TCP相关

最新推荐文章于 2024-08-18 15:02:35 发布

小鸭子呀

最新推荐文章于 2024-08-18 15:02:35 发布

阅读量416

点赞数

分类专栏： HCIA 文章标签：大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lavenderbei/article/details/125628544

版权

HCIA 专栏收录该内容

4 篇文章

订阅专栏

本文介绍了TCP协议的首部格式，并详细解析了TCP连接建立时的三次握手过程以及断开连接时的四次挥手机制。通过具体的交互对话，帮助理解TCP连接的生命周期。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

TCP 首部格式

TCP头部 --- 20字节

Data Offset

4比特

数据偏移，即首部长度，指出TCP报文段的数据起始处距离TCP报文段的起始处有多远，以32比特（4字节）为计算单位。最多有60字节的首部，若无选项字段，正常为20字节。

TCP在传输数据之前会先做三次握手，TCP的慢启动快重传，TCP的四次断开

三次握手

C：你准备好了吗
S：我准备好了
C：好的，我知道你准备好了

四次挥手

C：我已经不喜欢你了，我们分手吧，你还有没有什么要对我说的。
S：我知道了,其实我早就知道了，让我最后再给你说些话吧，(...此处省略xx字)。
S：嗯，我说完了，那我们结束吧。
C：好的，我们到这就结束吧，我给你发了一句话，你收到后也不必回复我，因为我可能已经把你拉黑了！

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

小鸭子呀

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

CascadePSP 测试笔记

jacke121的专栏

02-28

1441

CascadePSP：解决4K超高分辨率图像的分割，简单实用 | CVPR2020 这个是高清图实例分割。代码地址： https://github.com/hkchengrex/CascadePSP 宣传效果：但是测试时，需要把seg.png传入网络。验证集图图片：有点不明白，一张图片，多个标签什么意思 ...

【论文阅读】CascadePSP（CVPR2020）

络小绎

01-13

2384

论文题目：CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refifinement 论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=9157093&tag=1 代码地址：https://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/h

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

CascadePSP:[CVPR2020] CascadePSP

04-14

CascadePSP：通过全局和局部优化实现与类无关和非常高分辨率的细分何启成，钟智勋，戴玉荣，邓志强介绍 CascadePSP是用于高分辨率分割细化的深度学习模型。该存储库包含我们的PyTorch实施，同时具有培训和测试功能。我们还提供带注释的UHD数据集BIG和预训练模型。这是对高分辨率图像的一些改进结果。快速开始在PyTorch 1.0上进行了测试-尽管更高版本也可能适用于推理。检出。我们构建了一个pip包，可以使用两行代码来完善输入图像。与安装 pip install segmentation-refinement 代码演示： import cv2 import time import matplotlib . pyplot as plt import segmentation_refinement as refine image = cv2

CascadePSP

qq_36321330的博客

12-02

2074

CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement Abstract 目前的语义分割方法都是针对固定分辨率进行训练的，这些分割方式对于高分辨率的图像分割任务来说是不准确的，因为使用bicubic upsampling无法沿目标边界充分捕获高分辨率图像的细节。作者提出了一种不使用高分辨率训练图像进行训练，而是使用低分辨率图像进行训练以解决高分辨率图像

CascadePSP:级联PSP：通过全局和局部精炼实现对类无关和非常高分辨率的分割

qq_41997237的博客

06-09

2152

Abstract：最先进的语义分割方法大多是在固定的分辨率范围内。这些分割对于超高分辨率分割不是特别准确的，因为低分辨率的多次上采样不能capture高分辨率物体边缘的详细信息。**本文，提出了一个新的方法不使用高分辨率的训练数据来处理高分辨率的分割问题。CascadePSP网络关键是尽可能的细化和correct local boundaries。尽管我们的网络使用低分辨率的数据训练，但我们的方法能用于任何超高的分辨率图像甚至超过4K。**我们的方法可以视为class-agnostic。在多个数据集进行实

CascadePSP：深度学习中的高效语义分割框架

gitblog_00010的博客

04-25

532

CascadePSP：深度学习中的高效语义分割框架项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CascadePSP 该项目，CascadePSP，是由hkchengrex开发的一个基于PyTorch的深度学习模型，专注于语义分割任务。它是PSPNet（ Pyramid Scene Parsing Network）和Faster R-CNN的融合，旨在提高语义分...

强烈推荐：CascadePSP —— 革新高分辨率分割的新标准

gitblog_00842的博客

08-12

408

Semantic_Segmentation_RefineNet:RefineNet：使用多路径精炼网络进行高分辨率语义分割（RefineNet

05-02

使用ResNet作为特征提取器文件部署 ResNetV1：残差网络 ...Augmentation: 数据增强 Data：包含voc数据从图片转换为tfrecords形式的类和voc数据分装类注意先要对原始图片进行 Train: 训练 Test：测试 ...

matlab代码先保存在运行-refinenet:RefineNet：用于高分辨率语义分割的多路径优化网络

05-19

RefineNet：用于高分辨率语义分割的多路径优化网络； CVPR 2017 TPAMI 2019中的RefineNet扩展：火炬实施该代码库仅提供基于MATLAB和MatConvNet的实现。弗拉基米尔·涅克拉索夫（Vladimir Nekrasov）可以在以下...

