异地组网教程搭建,把内网改为公网

内网IP只能在本地内部网络连接访问,当本地搭建服务器部署好相关网站或应用后,在局域网内可以通过内网IP访问,但在外网是无法直接访问异地内网IP端口应用的,只有公网IP才能实现外网访问。

但公网IP已经成为运营商的稀缺资源,宽带运营商给企业或个人分配的基本都是虚拟IP,无法外网访问。通过运营商申请公网ip周期长,审批手续繁琐,一般很难通过。即使高价购买固定IP,公司如果想实现HTTPS安全传输,还需要单独购买SSL证书,独立部署,非常麻烦。

行异地组网并将内网改为公网的教程:

  1. 注册账号

    • 打开浏览器,百度搜索 “节点小宝”,进入节点小宝官方网站。

    • 在官网上找到注册入口,根据提示使用手机号、微信扫码等方式注册一个账号,并登录。

  2. 下载安装节点小宝客户端

    • 确认你需要组网的设备(如电脑、路由器等)的操作系统类型,访问节点小宝官方网站的下载页面,下载对应操作系统的客户端安装程序。

    • 将下载好的安装程序传输到目标设备上,并进行安装。

  3. 添加服务

    • 打开已安装的节点小宝客户端,登录你之前注册的账号。

    • 在客户端中找到 “设备与组网” 功能入口。

  4. 设备绑定与组网

    • 如果你有多个设备需要组网,在其他设备上也安装节点小宝客户端,并使用同一个账号登录。

    • 登录后,节点小宝会自动发现已登录同一账号的设备,按照提示进行设备绑定操作,将这些设备添加到同一个组网中。

  5. 测试访问

    • 组网完成后,通过浏览器或其他访问工具,输入你绑定设备后的组网IP+端口或远程虚拟组网网段+端口,即可访问到内网的相关服务或设备。

需要注意的是,在使用节点小宝进行异地组网时,要确保网络环境稳定,并且遵守相关的法律法规和软件的使用规定。如果在操作过程中遇到问题,可以参考节点小宝的官方文档或联系客服支持获取帮助。

### 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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