夏琳的话好帅、 经典的让人心痛

夏琳的话好帅、 经典的让人心痛
1. 我爱你时,你才那么闪耀,我不爱你时,你什么都不是。
2.一个人身边的位置只有那麽多,你能给的也只有那麽多,在这个狭小的圈子里,有些人要进来,就有一些人不得不离开
3. 如果你知道去哪﹐全世界都會為你讓路。
4.我喜欢你,很久了,等你,也很久了, 现在,我要离开,比很久很久还要久......

5.一个人只有一个心脏,却有两个心房。一个住着快乐;一个住着悲伤。不要笑得太大声,不然会吵醒旁边的悲伤。
6.世界上最远的距离 不是树与树的距离 而是同根生长的树枝 却无法在风中相依
7.苹果最光辉的一刻就是砸在牛顿头上!
8.不吃饭的女人这世上也许还有好几个,不吃醋的女人却连一个也没有。
9.分手就是不爱了,那些冠冕堂皇的理由,不是想让对方好过,而是想让自己好过点!
10. 生活累,一小半源于生存,一小半源于攀比。
11.不要让太多昨天占据你的今天!
12. 如果说美貌是推荐信,那么善良就是信用卡!

13. 对不起是一种真诚,没关系是一种风度。如果你付出了真诚,却得不到风度,那只能说明对方的无知与粗俗!
14.失去的东西,其实从来未曾真正地属于你,也不必惋惜。
15. 无论多豪华的婚礼都不代表幸福婚姻,两个人终生相处和睦与否和筵开几席、多少首饰全无关联。
16.如花美眷,也敌不过似水流年
17. 广告就是告诉别人,钱还可以这么花
18.小三,除法中的余数而已
19.人生的大部分时间里,承诺同义词是束缚,奈何我们向往束缚。
20.力的作用是相互的,除了爱情的力量。
21. 许多人在重组自己的偏见时,还以为自己是在思考。
22.生活中有太多无可奈何的选择。社会就像江湖,总是让人身不由己,言不由衷。
23.我们都是远视眼,模糊了离我们最近的幸福。
24.原来那么爱我的你和那么爱你的我都停滞在曾经的时候,爱情就结束了。

25.你若先走了,转身时就不要怪我也在背对着你
26.只要你的脚还在地面上,就别把自己看得太轻;只要你还生活在地球上,就别把自己看得太大。
27. 如果你要考验我的耐心,请先把你的耐心准备好。
28. 每个人都是单数...来时是...去时也是.....
29.在我们的爱情里,我一直扮演爱你的角色,分手时别问我为什么分手,问问你自己。
30.人生---下课啦..放学啦..放假啦..毕业啦..混够啦..老啦..后悔啦..死啦...
31.不能在一起就不能在一起吧,其实一辈子也没那么长...
32.古时候就有外星人的记载,因为丈二和尚摸不着头脑

33.对自己好点,因为一辈子不长;对身边的人好点,因为下辈子不一定能够遇见!

34.很多人,因为寂寞而错爱了一人,但更多的人,因为错爱一人,而寂寞一生
35.你可知 上天是不公平的 你可以選擇 愛我 或者 不愛我 而我卻只能選擇 愛你 或者 更愛你
36.人人都觉得永远会很远 其实它可能短暂得你都看不见

37.妈妈说人最好不要错过两样东西,最后一班回家的车和一个深爱你的人 。
38.时间仍在,是我们在飞逝。
39.我允许你走进我的世界,但不许你在我的世界里走来走去..
40.爱情使人忘记时间,时间也使人忘记爱情。
### 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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