深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 03--传统方式的图像处理

guoxinxin0605的博客

10-23

785

深度学习图像处理目标检测图像分割计算机视觉 03--传统方式的图像处理摘要一、三、四、5六、总结二级目录三级目录摘要一、三、四、 5 六、总结二级目录三级目录

基于深度学习的肠镜图像（息肉、肿瘤）检测

weixin_42380711的博客

08-18

2226

我们提出了UNet++，一种新的，更强大的医学图像分割架构。我们的架构本质上是一个深度监督的编码器-解码器网络，其中编码器和解码器子网络通过一系列嵌套的密集跳过路径连接。重新设计的跳过路径旨在减少编码器和解码器子网络的特征映射之间的语义差距。我们认为，当来自解码器和编码器网络的特征映射在语义上相似时，优化器将处理一个更容易的学习任务。我们将UNet++与U-Net和宽U-Net架构在多个医学图像分割任务中进行了比较：胸部低剂量CT扫描中的结节分割，显微镜图像中的核分割，腹部CT扫描中的肝脏分割--

【深度学习面试】Python深度学习常见面试题总结：涵盖梯度问题解决方案、反向传播算法、BatchNorm原理及模型组件功能解释

最新发布

05-09

内容概要：本文档主要涵盖了Python深度学习领域的常见面试题，分为基础理论和模型相关两大部分。基础理论部分包括梯度消失与梯度爆炸的概念及其解决方案，反向传播算法的解释，以及批量归一化的作用和原理。模型相关...

＜论文阅读＞CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and...

行步至春深

03-24

687

名词解释：双三次插值：双三次插值是一种更加复杂的插值方式，它能创造出比双线性插值更平滑的图像边缘。 **标题翻译：**面向不可知类和超高像素、通过全局和局部细化的分割 CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement 改论文提出的高像素图片解决方法能够不使用任何高像素训练数据。使用我们的模型可以揭示像素精准的分割界限而不用任何微调->不可知类

CascadePSP 项目教程

gitblog_00095的博客

08-10

361

CascadePSP 项目教程 CascadePSP[CVPR 2020] CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ca/CascadePSP 1. 目录结构及...

CVPR2020论文翻译：CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation

qq_35929347的博客

05-23

4611

CVPR2020: CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinement 题目：通过全局和局部优化进行超高分辨率的图像分割 论文地址：https://arxiv.org/abs/2005.02551 代码地址：[https://github.com/hkchengrex/CascadePSP] (https://github.com/hkchengrex/

CascadePSP：解决4K超高分辨率图像的分割，简单实用 | CVPR2020

AI算法修炼营的博客

06-23

4615

点击上方“AI算法修炼营”，选择“星标”公众号精选作品，第一时间送达本文是一篇关于精细化语义分割边界的文章，主要提出了一种无需使用任何高分辨率训练数据即可解决高分辨率分割问题的新颖方法。...

论文解读 CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Re

a486259的博客

03-13

683

1、可用于提升任意语义分割模型的精度，本质上是一种用深度学习实现的后处理方法2、在训练时需要输入其他模型的初步语义分割结果（实际上是对GT做扰动，使模型在精度提升上无偏好）3、在2.3节中的loss消融实验可以发现，经过第一次提炼（使用ce loss输出步幅为8）时，在deeplabv3+上iou已经提升了1.6[最终提升1.84、在2.3节中的结构消融实验可以发现，经过第三次提炼（使用输出步幅为1的输出）时，在deeplabv3+上iou已经提升了1.3[最终提升1.7。

CascadePSP论文解读

qq_40016998的博客

03-04

681

"CascadePSP: Toward Class-Agnostic and Very High-Resolution Segmentation via Global and Local Refinem"论文解读介绍目前图像分割算法主要是在固定分辨率范围内对图像进行训练，对于高分辨率的图像是很不准确的，无法捕获高分辨率图像的边界细节。造成大部分分割算法不适用于高分辨图像的主要原因是： 1、主流的数据集（如PASCAL或COCO数据集）分辨率就不高，如果要建立高分辨率的数据集，工作量很庞大，需要对每个像素

超高分辨率图像分割项目指南：基于 ultra_high_resolution_segmentation

gitblog_00094的博客

08-16

415

超高分辨率图像分割项目指南：基于 ultra_high_resolution_segmentation GLNet项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/ul/ultra_high_resolution_segmentation 1. 项目目录结构及介绍本项目『超高分辨率图像分割』位于 GitHub ，专为处理超大规模图像分割任务设计。以下为主要目录结构及其简介...