ERROR: CIB not supported: validator 'transitional-0.6', release '3.0.1'

最新推荐文章于 2024-05-27 10:14:14 发布

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#crm

本文解决在配置CRM时遇到的CIB不支持错误，提供了升级命令和步骤，帮助用户成功解决该问题。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

运行crm configure

1
ERROR:
 CIB not supported: validator 'transitional-0.6',
 release '3.0.1'



2
ERROR:
 You may try the upgrade command

运行下列命令即可:

cibadmin --upgrade --force

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【论文阅读】YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

Limiiiing的博客

08-26

3798

在过去的几年里，由于在计算成本和检测性能之间取得了有效的平衡，YOLOs已经成为实时目标检测领域的主导范式。研究人员已经对yolo的架构设计、优化目标、数据增强策略等进行了探索，并取得了显著进展。然而，对非最大抑制(NMS)的后处理依赖阻碍了yolo的端到端部署，并对推理延迟产生不利影响。此外，YOLOs中各部件的设计缺乏全面彻底的检查，导致计算冗余明显，限制了模型的能力。它提供了次优的效率，以及相当大的性能改进潜力。在这项工作中，我们的目标是从后处理和模型架构两个方面进一步推进YOLOs的性能效率边界。

深度学习论文: YOLOv10: Real-Time End-to-End Object Detection

最新发布

mingo_敏

05-27

1147

YOLO在实时物体检测领域因计算成本与检测性能的平衡而领先。尽管研究人员在架构、优化目标和数据增强方面取得显著进展，但YOLO对NMS的依赖影响了其端到端部署和推理速度。此外，YOLO组件设计的不足导致计算冗余和性能限制。为此，YOLOv10专注于后处理和模型架构，提出了无NMS训练的一致对偶分配方法，实现高性能和低延迟。同时，YOLOv10采用效率-准确度驱动的策略，全面优化YOLO组件，降低计算成本并提高性能。

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在过去几年中，YOLOs 因其在计算成本和检测性能之间的有效平衡而成为实时物体检测领域的主流模式。研究人员对 YOLOs 的架构设计、优化目标、数据增强策略等进行了探索，并取得了显著进展。然而，后处理对非最大抑制（NMS）的依赖阻碍了 YOLO 的端到端部署，并对推理延迟产生了不利影响。此外，YOLOs 中各种组件的设计缺乏全面彻底的检查，导致明显的计算冗余，限制了模型的能力。这使得效率不尽如人意，性能还有很大的提升空间。在这项工作中，我们旨在从后处理和模型架构两方面进一步推进 YOLO 的性能-效率边界。

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