善保管个人网报用户名、密码及《准考证》、居民身份证等证件,避免泄露丢失造成损失。

△ 12月21日~12月23日  初试

2020全国硕士研究生招生考试初试时间为:2019年12月21日至12月22日。超过3小时的考试科目在12月23日进行。

每科考试时间一般为3小时,建筑设计等特殊科目考试时间最长不超过6小时。详细考试时间、考试科目及有关要求等请见《准考证》及考点和招生单位公告。

2020年

△ 2月~3月  查分

按照惯例,初试成绩一般会从2月中旬开始陆续公布。考生可通过研招网或省级教育招生考试机构或招生单位公布的方式查询初试成绩。

△ 3月~5月  国家线公布,复试和调剂

自主划线院校会在3月陆续公布初试成绩基本要求。之后,自主划线院校开始组织复试,考生要提前了解招生单位及招生学院发布的复试时间、地点及安排,积极做好复试准备。

3月,教育部会公布全国初试成绩基本要求,非自主划线院校复试、网上调剂开始。

另外再次提醒考生:

1、保管好个人网报用户名、密码及《准考证》、居民身份证等证件,谨防泄露或丢失。

2、保持网报平台预留手机号码畅通,避免出现调剂、复试时联系不上的情况。

3、最后,祝各位考生保持好状态,考研顺利!

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### 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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